티스토리 뷰

지난 달(2017년 9월), 소셜 미디어(주로 트위터)에서는 Personality Insights 서비스를 통해 자기 성격을 분석한 결과를 공유하는 유행이 소소하게 지나갔습니다. SK C&C 인공지능 서비스 AIBRIL이 제공하는 인물 성향분석으로서, IBM Watson의 Personality Insights를 기반으로 만었습니다.



Personality Insights 서비스가 성격을 분석하는 근거는 여러 가지가 있습니다. IBM이 공개한 근거 중 하나는 Big 5(5가지 성격유형 요소)입니다. 개방성, 성실성, 외향성, 친화성, 신경성을 조합하여 성격과 성향을 나타냅니다. 전통적으로는 아래와 같은 설문을 작성하여 분석합니다. IBM Personality Insights 서비스는 자기 트위터 주소나 직접 쓴 글을 입력하면 별다른 수고 없이 분석결과를 제공하니 참 편합니다.


Big Five Personality Test

http://personality-testing.info/tests/IPIP-BFFM/ (50문항)

점수산정 기준은 http://ipip.ori.org/New_IPIP-50-item-scale.htm 페이지를 보시길 바랍니다. 설문을 끝내면 아래 그림과 같은 요약과 함께 인생에 대한 조언(!)을 해줍니다. 제 결과는 저와 얼추 맞는 듯했습니다.



이걸 과연 믿어야 하는가 의문이 갈 수는 있습니다. 그래서인지 SK 에이브릴과 IBM Wastson 모두 유명인을 대상으로 한 데모 결과를 보여줍니다. 직접 판단해 보라는 자신감이겠지요. 웹 사이트에는 교황 프란치스코, 방송인 오프라 윈프리, 목사 킹 제임스, 저술가 유시민, 미국 전대통령 오바마, 방송인 산다라 박 등에 대한 분석결과가 나옵니다. 사용자가 직접 글을 입력하는 기능도 있어 유명인이 아니더라도 공개적으로 글을 올린 사람의 성격을 파악하는 것도 가능합니다. 그냥 글을 읽어도 어느 정도 성향을 판단하겠지만, 통계 모델을 통해 상세히 예측한 결과글은 느낌이 새롭습니다.


저는 IBM Watson을 활용하는 인공지능 쇼핑 어드바이저 구축 프로젝트를 하는 중이라 이 서비스를 작년에 접했습니다. 당시에는 한국어를 지원하지 않았기에 구글번역으로 일본어 번역한 블로그 글을 집어 넣었습니다. 결과는 꽤 납득할 만했습니다. 바넘효과일 수도 있겠지요. ☺ 위 링크는 데모 버전이라 상용 버전에 비해 일부항목이 보이지 않습니다. 상용 버전에는 모든 항목 수치가 다 나오며 자동차 살 때 보이는 성향 등 몇 가지 특화한 상황에 대한 평가항목이 더 있습니다. 유통업체에 따라서는 소소한 개발을 덧붙이는 것만으로도 고객 성향분석이 가능합니다.


Your recent Amazon purchases, Tweet score and location history makes you 23.5% welcome here
출처: https://www.flickr.com/photos/t_gregorius/5839399412


그러고 보면 IBM은 애초에 성격분석 결과를 마케팅에 활용하고 싶었던 모양입니다. 개인성향 자료와 구매 데이터를 합치면 쓸 만한 상품추천 모델이 나온다는 데에는 공감합니다. 아쉽게도 Personality Insights는 분석정확도를 높이기 위해 글을 꽤 많이 입력해야 합니다. 글도 그냥 글이 아니라 자신을 드러내는 내용이 많아야 합니다. 더구나 한국은 미국과는 달리 개인정보 활용동의라는 큰 산을 넘어야 블로그나 소셜 미디어 글을 불러다 쓸 수 있습니다. Personality Insights 같은 서비스를 쉽사리 쓰기 힘듭니다.


Amazon and Alibaba

출처: https://vimeo.com/176615010


제 소견으로는 여러 차례 이벤트를 통해 데이터 활용동의를 받으며 성향 데이터를 모으기 외에는 방법이 없을 듯합니다. 물론 이벤트를 통해 만든 데이터는 개인정보를 담지 않고 적절한 비식별화를 통해 범주화 하여 보관해야 합니다. 꽤 많이 실패하고 다시 모아야 할 겁니다. 당연히 비용과 시간이 들겠지요. 그러나 FTA 바람을 타고 언젠가 폭풍 같이 들어 올 Amazon을 생각하고, 어느 순간 사드고 뭐고 문지방을 넘고 있을 알리바바를 생각하면, 이제라도 데이터 역량을 키울 수 밖에 없습니다. 두 거대기업 모두 데이터 활용에 있어 둘째 가라면 서러운 조직입니다. 다른 대안은 없습니다.

저작자 표시 동일 조건 변경 허락
신고
댓글
댓글쓰기 폼