디지털컨버전스-플립커뮤니케이션즈: 소셜 데이터 분석(Social Analytics)

<소셜데이터 = 빅데이터 ??????>

크기(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety), 3V는 빅데이터를 정의할 때 빠지지 않는 설명이다.

SNS에서 발생하는 소셜 데이터도 이 3가지 요소를 갖고 있다는 점에서 빅데이터로 분류된다.

하지만 소셜 분석에 있어 데이터 양, 크기, 속도도 중요하지만 가장 중요한 것은 소셜 데이터로부터 무엇을 얻을 것인지 생각하는 것이 우선이다. 데이터를 분석하는 기술도 중요하지만, 그 못지않게 어떤 데이터가 숨겨져 있는지 찾아내고, 그 의미를 찾아내는 것이 소셜분석의 핵심 가치이다.

국내 일부 소셜분석 업체들은 자사 소셜분석 서비스를 홍보하면서 “빅데이터 분석”이라는 말을 언급한다. 소셜분석과 빅데이터분석 간 경계가 명확하지 않은 탓이다.

“소셜분석은 소비자 의견을 들을 수 있는 방송이나 신문처럼 또 하나의 매체 창구이다. 비정형 데이터에서 기존에 없었던 통찰력을 얻을 수 있는 빅데이터 분석과 겹치는 부분이 있기도 하지만 엄연히 다른 영역이다.”

“소셜데이터는 동영상과 이미지 같은 비정형 데이터를 처리하는 영역이 아닌, 사람들 메시지 간 상호 연관관계를 찾아내는 정보 파악에 가깝다.”

코난의 "펄스K" 소셜분석 솔루션

소셜분석 업체 코난은 소셜분석을 “소비자의 목소리를 잘 들을 수 있는 ‘리스닝’과 목소리 흐름을 관찰할 수 있는 ‘모니터링’을 가능케 도와주는 도구”로 바라본다. 하둡 솔루션(빅데이터 분석 솔루션)을 통해서 데이터를 처리하는 빅데이터와는 영역이 다르다는 뜻이다. 소셜분석 솔루션은 소비자들이 자발적으로 나서서 기업에 대해 표현한 것을 기업이 마케팅 전략에 이용하기 쉬운 자료 형태로 바꿔주는 역할을 한다.

코난의 소셜분석 솔루션(펄스 K)은 무엇보다 SNS 메시지를 수집하는데 집중되어 있다. 트위터와 페이스북, 블로그 같은 매체에서 실시간으로 발생하는 소셜 콘텐츠를 모니터링 한 뒤, 자사의 자연어 처리 기술과 텍스트 마이닝 기술을 결합해 온라인 여론을 분석하는 식이다. 소셜분석을 통해서 기업의 전략을 세우는 부문은 컨설팅 회사에게 넘겼다.

다음소프트의 "소셜매트릭스" 소셜분석 솔루션

다음소프트는 사람 간 관계를 파악하는 ‘관계망 분석’보다는 SNS 문맥의 의미를 파악하는 ‘문맥중심’으로 소셜매트릭스를 발전시켜 나갈 계획이다. 관계망 분석은 시간과 돈이 많이 들어가는 것에 비해 기업이 원하는 가치를 파악하기 어렵지만, 문맥 분석은 보다 쉽게 기업이 원하고자 하는 분석 결과를 제공해 줄 수 있다는 점에서다.

“SNS에서 트윗 메시지 전파력이 높은 사람을 찾아내서 그 사람에게 집중한 특정 브랜드 마케팅 전략을 펼친다는 것은 상당히 어려운 일이다. 브랜드 이미지를 확산시키기 위해서는 좋을 수 있지만, 이런 식으로 일방적으로 전달된 메시지에 사용자가 반응하기는 어려울 것이라고 생각한다. 그래서 당연히 문맥을 중심으로 한 소셜 분석 서비스를 계속해서 선보일 계획이다.”

구글플러스의 통계/분석 기능인 리플(ripples)

기업들은 소셜미디어를 운영하면서 이용자와 잘 소통할 수 있는 기능 외에 소통에 대한 성과를 측정하고자 한다.

구글의 공유(Share) = 페이스북의 ‘공유’ + 트위터의 ‘리트윗’

초반부터 공유된 글이 어떻게 확산되었는지를 보여주는 리플(ripples) 기능 제공.

아래는 구글플러스에 게시된 글이 공유를 통해 어떻게 확산되어 가는지를 보여주는 리플이다. 1,200백번이 넘게 공유된 글에 대해 누가 공유했는지, 누구를 통해 확산되었는지를 일목요연하게 볼 수가 있다. 영향력자와 언어까지 분석해 준다고 함.

페이스북, 소셜분석 시장에 본격 뛰어드나?

현재 소셜분석 시장은 대부분 트위터에 대한 분석이다. 트위터가 각광을 받는 이유는 거의 대부분의 데이터가 공개되어 있고, 외부에서 활용할 수 있는 API가 공개되어 있기 때문인데, 전 세계적으로 트위터보다 이용자가 많고 더 많은 정보가 쌓여있는 페이스북 데이터 트위터보다 많이 이용되지 않고 있다. 가장 큰 이유는 페이스북에 올라온 내용(상태업데이트, 링크공유, 사진 등)은 전체가 아닌 친구 공개로 작성된 경우가 많기 때문이다. 물론 페이스북도 API가 공개되어 있기 때문에 전체 공개로 작성된 데이터를 분석할 수 있지만, 한계가 있다.

이런 가운데 미국에서 페이스북에 쌓여있는 정보를 활용한 분석 서비스가 나왔다. 이 서비스는 페이스북과 정치 전문 미디어인 폴리티코(Politico)가 제휴해서 제공하는데, 일단 공화당 대선후보 예비선거에 대한 분석을 제공한다. 미국도 올해 있을 대선 열기가 뜨겁고, 소셜미디어가 한층 더 위력을 발휘하고 있다. 트위터 메시지를 분석한 서비스가 주류를 이루고 있는 가운데, 페이스북도 소셜분석 시장에 시범적으로 뛰어든 셈이다.

페이스북은 미국 이용자가 올린 상태업데이트, 공유 링크 중에 공화당 후보가 포함된 것을 추출해서 각 후보에 대한 감성분석(긍정/부정)을 수행하고, 이 자료를 바탕으로 폴리티코가 인사이트와 평가를 하는 협력 모델이다. 페이스북이 데이터에 대한 기본적인 분석을 제공한다는 점에서 흥미롭다.

페이스북은 트위터에 비해 나이, 지역, 학력, 직업 등 이용자의 특성을 뽑아낼 수 있는 정보가 훨씬 많다는 점에서, 제대로 분석만 된다면 트위터보다 훨씬 위협적일 것이다.

아래 그림은 각 후보가 언급된 횟수와 각 후보에 대한 부정적인 언급 횟수 등을 제공하고 있다.