"서평 속에 나타난 독자 감정 분석" – 감성 키워드 마이닝
오늘은 최근 저의 관심사인 '서평 데이터를 통한 감성 키워드 마이닝'에 대해 이야기해보려 합니다. 빅데이터와 인공지능 기술이 발전함에 따라 텍스트 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하는 기술이 중요해지고 있습니다. 그중에서도 독자들이 책을 읽고 남긴 리뷰나 서평에는 다양한 감정과 생각이 담겨 있어, 이를 분석하면 독서 트렌드나 독자들의 심리를 파악할 수 있는 귀중한 자료가 됩니다.
감성 분석이란 무엇인가?
감성 분석(Sentiment Analysis)은 텍스트에 내포된 감정이나 의견, 태도 등을 추출하고 분류하는 자연어 처리 기술입니다. 간단히 말해, 글에 담긴 감정을 컴퓨터가 이해할 수 있도록 수치화하는 과정이라고 볼 수 있습니다.
전통적인 감성 분석은 주로 긍정, 부정, 중립으로 감정을 분류했지만, 최근에는 더 세분화된 감정 분류가 가능해졌습니다. 특히 공감, 위로, 동기부여, 즐거움, 슬픔, 분노 등 다양한 감정을 분류하는 연구가 활발히 진행되고 있습니다.
IBM의 자료에 따르면, 감성 분석은 "대량의 텍스트를 분석하여 긍정적인 감정, 부정적인 감정 또는 중립적인 감정을 표현하는지 판단하는 프로세스"로 정의됩니다(IBM, 2024). 감성 분석은 기업이 고객 피드백을 이해하고, 제품과 서비스를 개선하는 데 활용되고 있습니다.
서평 데이터의 특징과 중요성
서평 데이터는 다른 텍스트 데이터와 비교해 몇 가지 특별한 특징을 가지고 있습니다.
가. 주관적 표현이 풍부함 : 서평은 독자의 주관적인 감상과 의견을 담고 있어 감정 표현이 풍부합니다.
나. 다양한 감정 스펙트럼 : 단순한 긍정/부정을 넘어 공감, 위로, 슬픔, 기쁨, 놀라움, 동기부여 등 다양한 감정 반응이 나타납니다.
다. 맥락 의존성 : 같은 표현이라도 맥락에 따라 다른 감정을 나타낼 수 있습니다.
서평 데이터를 분석하는 것은 출판사, 저자, 마케터에게 중요한 의미를 가집니다. 독자들이 어떤 내용에 반응하는지, 어떤 감정을 느끼는지 파악함으로써 더 나은 콘텐츠를 제작하고 마케팅 전략을 수립할 수 있기 때문입니다.
감성 키워드 마이닝 방법론
서평 데이터에서 감성 키워드를 마이닝하는 방법은 다음과 같은 단계로 진행됩니다.
가. 데이터 수집
먼저 블로그, SNS, 온라인 서점 등에서 서평 데이터를 수집합니다. 이때 API를 활용하거나 웹 크롤링 기술을 사용할 수 있습니다. 네이버 블로그, 인스타그램, Yes24, 알라딘 등의 플랫폼이 주요 데이터 소스가 될 수 있습니다.
나. 데이터 전처리
수집된 텍스트 데이터는 바로 분석하기 어려운 형태일 수 있습니다. 따라서 다음과 같은 전처리 과정이 필요합니다:
- 불필요한 기호, HTML 태그 제거
- 띄어쓰기, 맞춤법 교정
- 형태소 분석 (KoNLPy 등의 도구 활용)
- 불용어(stopwords) 제거
r2bit.com의 텍스트 마이닝 자료에 따르면, "텍스트 데이터를 토큰화 과정을 거쳐 데이터프레임으로 변환시키고 나서 감성사전과 결합해서 감성 총합을 계산"하는 과정이 일반적입니다(r2bit.com, 2021).
다. 감성 분석 방법 선택
감성 분석은 크게 세 가지 접근 방식으로 나눌 수 있습니다:
1) 사전 기반 접근법 (Lexicon-based approach)
미리 구축된 감성 사전을 활용하여 텍스트의 감정을 분석하는 방법입니다. 한국어 감성 분석에는 KNU 한국어감성사전이 많이 활용됩니다. 이 사전은 군산대학교 소프트웨어융합공학과 Data Intelligence Lab에서 개발했으며, "보편적인 기본 감정 표현을 나타내는 긍부정어로 구성"되어 있습니다(KNU 한국어감성사전, 2018).
2) 기계학습 기반 접근법 (Machine Learning-based approach)
레이블이 지정된 텍스트 데이터를 학습시켜 새로운 텍스트의 감정을 예측하는 방법입니다. SVM(Support Vector Machine), 나이브 베이즈(Naive Bayes) 등의 알고리즘이 많이 사용됩니다.
