데이터 수집ㆍ연관어 도출 수준…지나친 기대는 금물
이미지 맵 등 네트워크 분석기술로 정보 흐름 파악을

최근 미국에서 유행하고 있는 음식 중 하나가 스틱 위에 작은 케이크가 달린 막대사탕 모양의 `케？팝'이라고 하는데요. 원래 스타벅스에서 판매하기 시작한 이 제품을 글로벌 유통회사인 월마트에서도 대대적으로 판매하기로 결정했습니다. 월마트가 서둘러 케？팝 입고를 추진한 배경에는 소셜 분석이 있습니다. 월마트는 2011년 소셜 분석 업체 코스믹스를 3억달러에 인수해 자사 데이터 분석 프로젝트 `월마트랩'에 투입, 상품 구성 결정에 이들 소셜 분석 결과를 적극 반영하고 있습니다.

월마트뿐 아니라 우리나라에서도 기업들을 중심으로 소셜 분석이 계속 회자되고 있는데요. 그렇다면 현재 소셜 분석은 어디까지 왔고, 앞으로 어떻게 나아가야 할지 LG경제연구원이 최근 리포트를 발간하기도 했습니다.

◇이제 막 걸음마를 뗀, 소셜 분석=앞서 월마트 사례에서 살펴봤듯이 기업들이 기대하는 소셜 분석의 활용가치는 과거에 비해 높아졌지만, 산업으로서 소셜 분석 분야는 아직 제대로 자리를 잡지 못하고 있습니다. 일각에서는 현재 소셜 분석 업체들이 제공하는 서비스가 데이터를 모으고, 키워드 빈도를 세고, 연관어 다발을 보여주는 등 분석이라고 보다는 `묘사'수준이라고 표현하고 있습니다. LG경제연구원은 이같은 생각은 소셜 분석이 데이터를 넣으면 답이 나오는 수학 문제쯤으로 생각하는 지나친 기대와 소셜 미디어 데이터에 대한 오해에서 비롯된다고 분석했습니다.

간단한 예로, 단순히 트위터 팔로어(followerㆍ따르는 사람) 수가 많은 사람이 꼭 영향력 있는 사람이라고 단정지을 수 없습니다. 흔히 인지도가 높으면 영향력이 따라가는 것으로 생각하기 쉽지만 영향력에도 `뉘앙스'가 있다고 합니다. 전반적인 인지도가 높아도 영향력을 발휘할 수 있는 분야는 다르다는 건데요. 이외수씨의 경우 150만명이 넘는 팔로어를 보유하고 있지만 그가 사회, 예술, 소비 등 각 분야별로 발휘할 수 있는 영향력에는 차이가 있습니다. 따라서 단순한 인지도(Share of Voice)와 영향력(Influence)은 구분될 필요가 있습니다.

또 소셜 분석의 가장 큰 장점 중 하나가 `광대한'데이터였지만, 아이러니하게도 소셜 분석에서 데이터의 양은 크게 중요하지 않습니다. 차미영 KAIST 교수가 2010년 5200만명의 트위터 이용자에 대해 조사한 결과에 따르면 적극적 트위터 이용자는 전체의 8.6%에 불과했다고 하는데요. 결국 소셜 미디어 데이터는 통계적으로 매우 편향된 데이터이며 여기서 해석된 결과를 일반 소비자, 또는 전체 국민의 대표적인 의견으로 일반화하기 어렵다는 거죠.

◇소셜 분석, 어떻게 제대로 쓸까=그렇다면 어떻게 소셜 분석을 활용해야 할까요. 우선 LG경제연구원은 소셜 미디어에서 팔로어 수, 조회수를 단순 집계한 내용으로 성과를 평가하는 것은 문제라고 지적합니다. 예를 들어 유튜브의 인기 동영상은 조회수를 기준으로 순위가 정해지는데, 단순히 조회수가 높다고 해서 반드시 해당 동영상의 반응이 좋다고 말할 수 없다는 겁니다. 영향력을 행사할 목적으로 만든 동영상이라며 노출 외에 `좋아요',`싫어요' 등 사용자의 의견 반응까지 고려해 종합적으로 점검해야 적절한 소셜 분석 결과를 얻을 수 있습니다.

두번째로 네트워크 분석이 필요합니다. 널리 알리고 싶은 소문이 있거나 반대로 감추고 싶은 소문이 있을 경우 누가 그 중심에 있는지를 파악해야 합니다. 세계 최고 자연과학 연구소인 독일 막스플랑크연구소팀은 `백만 팔로어의 오류'라는 보고서에서 "팔로어가 많은 사람이 인기 트위터리안일 수는 있지만 반드시 영향력 있는 트위터리안이라고 할 수는 없다"는 사실을 증명하기도 했습니다. 따라서 기업이 소셜네트워크를 통해 소비자들에게 메시지를 전달하는 게 목적이라면 네트워크 내 정보 흐름에 영향을 줄 `정보 전달자'를 찾아 집중 관리하는 것이 더 효과적이라고 합니다.

그리고 현재 소셜 분석을 트위터 분석 정도로만 생각하는 경우가 많은데 페이스북 분석이나 제품과 조사 대상에 대한 연상의 흐름을 이미지 맵으로 보여주는 `플리커'등 다양한 소셜네트워크서비스와 분석 기술을 활용하면 다양한 결과를 도출해 낼 수 있습니다.

LG경제연구원은 "소셜 분석이 질문을 하면 무엇이든 답해주는 `지니의 요술램프'가 아니다"라며 업계의 소셜 분석에 대한 잘못된 시각을 지적했습니다. 또 소셜 분석에 대한 투자 대비 가치창출(ROI)효과를 따지기에 앞서 기업 내부에서 소셜 분석을 어떻게 활용할 것인지에 대한 뚜렷한 목표를 세우는 것이 더 중요하다고 강조했는데요.

소셜 분석은 전문업체가 해 줄 수 있겠지만, 사업에 시사점을 찾는 것은 결국 기업의 역할인 만큼 기업들이 소셜 분석에 대한 통찰력을 키워야 할 것으로 보입니다.

김지선기자 dubs45@

자료=LG경제연구원
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