연구 결과 "SNS 속 메타버스, 부정적인 감정 14%에 불과"

메타버스와 관련된 SNS 게시물 86,565건을 검토한 결과 부정적인 표현은 14%에 불과했다.

7일(현지시간) 코인텔레그래프에 따르면 아랍에미리트의 한 연구팀은 최근 소셜 미디어 플랫폼에서 메타버스에 대한 여론을 측정하는 연구를 수행했다.

연구팀은 X 소셜 미디어 플랫폼에서 86,565개의 게시물로 구성된 데이터 세트를 수집하고 머신 러닝 기술을 사용해 이를 긍정, 중립, 부정의 세 가지 감정 카테고리로 분류했다.

분석 결과, 총 45,506개(데이터 세트의 53%)에 달하는 대부분의 게시물이 메타버스에 대해 긍정적인 감정을 표현한 것으로 나타났다. 중립으로 분류된 게시물은 28,663개(데이터 세트의 33%)로 그 뒤를 이었고, 12,396개(14%)의 게시물은 부정적인 감정 표현이였다.

해당 연구에서 인용된 긍정적인 게시물 예로는 "좋은 아침 여러분, 메타버스를 계속 구축합시다"가 있다. 부정적인 게시물의 예로는 "제가 틀렸다면 바로잡아 주세요. 하지만 메타버스는 짜증나는 NPC에 둘러싸여 일을 해야 하는 MMORPG처럼 될 것 같지 않나요?"라는 글이 있었다.

연구진은 긍정적인 감정과 부정적인 감정 게시물에서 뚜렷한 패턴을 발견했다. 긍정적인 게시물에는 '필요', '사랑', '미래', '새로운' 등 메타버스 도입을 지지하는 단어가 포함됐다. 반면에 부정적인 게시물에는 '나쁜', '미친', '하지 마라' 등의 단어와 모욕적인 언어가 자주 등장했다. 중립적인 게시물에서는 명확한 패턴을 발견하지 못했다.

이러한 연구 결과를 통해 연구진은 긍정적인 감정의 확산을 기반으로 메타버스 기술 도입에 대한 유망한 신호가 있다는 결론을 내렸다.

머신러닝을 활용한 이전 연구에서는 메타버스 관련 게시물의 감성 분석 정확도가 88% 정도였지만, 아랍에미리트 연구팀의 모델은 85,000개 이상의 방대한 데이터 세트에서 92.6%의 높은 정확도를 달성하여 지금까지 메타버스 감성 분석 중 가장 포괄적인 분석 중 하나로 꼽혔다. 이 연구는 현재 사전 인쇄본으로 제공되며 아직 동료 검토를 거치지 않았다는 점에 주목할 필요가 있다.

연구팀은 향후 연구에서는 메타 및 레딧과 같은 다른 소셜 미디어 플랫폼을 포함하도록 확장하고, 과학적 설문조사와 같은 오프라인 및 전통적인 감성 분석 방법을 통합해 보다 전체적인 이해를 제공한다는 방침이다.

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