1. 빅데이터 분석, 무엇을 보여주는가
1) 예상치 못한 결과의 향연
최근 경험한 빅데이터 분석은 흥미로운 결과들을 쏟아냈다. 겉으로
드러난 키워드들은 예상치 못한 인물들과 연관되어 있었다. 이러한
키워드들이 나의 생각이나 글의 본질을 제대로 반영하는지 의문을
품게 만들었다.
2) 가치 판단 없는 데이터의 진실
수많은 키워드 속에서 '이명박', '박근혜', '김규항'과 같은
이름들이 눈에 띄었다. 이들은 나의 비판적인 시각과
연결되었으나, 가치 판단이 배제된 단순 키워드 나열로는 나
자신이나 나의 글에 대해 깊이 있는 통찰을 얻기 어려웠다.
2. 콘텐츠 주제, 과연 정확한가
1) '문학/책'이라는 의외의 분류
분석 결과, 나의 주된 관심사가 '문학/책'이라고 제시되었다.
'박웅현', '김훈', '김홍희', '강준만', '김규항' 등
저자들이 언급되었으나, 이 중 소설가는 '김훈'뿐이었다. 이러한
분류는 나의 실제 콘텐츠 소비 및 생산 행태와는 거리가 있었다.
2) 서평 없는 '북 크러쉬'의 아이러니
실제로 나는 서평을 거의 올리지 않았고, 최근 몇 년간은 책을
거의 읽지 않았다. 그럼에도 '북 크러쉬'라는 결과가 나온 점은
분석의 신뢰성에 의문을 제기하게 했다. 사진이나 사회, 정치
관련 글이 더 많은 비중을 차지했음에도 이러한 결과는 반영되지
않았다.
3. 빅데이터 분석의 현주소
1) 초보적인 단계의 분석 도구
이번 경험은 빅데이터 분석이 아직 초보적인 수준에 머물러 있음을
보여주었다. 단순한 키워드 매칭만으로는 개인의 복잡한 관심사나
콘텐츠의 깊이를 제대로 파악하는 데 한계가 있음을 느꼈다.
2) '라온픽'과 같은 도구의 가능성과 그림자
'라온픽'과 같은 분석 도구들은 사용자에게 유용한 정보를 제공할
잠재력이 있다. 하지만 이번 사례처럼, 분석 결과 자체의 오류
가능성을 간과해서는 안 된다. 이러한 오류는 첨단화된 빅데이터
분석 전반에 대한 성급한 판단으로 이어질 수 있다.
1. 키워드 분석의 편향성 문제
1) 가치 중립적인 키워드의 한계
빅데이터 분석은 텍스트에 등장하는 단어를 수집하고 빈도를
계산하는 방식으로 이루어집니다. 그러나 '이명박', '박근혜',
'김규항'과 같은 이름들은 긍정적 또는 부정적 맥락 없이 단순히
언급되었다는 사실만을 반영할 뿐입니다. 이러한 키워드들은 필자의
실제 의도나 글의 논조를 정확하게 파악하는 데 어려움을 줍니다.
2) 맥락 파악의 어려움
인물 이름의 단순 빈도수만으로는 해당 인물이 비판적으로
언급되었는지, 긍정적으로 언급되었는지, 혹은 단순히 사례로
등장했는지 등을 구분하기 어렵습니다. 이는 분석 결과가 필자의
콘텐츠에 대한 깊이 있는 이해를 제공하지 못하고 피상적인 정보에
머무르게 만드는 원인이 됩니다.
2. 콘텐츠 주제 분류의 오류
1) 저자 언급과 실제 콘텐츠의 불일치
분석 결과에서 '문학/책'이라는 주제가 관심사로 제시되었지만,
언급된 '박웅현', '김훈', '김홍희', '강준만',
'김규항'과 같은 인물 중 소설가는 '김훈'뿐입니다. 또한,
실제로는 책에 대한 서평보다는 다른 주제의 글을 더 많이
작성했음에도 불구하고 이러한 결과가 나타났습니다.
