소셜미디어를 사용하는 인구가 늘면서 연구자들이 사람의 감정 상태를 연구할 수 있는 대규모 데이터를 확보하는 데 도움이 되고 있다. 사람들이 포스팅한 글을 연구에 활용한다는 것이다. 가령 사람들이 하루 중 긍정적인 단어를 가장 많이 사용하는 시간은 아침이라는 연구결과가 있었다.
그렇다면 이처럼 긍정적인 단어들을 많이 사용하는 사람들은 실제 감정 상태도 보다 긍정적일까? 심리학아카이브(PsyArxiv)에 2월 실린 논문에 의하면 자신이 선택한 단어가 꼭 본인의 심리 상태를 반영한다고 보기는 어렵다.
최소한 음성 언어에 한정해서는 실제 사용하는 말과 감정 상태가 일치하지 않는다는 게 연구팀의 설명이다.
연구팀은 미국 대학생 185명을 대상으로 일주일 동안 그들의 말을 저장하는 기록 장치를 착용하도록 했다. 이 장치는 9.5분마다 30초간 소리 정보들을 기록했다. 또 실험참가자들은 매일 4차례씩 문자 메시지를 통해 그들의 현재 감정 상태를 측정할 수 있는 설문 조사에 응했다. 실험참가자들은 최근 한 시간 동안의 자신의 감정 상태에 대해 답변했다.
이를 통해 연구팀은 총 15만 개의 기록 클립들을 얻었다. 연구팀은 이 방대한 양의 클립들 중 2~3개의 단어만 들린다거나 아예 말소리가 들리지 않는 클립들을 전부 제거하는 작업을 2년간 진행했다.
그 다음 각 클립을 사전이 든 분석 프로그램에 적용해 긍정적인 단어와 부정적인 단어들이 얼마나 포함돼 있는지 계산했다. 그리고 마지막으로 감정과 연관이 있는 단어 1579개를 추려 학생들이 셀프 보고한 감정 설문 조사 내용과 비교했다.
이를 통해 연구팀은 실험참가자들이 긍정적 혹은 부정적인 단어들을 많이 사용했을 때 실제로 그들의 감정 역시 이와 동일한 상태는 아니었다는 점을 확인했다. 사람들이 사용하는 단어는 그들의 실질적인 감정을 평가하는 기준이 될 수 없다는 것이다.
대신 실험참가자들의 감정 상태를 파악할 수 있는 정보들이 있었다. 연구자들이 직접 실험참가자들의 감정을 평가한 내용과 실제 실험참가자들의 감정 상태가 상당 부분 일치하는 결과를 보였다. 연구팀은 분석 프로그램이 인지하지 못한 실험참가자들의 억양과 목소리 크기 등을 통해 감정 상태를 평가했고 이러한 비언어적인 부분들이 실제 감정 상태를 파악하는 단서가 된다는 점을 확인한 것이다.
또 이번 연구에 의하면 사람 관계와 연관된 '당신' 혹은 '우리'와 같은 단어들은 긍정적인 감정과, '빼기' 혹은 '숫자'와 같은 산수와 연관된 단어는 부정적인 감정과 연관을 보인다는 점도 확인됐다. 하지만 그 연관성이 강하지 않았기 때문에 감정을 측정하는 유용한 수단으로는 평가하지 않았다.
이번 연구에 이용된 분석 프로그램이 완벽하게 사용자들의 단어 사용 목적을 인지했다고 볼 수는 없다. 가령 'pretty'라는 단어는 '좋은' 혹은 '멋진' 등의 긍정적인 단어로 분석했지만, 실질적으로는 'pretty terrible'처럼 '매우'라는 의미로 쓰여 '매우 끔찍한'처럼 부정적인 의미로 쓰였을 수도 있기 때문이다. 하지만 이러한 부분을 감안해도 이번 분석은 유의미한 결과를 가져왔다는 게 연구팀의 설명이다.
듣는 사람의 감정은 변할것 같네요. 본인은 아니더라도...