2년 4개월간 8개 산업군 40개기업을 대상으로 한 온라인 뉴스 21만 4802개를 수집해 개별 기업의 주가를 예측했는데, 그 결과 평균 약 56%의 주가 예측 정확도가 왔다. 소셜 미디어 데이터를 활용한 사례이다.

김종우 한양대 교수는 “정치인, 물건을 만들거나 파는 모든 기업은 사람들의 마음을 읽을 기술인 감성분석이 필요하다”면서 “사람들의 마음을 읽는 방법이 이전 전통적인 연구조사(설문조사, 전수조사 등)에서 소셜 미디어 기반 방법으로 새롭게 변화하고 있다”고 강조했다.

김 교수는 소셜미디어 기반으로 한 새로운 방법으로 진행한 3가지 활용사례에 대해 설명했다. 첫 번째가 트윗을 활용한 원자력 사회적 여론 분석이다. 공공정책에 대한 것이 발표되면 국민 여론이 생기고, 이 여론을 수집하고 분석을 해서 반영을 하는 것이 필요하다. 김 교수는 프로젝트에서 원자력에 포커싱 했는데 2009년부터 2013년 원자력, 원전이라는 트윗을 수집해서 형태소 분석, 감성용어 사전구축, 긍정과 부정 트윗 분류라는 작업을 통해서 원자력 공공 여론데이터를 모았다. 이것을 바탕으로 원자력 여론 인덱스를 만들기도 했다.

두 번째는 기업뉴스를 활용한 주가 예측이다. 소셜미디어의 데이터를 갖고 주가를 예측하려는 시도들이 있는데, 기업에 관한 뉴스가 나오면 그 다음 날 주가에 반영되는지를 분석했다. 산업별 8개군의 5개 기업씩 40개 기업을 선정해 온라인 뉴스의 감석 분석을 활용한 주가예측을 진행했다. 2013년 1월~2015년 4월 총 214,802개 뉴스를 수집해 감성사전을 구축해 개별기업의 주가를 예측했는데, 그 결과 평균 약 56%의 주가예측 정확도가 나왔다.

세 번째는 영화 커뮤니티를 활용한 영화 흥행 예측이다. 영화매출에 영향을 주는 요인으로 소위 별점이라 불리는 방향성이다. 리뷰 페이지, 게시판 등을 분석해 구전의 크기와 방향성, 긍정과 부정리뷰 분석을 했으며, 영화 195편 대상(2013년 7월~2015년 6월)으로 진행했다. 결과적으로 보면 이런 분석을 하는 방향이 조금 매출에 도움이 된다는 것이 김 교수의 설명이다.

김종우 교수는 “소셜 미디어 데이터를 분석하면서 과연 이 데이터가 사람들의 마음을 대표하는가의 문제가 있다”면서 “예측 정확도의 향상을 위해 감성사전을 스스로 진화하는 방안 등을 찾아야 할 것”이라고 말했다. 또한 긍정과 부정 두 개로 분류하는 감정을 다양하게 희노애락의 다각적인 구분으로 할 수 있도록 보완하면 좋을 것이라고 조언했다.