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[ photo via flickr by Kyle !!!11!!one!! ]
이전 포스트에서 살펴 보았던 멘션 모니터링 툴이나 정량적 분석 툴은 기계적인 알고리즘 하에서 기록되는 데이터의 통합 분석 작업으로 진행되는 비교적 객관적인 과정이라고 한다면 정성적 분석 툴은 그에 비해 주관적인 판단의 기준에 대한 정지작업부터 논란에 휩싸이기 쉬운 상당히 복잡하고 까다로운 작업의 산물일 수 밖에 없습니다.
트위터 상에서 언급되는 각종 브랜드, 기업, 제품 및 수많은 객체(단어)들에 대한 긍정적, 부정적, 중립적, 혹은 기타 가치판단적 성향의 판별은 그 자체로서도 상당히 주관적인 부분이 개입될 수 밖에 없을 뿐 아니라, 문장이나 문맥 속에서 어떤 식으로 언급이 되고 또 다른 단어와의 관계가 어떤 방향으로 개입이 되는 지 등 너무도 다양하고 복잡한 요소들이 그물처럼 엮여져 있기 때문에 사실상 어쩌면 완벽한 정성적 분석 툴은 거의 불가능할 지도 모르겠습니다.
저는 프로그래머나 개발자도 아니고 기술적 지식도 거의 없기 때문에 정확한 알고리즘이나 그 분석 기법에 대해서는 자세히 알지 못하지만, 일단 현재 트위터 모니터링에 있어서 간단한 종류의 정성적 분석 툴들은 140자 이내의 문장 내에서 미리 데이터베이스에 분류해 놓은 일정 단어들의 분류 데이터베이스(예를 들면, 만족스럽네->긍정, 좀 이상한데->부정, 그냥그래->중립)에 근거한 단어들의 출현 여부를 통해 해당 브랜드에 대한 태도를 결정하는 것으로 보입니다. 따라서 '삼성'이라는 단어를 입력시키면 일단 '삼성'이란 단어가 포함된 멘션들 내에 성향 파악 데이터베이스 분류 체계 중 긍정적 단어에 포함된 단어가 나오면 삼성에 대한 긍정적 멘션으로 파악하고 부정적 단어에 포함된 단어가 나오면 부정적 멘션으로 파악하며 어떠한 단어도 나오지 않으면 중립적 멘션으로 포함시키는 식인 것으로 판단됩니다. (물론 실제 알고리즘이나 기법은 이보다 훨씬 복잡하겠지요)
확실한 것은 향후 데이터마이닝 기법의 활발한 연구와 도입을 통해 소셜 멘션에 대한 정성적 또는 감성분류적 분석 및 통계 기법들이 급격히 발전될 것으로 보인다는 점입니다. (사실 무료 버전이 아닌 기업용 프로페셔널 버전은 이미 상당히 지능적인 고급 제품들이 일부 나와 있습니다) 그러한 과학적 기법이 발전을 거듭할 수록 이를 활용하는 마케터들은 더욱 유의있고 가치있는 정보들을 보다 빠르고 쉽게 얻어 냄으로써 더욱 정확한 고객 반응 분석과 함께 만족스러운 고객 서비스를 창출해 낼 수 있을 것입니다.
덧붙이자면 여기에 소개될 무료 정성적 분석 툴은 단어에 대한 분류 및 정의 및 해석 시스템이 전제가 되야 하는 관계로 단어나 문장 추적이 주요한 기능 중 하나인 정량 분석이나 멘션 모니터링과 달리 한국어 지원이 안되는 경우가 대부분이라는 점입니다. 아쉬운 일이 아닐 수 없으나 앞으로 국내에서도 독자적인 다양한 트위터 관련 분석 툴이 출시됨으로써 소셜미디어를 통한 데이터마이닝 분야가 발전될 수 있었으면 하는 기대를 해 봅니다.
그러면 현재 바로 활용이 가능한 웹기반의 트위터 정성적 분석 툴을 몇가지 알아 보도록 하겠습니다.
1. Tweetfeel
트윗필은 모니터링을 원하는 단어를 입력하면 해당 단어가 포함된 멘션들을 일정 알고리즘으로 분석해서 긍정적 멘션, 부정적 멘션 등 두 가지로 분류하여 그 숫자와 백분율 비율을 표시해 줍니다. 그 판단 기준은 해당 문장에 함께 포함되어 있는 단어들로 구별하는 듯 보이나 정확한 알고리즘은 저로서는 알 수 없습니다. 비록 판단의 정확성이 완벽할 수는 없지만 현재 트위터상의 특정 이슈나 브랜드의 대략적인 평판을 확인하는 데에는 유용한 툴입니다. 보다 기능적으로 다양하고 분석 자료까지 이용하려면 유료 등록을 해야 합니다. 또한 한글 지원은 되지 않습니다.
