빅데이터를 이용한 인간의 행동 및 욕구 분석

빅데이터를 이용한 인간의 행동 및 욕구 분석

빅데이터를 이용한 인간의 행동 및 욕구 분석

최근에 가장 주목을 받고 있는 분석 툴인 빅데이터 기법을 이용해서 인간의 행동과 욕구를 파악하는 것에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 빅데이터란 무엇일까요? 빅데이터는 대용량의 데이터로부터 패턴, 상관관계 등 유용한 정보를 추출하는 것을 말합니다. 일반적으로 빅데이터에서 다루는 데이터는 세 가지가 있는데요. 3V라고 얘기합니다. Volume, 사이즈가 큰 거죠? 그리고 Velocity, 연속 발생 데이터입니다. 세 번째 V는 Variety, 다양한 형태의 데이터를 말하는데요. 바로 텍스트, 그림, 동영상, 소리, 센서 데이터, IoT로부터의 데이터를 분석하는 것을 말합니다. 기업은 빅데이터를 이용해서 고객의 행동에 대한 이해와 예측 능력을 높여주고, 이를 통해 고객 경험을 개선해줍니다. 매매할 때 나오는 데이터, 여러 가지 채널에서의 상호작용, 소셜 미디어, SNS를 말합니다. 멤버십 카드 데이터와 같은 다양한 정보들을 기업이 분석해서 이것을 활용하는 것이 빅데이터입니다. 즉, 빅데이터를 이용해서 인간의 욕망과 욕구를 파악하는 데 활용이 되고 있습니다.

빅데이터를 이용한 인간의 행동 패턴 파악 사례

먼저 빅데이터를 이용한 인간의 행동 패턴을 파악하는 사례들을 알아보도록 하겠습니다. 미국의 월마트라든지 코스트코와 같은 큰 매장에서 카트에 센서를 달아서 주로 고객들이 어디를 많이 다니는지 알아보았습니다. 이를 매핑해서 지도의 이 까만 부분들이 바로 고객들이 많이 다니는 지역입니다. 월마트는 물건을 파는 게 아니라, 이런 공간을 파는 업이라고 월마트 자신을 정의하고 있습니다. 즉 뭐냐 하면, 이렇게 고객이 많이 다니는 데 상품을 비치하면 그 물건을 공급하는 회사에게 더 많은 돈을 받습니다. 실제로 전자제품 코너에 가면 삼성이 가장 먼저 맨 앞에 나와 있는데요. 이것은 삼성이 더 많은 돈을 월마트에 지불하기 때문입니다. 이렇게 동선 파악을 해서 고객들이 많이 다니는 데 주로 많이 팔리는 물건들을 갖다 놓는 상품 진열 시스템을 하게 되었습니다. 제가 미래 도서관의 디자인에 대한 논문을 쓴 적이 있는데요. 저희가 새로 지으려고 하는 도서관에는 여러 가지 기능들이 들어갑니다. 음악실, 식당, 복사실, 휴게실, 심지어 우체국, 커피숍까지. 큰 중앙 도서관 같은 우리나라 도서관에는 여러 가지 기능들이 있죠. 그리고 사람들의 동선을 살펴보았습니다. 주로 어디서 어디로 많이 이동을 하는지. 휴게실에서 식당으로 또는 복사실에서 서점으로. 그런 동선을 파악해서 미래 도서관의 디자인에 활용을 하고자 했습니다. 또 사람들이 어떠한 물건과 어떠한 물건을 같이 공동구매를 하는가 하는 분석을 우리가 '장바구니 분석'이라고 합니다. 여기서 쓰이는 기법은 연관관계 기법인데요. 주로 사람들의 영수증을 분석합니다. 무엇, 무엇을 샀는지, 무엇, 무엇을 샀는지. 그래서 여기서 알고자 하는 것은 무엇이냐 하면, 어떤 물건이 어떤 물건과 잘 팔리는가. 예를 들어서 어떤 사람이 밀가루를 산다면 그것은 뭡니까? 국수를 만들거나 피자를 만들거나 빵을 만들기 위해서 쓰는 거죠. 일반적으로 밀가루 산 사람들이 많이 쓰는 것은 우유 또 이스트라는 게 있습니다. 이런 것들이 같이 동시 구매가 많이 되기 때문에 우리가 그러한 것들은 서로 같이 두면, 공동구매 효과가 일어납니다. 예를 들어서 몇 년 전 바캉스 시즌에 삼겹살 옆에 갑자기 카트가 하나 등장합니다. 거기에는 상추와 깻잎이 있었습니다. 뉴스에서 이렇게 나왔습니다. 그렇게 서로 연관 있는 상품을 갖다놓음으로 인해서, 삼겹살 옆에 상추와 깻잎을 갖다놓음으로 인해서 삼겹살 판매가 270%, 2. 7배가 올랐다는 겁니다. 바로 이러한 분석을 통해서 G마켓 같은 데서는 추천 시스템을 합니다. 뭐냐 하면, '이거를 클릭한 사람이 이것도 보았습니다. ' 하고 옆에서 상품을 추천하는 추천 시스템을 G마켓, 인터파크 이런 데서 쓰고 있습니다.