2) 실제 활동과의 괴리
사용자가 책을 거의 읽지 않았고 서평을 거의 올리지 않았음에도
불구하고 '북 크러쉬'와 같은 키워드가 도출되는 것은 실제
활동과의 명백한 괴리를 보여줍니다. 이는 분석 시스템이 사용자의
실제 관심사나 활동 패턴을 정확히 반영하지 못하고 있음을
시사합니다.
3. 빅데이터 분석의 단순성
1) 초보적인 데이터 처리 방식
네이버에서 제공하는 이러한 유형의 분석은 아직 초보적인 수준의
빅데이터 처리 방식을 사용하고 있을 가능성이 높습니다. 텍스트의
표면적인 특징만을 추출하는 방식으로는 콘텐츠의 복잡성과 미묘한
뉘앙스를 파악하기 어렵습니다.
2) 첨단화되는 빅데이터에 대한 판단 유보
이러한 단순 분석의 한계로 인해, 현재 기술 수준의 빅데이터
분석이 모든 콘텐츠를 완벽하게 해석할 수 있다고 단정하기는
어렵습니다. 기술은 계속 발전하고 있지만, 아직은 그 한계점을
명확히 인지할 필요가 있습니다.
4. 분석 오류의 가능성과 자기 성찰
1) 샘플 데이터의 한계
"빅데이터의 한계"라는 표현 자체가 아이러니하게도 이번 분석
샘플이 가진 오류와 같은 종류의 오류를 포함하고 있을 수
있습니다. 제공된 결과 역시 제한된 데이터와 분석 방식에 기반한
것이므로 완벽하다고 보기 어렵습니다.
2) 데이터 해석에 대한 비판적 시각
라온픽과 같은 도구를 활용한 분석 결과를 맹신하기보다는, 결과에
대해 비판적으로 사고하고 실제 자신의 콘텐츠와 얼마나 일치하는지
검증하는 과정이 중요합니다. 이는 사용자가 분석 결과를 더욱
효과적으로 활용하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
1. 데이터 분석의 한계와 현실
1) 키워드 추출의 한계
명칭이나 인물 이름과 같은 특정 키워드만으로는 콘텐츠의 맥락이나
작성자의 의도를 정확히 파악하기 어렵습니다. 가치 판단이 배제된
단순 키워드 나열은 대상에 대한 피상적인 정보만을 제공할
뿐입니다.
2) 관심 주제 분류의 오류
객관적인 키워드 분류가 실제 콘텐츠의 핵심 주제와 괴리될 수
있습니다. 사진이나 사회 비평 등 다양한 주제의 콘텐츠가
있음에도 불구하고, 일부 저자 이름만을 근거로 제한적인 주제로만
분류되는 문제가 발생합니다.
2. 진정한 콘텐츠 이해를 위한 제언
1) 맥락 기반의 분석 필요성
단순 키워드 조합을 넘어, 콘텐츠 작성 의도와 전반적인 맥락을
고려한 분석이 이루어져야 합니다. 이를 통해 보다 심층적이고
정확한 콘텐츠 이해가 가능해질 것입니다.
2) 다양한 데이터 활용의 중요성
텍스트 데이터뿐만 아니라 이미지, 사용자 반응 등 다양한
데이터를 종합적으로 분석해야 합니다. 이러한 다각적인 접근
방식은 콘텐츠의 실제 성격과 관심사를 더욱 풍부하게 반영할 수
있습니다.
3. 미래 지향적 콘텐츠 전략
1) 개인화된 분석 서비스 활용
'라온픽'과 같은 분석 도구를 활용하되, 결과 해석에 있어
비판적인 시각을 유지해야 합니다. 자신의 콘텐츠 특성과 목표에
맞춰 분석 결과를 적극적으로 활용하고 보완해나가야 합니다.
2) 지속적인 콘텐츠 개선 노력
분석 결과를 바탕으로 콘텐츠의 방향성을 점검하고 개선하는 노력이
필요합니다. 다양한 주제와 형식을 시도하며 독자와의 소통을
강화하는 것이 중요합니다.
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