한국콘텐츠학회의 연구에 따르면, "다중관심영역을 적용한 기계학습 기반의 감성분석"이 서평 데이터 분석에 효과적입니다(한국콘텐츠학회, 2022).
3) 딥러닝 기반 접근법 (Deep Learning-based approach)
최근에는 BERT, RNN 등의 딥러닝 모델을 활용한 감성 분석이 높은 정확도를 보이고 있습니다. 특히 BERT 모델은 문맥을 고려한 감성 분석이 가능해 서평과 같이 복잡한 텍스트 분석에 유용합니다.
라. 감정 분류 체계 정의
서평 데이터의 감정을 분류하기 위해서는 적절한 감정 분류 체계가 필요합니다. 이철성 등의 연구(2013)에서는 한글 마이크로블로그 텍스트의 감정을 다음과 같이 7가지로 분류했습니다:
- 생동감
- 우울
- 친근감
- 분노
- 혼란
- 피로감
- 긴장감
서평 데이터에서는 이를 참고하되, 다음과 같이 독서 경험과 관련된 감정으로 재구성할 수 있습니다:
- 공감: 책의 내용이나 인물에 대해 독자가 느끼는 공감
- 위로: 책을 통해 받은 위로나 치유의 감정
- 동기부여: 책을 읽고 행동하고 싶거나 변화하고 싶은 의지
- 즐거움: 책을 통해 느낀 재미나 흥미
- 슬픔: 책의 내용에 대한 슬픔이나 안타까움
- 놀라움: 새로운 지식이나 관점에 대한 놀라움
- 불만족: 책의 내용이나 구성에 대한 불만
마. 감성 키워드 추출 및 시각화
감성 분석 결과를 바탕으로 각 감정 카테고리별 주요 키워드를 추출하고, 이를 워드클라우드, 막대 그래프 등으로 시각화합니다. 이를 통해 독자들이 어떤 내용에 어떤 감정을 느끼는지 직관적으로 파악할 수 있습니다.
서평 감성 분석 사례
가. 소설 장르별 감정 반응 비교
이철성 등(2013)의 연구에 따르면, 영화 장르별로 주요 감정 반응이 다르게 나타나는 것으로 확인되었습니다. 이와 유사하게, 소설 장르별로도 독자들의 주요 감정 반응이 달라질 수 있습니다:
- 로맨스 소설: '공감'과 '즐거움' 감정이 높게 나타남
- 미스터리/스릴러: '긴장감'과 '놀라움' 위주의 감정
- 자기계발서: '동기부여'와 '위로' 감정이 두드러짐
- 문학 소설: '공감'과 '슬픔'이 복합적으로 나타남
나. 베스트셀러의 감정 키워드 분석
최근 베스트셀러 도서의 서평을 분석한 결과, 독자들의 공감을 얻는 책일수록 '위로', '공감', '치유' 등의 감정 키워드가 높은 빈도로 나타났습니다. 특히 코로나19 이후에는 '위로'와 '치유'에 대한 감정 반응이 증가한 것으로 나타났습니다.
감성 키워드 마이닝의 활용 방안
서평 데이터의 감성 키워드 마이닝 결과는 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다:
가. 출판사와 저자
- 독자들이 어떤 내용에 어떤 감정을 느끼는지 파악하여 콘텐츠 기획에 반영
- 마케팅 메시지 구성 시 독자들의 주요 감정 키워드 활용
- 도서 추천 시스템 개선
나. 독자
- 자신의 감정 상태나 선호도에 맞는 책 추천 받기
- 다른 독자들의 감정 반응을 참고하여 독서 선택
다. 연구자
- 시대별, 세대별 독서 트렌드와 감정 반응 연구
- 텍스트와 감정의 관계성 연구
결론
서평 데이터를 통한 감성 키워드 마이닝은 단순히 책에 대한 긍정/부정 평가를 넘어, 독자들이 책을 통해 경험하는 다양한 감정의 스펙트럼을 이해할 수 있게 해줍니다. 이는 출판 산업과 독자, 연구자 모두에게 유용한 인사이트를 제공합니다.
앞으로 자연어 처리 기술과 인공지능이 발전함에 따라, 더욱 정교한 감성 분석이 가능해질 것입니다. 텍스트에 담긴 미묘한 감정 표현까지 읽어내는 기술이 발전한다면, 우리는 독자와 책 사이의 감정적 연결고리를 더욱 깊이 이해할 수 있을 것입니다.
참고문헌
- 이철성, 최동희, 김성순, 강재우 (2013). 한글 마이크로블로그 텍스트의 감정 분류 및 분석. 정보과학회논문지: 데이타베이스, 159-167.
- 현지연, 유상이, 이상용 (2019). 평점과 리뷰 텍스트 감성분석을 결합한 추천시스템 향상 방안 연구. 지능정보연구
- 한국콘텐츠학회 (2022). 리뷰 데이터와 제품 정보를 이용한 멀티모달 감성분석. 한국전자거래학회지.