본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.
이번 강의를 통해 감성분석(Sentiment Analysis)에 대한 개념과 실제 활용 사례를 깊이 있게 배울 수 있었다. 감성분석은 단순한 텍스트 마이닝 기법이 아니라, 특정 텍스트에서 감성적인 요소를 파악하고 이를 정량적으로 분석하는 매우 중요한 기술임을 깨달았다. 특히, 뉴스 기사를 분석하여 감성 점수를 산출하고, 이를 통해 경제 동향을 실시간으로 파악하는 ‘Daily News Sentiment Index’의 개념이 흥미로웠다.
강의에서는 감성분석이 단순히 긍정/부정 감성을 분류하는 것이 아니라, 다양한 분야에서 활용될 수 있음을 강조했다. 예를 들어, 기업이 고객 리뷰를 분석하여 제품이나 서비스의 개선 방향을 찾는 데 활용할 수 있으며, 정치 분야에서는 여론의 흐름을 분석하는 데 사용할 수 있다. 또한, 금융 분야에서는 투자 전략을 세우는 데 중요한 역할을 한다는 점이 인상적이었다.
실제로 감성분석을 수행하기 위해서는 자연어 처리(NLP) 기술이 필수적으로 동반된다는 점도 흥미로웠다. 텍스트를 분석하고 감성 점수를 부여하는 과정에서 워드 임베딩(Word Embedding) 기법이나 사전기반 감성 분석 기법 등이 사용된다는 점을 알게 되었다. 과거에는 단순한 감성 사전을 이용한 분석이 주를 이루었지만, 최근에는 머신러닝과 딥러닝 기술이 접목되면서 더욱 정교한 감성 분석이 가능해졌다는 점도 인상적이었다.
특히, 뉴스 기사를 기반으로 감성 점수를 산출하는 과정에서 시계열 데이터로 통합하는 방식이 매우 유용하다고 생각했다. 뉴스는 하루에도 수많은 기사가 생산되기 때문에 단순히 개별 기사에 대한 감성 점수를 부여하는 것이 아니라, 이를 종합적으로 분석하여 시계열 데이터로 변환하는 것이 중요하다는 점을 배웠다. 예를 들어, 경제 뉴스에서 부정적인 단어가 많이 등장할 경우 이를 경기 침체의 신호로 활용할 수도 있으며, 긍정적인 뉴스가 많아진다면 투자 심리가 회복되고 있다는 신호로 해석할 수 있다.
다만, 감성분석에는 한계점도 존재한다. 첫째, 언어의 뉘앙스를 완벽하게 파악하기 어렵다는 점이다. 예를 들어, "이 제품은 정말 대단한데, 기대보다는 아쉽다."라는 문장이 있다고 가정하면, '대단한'이라는 단어는 긍정적인 감성으로 해석될 수 있지만, '기대보다는 아쉽다'라는 표현 때문에 전체적인 감성은 부정적인 것으로 볼 수도 있다. 이러한 미묘한 감성 차이를 정확하게 분석하는 것은 여전히 어려운 과제라고 느꼈다.
둘째, 감성 분석 모델이 훈련된 데이터에 따라 결과가 다르게 나올 수 있다는 점이다. 특정 기업이나 정치적 이슈에 대한 뉴스 기사를 분석할 때, 모델이 편향된 데이터로 학습되었다면 감성 점수도 왜곡될 가능성이 있다. 따라서, 감성 분석을 수행할 때는 다양한 데이터 소스를 활용하고, 가능한 한 객관적인 분석이 이루어질 수 있도록 해야 한다는 점이 중요하다고 생각했다.
이 강의를 들으며 감성분석 기술이 앞으로 더욱 발전할 것이며, 특히 실시간 데이터 분석과 결합하여 보다 정밀한 경제 및 사회 동향 예측에 활용될 가능성이 크다는 점을 실감했다. 향후 감성 분석 기술이 인공지능(AI)과 결합하여 더욱 고도화된다면, 개인 맞춤형 뉴스 추천 시스템이나 자동화된 금융 투자 시스템에도 적용될 수 있을 것이라고 생각한다.
① 오늘자 날짜, 공부 시작 시각
② 오늘자날짜, 공부 종료 시각
③ 클립 1번 수강 인증 사진
④ 클립 2번 수강 인증 사진
⑤ 학습 인증샷 1장 이상 (ex. 필기 촬영, 작업물, 등)