빅데이터를 이용해서 인간의 마음속을 들여다보는 사례

이제 빅데이터를 이용해서 인간의 마음속을 들여다보는 사례들을 보도록 하겠습니다. 어떻게 빅데이터를 이용해서 그들 마음속의 정보들이 연결이 돼 있나 하는 것을 알아보는 겁니다. 먼저 제가 SNS 분석을 해봤는데요. 사람들의 트위터 문자를 분석해서 '통일'과 같이 많이 언급된 단어가 무엇인가를 한번 보았습니다. 그랬더니 통일과 관련이 돼 있는 단어는 '평화', '한반도', '북한', '중국' 그런데 재미있는 건 '엑소'가 있습니다. 아마 팬들이 많이 '통일'과 '엑소'를 언급한 모양입니다. 그리고 감성 분석을 해보았습니다. 즉, 통일에 대한 사람들의 느낌, 마음, 긍정적으로 생각하는가 부정적으로 생각하는가. 통일에 대한 긍정적인 단어들은 '평화', '기부', '적극적', '낙관적' 이런 얘기가 있고요. 부정적인 단어로는 '비관적이다', '유언비어' 이런 얘기들이 많이 언급되었습니다. 이 두 가지 사례는 통일에 대한 사람들의 의식, 생각이 어떤가를 잘 나타내 주고 있습니다. 여기 또 하나의 사례는 사람들이 '스마트폰의 기능' 하면 머릿속에 연상되는 단어들을 나열한 겁니다. 그랬더니 '스마트의 기능' 하면 머릿속에 떠오르는 것은 '문자', '인터넷', '교통정보', '뉴스', '게임', '사진' 이런 것들입니다. 즉, 이런 것들이 어떻게 보면 스마트폰에서 사람들이 많이 쓰는 주요 기능이고요. 여기서는 '스마트폰' 하면 머릿속에 어떤 것들이 떠오르는가를 지금 보여주고 있는 겁니다.

빅데이터를 이용한 자살 예방 사례

또 빅데이터를 통해서 청소년의 자살 예방을 한 사례가 있습니다. 소셜 빅데이터를 활용해서 청소년 자살 위험을 예측한 사례입니다. 일반적으로 소셜 미디어, SNS는 청소년들이 일상생활 속에서 갖는 우울한 감정이나 스트레스, 고민 같은 걸 털어놓는 장소입니다. 따라서 SNS에서 나타나는 자살에 대한 감정표현이나 심리적 위기 형태들을 분석하게 되면, 자살의 위험 징후와 의미 있는 패턴을 감지해서 자살을 예방하는 데 긍정적인 효과를 만들 수 있지 않나 하는 취지에서 이 프로젝트가 이루어졌습니다. 소셜 분석을 해보았습니다. 어떤 때 청소년들이 자살을 많이 하는가 봤더니, 가장 많은 경우는 유명인이 자살했을 때 따라서 동조현상으로 자살한 경우가 굉장히 많았습니다. 버즈량이라는 것이 자살이라는 단어를 많이 언급한 겁니다. 또 빅데이터를 이용해서 주식을 예측합니다. 주식 예측할 때 바로 인간의 감성, 마음의 상태를 예측하는 건데요. 미국의 볼랜 교수는 행복, 슬픔, 평안함, 기쁨, 흥분 등 10가지의 감성 단어로 내일 주식이 오를지 내릴지 예측했죠. 상당히 예측력이 우수하다는 평가를 받고 있습니다. 역시 국내에서는 빅데이터 분석을 통해서 주가 흐름을 예측할 수 있는 서비스 앱을 출시했는데, 그 이름이 바로 '빅터'입니다. 빅터는 안드로이드 전용 모바일 앱으로 현재 구글스토어 금융 카테고리 매출 1위를 달성하며 아주 가파른 상승세를 보이고 있습니다. 금융과 IT가 조화를 이룬 핀테크의 새로운 사례로 많은 주목을 받고 있습니다. 이번 시간에는 인간 본성의 이해와 인간의 진화 그리고 과학적 기법을 이용해서 인간의 행동과 생각을 파악하는 방법에 대해서 알아보았습니다.