2. TwitterSentiment
이 툴은 아직 베타버전임을 공식적으로 밝히고는 있으나 스탠포드 대학교 졸업생 4명이 의기투합하여 만든 작품으로서 다량의 멘션 데이터를 상당히 빠른 시간에 분석해 내는 장점을 갖고 있습니다. 미국의 소셜미디어 관련 전문가들 중에는 이 툴을 현재까지 가장 정확도가 높고 향후 기대되는 툴로 꼽는 이들이 많습니다. 모니터링을 원하는 단어를 입력시키면 긍정과 부정적 반응에 대한 비율 그래프, 각 해당 트윗수가 표시됩니다. 상당히 유용하고 놀라운 부분은, 비록 2009년 10월 26일 이후의 데이터로 한정되긴 하지만 그 시점부터 지금 현재 사이의 일정 기간의 반응 추이가 그래프로 표시된다는 점입니다. 따라서 브랜드나 제품의 평판을 시기별로 판단하는데 있어서 매우 유용한 툴입니다. 향후 이 개발자들이 어떤 업그레이드된 기능을 제공할 지 관심 깊게 지켜볼 필요가 있습니다.
3. Twendz
유명한 대형 PR 기업인 Waggener Edstrom이 고객사에 대한 서비스를 위해 개발하기 시작한 툴로서 특정 단어에 관련되어 실시간으로 등장하는 멘션들을 긍정, 중립, 부정 등 세가지로 분류해서 모니터링을 해줍니다. 특징적인 것은 입력된 단어와 밀접하게 관련된 다른 단어들을 서브토픽으로 구성해 이와 관련된 분석 그래프도 동시에 제공해 주며 메인 화면에는 실시간으로 해당 단어가 포함된 멘션들이 계속 스트리밍이 되는 동시에 분석 그래프도 지속적으로 변화되는, 이른바 라이브 형 분석 기법을 구사하고 있습니다.
4. Social Mention
소셜멘션의 특징은 트위터 뿐 아니라 페이스북, 유투브, 구글블로그, 디그 등 다양한 소셜미디어를 모니터링한다는 점입니다. 개발자인 Jon Cianciullo에 의하면 무려 100종이 넘는 소셜미디어를 검색한 결과를 보여 준다고 합니다. 모니터링을 원하는 단어를 입력하면 긍정, 부정, 중립적 성향 분석과 함께 밀접하게 연관된 다양한 키워드 및 자료 소스들이 표시됩니다. 좌측 상단에는 4가지의 백분율이 표시되는데 strength는 해당 단어 즉 브랜드가 소셜미디어 내에서의 회자 정도, passion은 특정 그룹이나 사용자 사이에 집중적으로 반복되며 회자 되는 정도, reach는 총 멘션 중 해당 브랜드를 언급한 유저의 수를 나타냅니다. 이 소셜멘션을 이용하면 트위터 뿐 아니라 다양한 소셜미디어 내에서 우리 브랜드가 어떠한 수준의 평판을 얻고 있으며 영향력을 얻고 있는지 가늠하는 데 매우 유용하다고 판단됩니다.
5. Twitrratr
지난 미 대선 당시 오바마 대통령에 대한 트위터 내의 감정적 성향에 대한 분석으로부터 시작된 프로젝트성 개발 툴이라고 합니다. 특정 단어를 입력시키면 긍정적, 중립적, 부정적 등 각 성향별 트윗수와 백분율이 표시됩니다.
이상 살펴본 바와 같이 이러한 툴들을 효과적으로 활용하면 트위터 상에서 우리 브랜드가 어떠한 평판을 얻고 있는지 소비자들이 어떠한 태도로 우리 제품과 서비스를 이야기하고 있는지를 대략적으로 판단함으로써 심각한 오판에 대한 소지를 줄일 뿐 아니라 그 상황에 맞는 적절한 대응책을 마련할 수 있습니다. 단, 위에 소개된 정성적 분석 툴이 모두 한국어를 지원하지 않는다는 점은 참으로 아쉽습니다.
현재 국외는 물론 국내에도 기업용으로 개발되어 있거나 개발 중인 분석 툴이 상당히 많은 것으로 알고 있습니다. 그러한 고기능 분석 툴은 대기업이마 대규모 마케팅 에이전시에서 전략적으로 활용될 것입니다. 반면 지난 포스트에서의 정량적 분석 툴이나 이번에 살펴본 정성적 툴 모두 무료로 공개되어 있는 툴임을 감안하더라도 중소규모 뿐 아니라 아직 소셜미디어에 발을 갓 내디딘 중견기업에서도 그 활용 방법에 따라 상당히 유용하게 쓰여질 수 있다고 보여집니다.
비록 현재는 소셜미디어 데이터마이닝이 초기 단계이기 때문에 그 정확도나 완성도가 비교적 낮아 순정의 결과를 기대하기는 어렵다 하더라도 관련 알고리즘 및 분석 기법이 속속 개발됨으로써 이를 활용한 비즈니스 및 마케팅 의사 결정에 큰 도움을 줄 수 있게 되리라 기대해 봅니다.
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