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[빅데이터 본 세상(3) | ‘박근혜’ 키워드로 분석해 보니] 부정적인 인식이 긍정적 평가 압도 

 

한 달 동안 ‘박근혜’ 콘텐트 200만 건 넘어... 연관어는 탄핵·파면·최순실·국정농단 등

▎지난해 11월 29일 당시 박근혜 대통령이 청와대 브리핑룸에서 대국민 담화문을 발표한 후 회견장을 떠나고 있다.
"재판관 전원의 일치된 의견으로 주문을 선고합니다. 주문, 피청구인 대통령 박근혜를 파면한다.”

지난 3월 10일 오전 11시 서울 종로구 헌법재판소에서 열린 박근혜 대통령 탄핵 선고에서 당시 이정미 재판관이 낭독한 ‘탄핵 인용’ 주문이다. 헌법재판관 8명의 만장일치로 탄핵 인용이 결정됐다. 박 전 대통령은 헌정 사상 최초의 여성 대통령이라는 기록을 썼지만, 취임 후 4년 12일 만에 헌정 사상 최초로 탄핵받은 대통령이라는 불명예 기록을 남겼다. 지난해 가을부터 한국 사회를 뒤흔들었던 대통령 탄핵 사건은 이렇게 마무리 됐다.

탄핵 인용 vs 탄핵 기각, 팽팽하게 맞서


탄핵 인용 이후에도 여러 가지 말들이 나왔다. 특히 청와대가 탄핵 기각을 확신했다는 말까지 돌왔다. 많은 법률가는 탄핵 인용을 예상한 상황이었는데, 왜 그런 분석을 했을까. 지난 1개월 동안 만들어진 박근혜 전 대통령 관련 빅데이터를 아담 애널리틱스를 이용해 분석했다. 청와대의 예상과 달리 박 전 대통령에 대해서는 부정적인 평가가 긍정적인 평가를 압도했다.

우선 ‘탄핵 인용’과 ‘탄핵 기각’이라는 키워드를 넣고 트렌드 분석을 했다. 트렌드 분석은 시간별 키워드의 변화를 알 수 있는 방법이다. 탄핵 인용이라는 키워드는 2월 16일부터 3월 16일까지 1개월 동안 뉴스와 트위터, 블로그를 통해 매일 평균 3000여 건이 생성됐다. 헌법재판소의 탄핵 선고가 있던 날에는 관련 콘텐트가 47만여 건에 이르렀다.

탄핵 기각이라는 키워드도 지난 1개월 동안 탄핵 인용만큼 많이 검색됐다. 적으면 하루에 2000여 건, 많으면 4300여 건의 콘텐트가 생성됐다. 지난 1개월 동안 탄핵 인용과 탄핵 기각 데이터가 각각 비슷하게 만들어졌음을 알 수 있다. 하지만 ‘박근혜’라는 키워드로 빅데이터를 분석하면 다른 결과가 나온다. 박 전 대통령에 대한 부정적인 반응이 긍정적인 반응을 압도했다.

원본 데이터 분석을 해봤다. 지난 1개월 동안 트위터에서는 187만4000여 건의 콘텐트가 생성됐고, 뉴스에서만 10만1100여 건이 만들어졌다. 지난 호에서 분석했던 인기 토론프로그램 ‘썰전(1개월 동안 생성된 콘텐트는 6만7000여 건)’을 압도하는 양이다. 시간에 따른 관심도의 변화를 살펴볼 수 있는 트렌드 분석을 해봤다. 하루 평균 2만~4만 건 정도의 데이터가 생성됐다. 탄핵 심판이 있던 지난 10일에는 55만5800여 건의 콘텐트가 생성되면서 그래프가 급상승을 했다.

박 전 대통령 관련 콘텐트 매일 2만~4만 건 쏟아져

지난 1개월 동안 키워드에 대해 긍정적인지 부정적인지 살펴봤다. 감성 트렌드 분석 결과 부정적인 인식이 긍정적인 평가를 압도했다. 1개월 동안 키워드에 대한 긍정적인 평가를 한 데이터는 평균 200여 건에 불과했다. 이에 반해 부정적인 평가를 내린 데이터는 적을 때는 하루 600여 건, 많을 때는 2000여 건에 이르렀다. 2월 27일에는 2174건, 3월 1일에는 2070건으로 급상승했다.

긍정적인 평가를 하는 콘텐트에는 어떤 단어들이 많이 사용됐는지 살펴봤다. 감성 키워드 분석을 사용했다. 긍정적인 평가 혹은 부정적인 평가에 사용된 키워드가 어떤 것들인지를 알 수 있는 분석 방법이다. 우선 긍정적인 평가를 담은 데이터에는 ‘기쁘다’ ‘좋다’ ‘사랑하다’ 같은 추상적인 단어가 대부분이었다. 이에 반해 부정적인 평가를 하는 데이터에는 ‘범죄’ ‘피의자’ ‘농단’ ‘퇴진’ 같은 구체적인 단어들이 많이 검색됐다.

박 전 대통령 하면 떠오르는 이미지는 어떤 것이 있을까. 인공지능(AI) 연관어 분석 방법을 사용했다. 박근혜라는 키워드에는 ‘탄핵사태’ ‘파면’ ‘최순실’ ‘국정농단’ 같은 키워드와 연관이 가장 높았다.


20여 년 동안 인공지능 기반 솔루션 사업을 해온 솔트룩스가 개발한 분석 서비스 ‘아담 애널리틱스’를 이용해 빅 데이터를 분석했다.

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1377호 (2017.03.27)
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