“빅데이터가 최근 소셜네트워크 분석에 관심을 증가하게 만든 원인 중 하나입니다. 빅데이이터는 정형·비정형적으로 쌓인 양도 많지만 관계데이터도 상당히 복잡하게 연결돼 있습니다. 그래서 그 안에 담긴 문제와 정보를 알아내기 위해서는 소셜네트워크 분석이 유용하다고 할 수 있습니다.”

(주)사이람의 김덕진 컨설턴트는 “빅데이터는 ‘크기, 속도, 다양성, 복잡성’이란 특성을 갖고 있는데, 대부분 빅데이터 분석에서 ‘복잡성’을 간과하는 경우가 의외로 많다”고 말했다.

‘복잡성’은 관계데이터로 인해 생긴 특성이다. 개별 정보끼리 연결된 링크데이터라고도 볼 수 있는데, 이 관계데이터를 100개만 알고 있다하더라도 어떻게 연결되냐에 따라 제곱 세제곱 이상의 데이터가 될 수 있다. 따라서 일반적인 데이터와 더불어 링크데이터까지 파악하고 있다는 것은 빅데이터에 숨어있는 의미와 가치를 좀 더 정확하고 많이 이해하고 있다는 말과 같다.
 

기업에서 활용 움직임 늘어

사실 빅데이터에 가장 적극적인 곳은 기업이다. 그러다보니 소셜네트워크 분석을 활용해 기업 활동을 하는 곳도 늘어나고 있다. 대표적인 분야가 마케팅이다. 실제로 기업에서는 어떤 상품을 개발할 때 많은 비용을 들여 포커스그룹(Focus group) 인터뷰를 한다. 하지만 인터뷰 대상자는 그 생각이나 마인드가 원초적이지 않다.

이미 뇌에서 ‘나는 돈을 받고 상품에 대해서 이야기한다’는 사실을 인지하고 있기 때문이다. 결국 대답을 할 때, 여러 단계를 걸쳐 생각하게 된다. 하지만 SNS의 경우는 그렇지 않다. 사용하고 난 후기를 여과없이 작성한다. 이는 때로는 심한 욕으로, 때로는 극성스런 칭찬으로 표현되기도 한다.

기업 입장에서 이런 SNS는 하나의 창구가 될 수 있다. 예를 들면, ‘IT' 기기 파워트위터리언이 쓴 글은 엄청난 영향력을 미친다. 기업은 그 파워트위터리언을 타겟 삼아 마케팅 전략만 세우면 된다. 제품을 위한 고비용을 들이면서 좌담회를 하지 않아도 되고 여러 번에 걸친 설문 조사도 필요하지 않게 된다. 상품을 개발할 때도 마찬가지이다. 트위터 내에 IT 영향력자의 생각을 분석하게 되면 의외로 좋은 결과를 얻을 수 있다.

모니터링에도 도움이 된다. 어떤 사람이 '가'라는 제품과 서비스에 대한 불만의 글을 트위터에 썼다고 해보자. '가'와 관련된 기업은 그 사람이 자신 회사의 제품과 서비스와 관련된 영향력자는 것을 알고 있다면 사과의 트윗이나 오프라인으로 문제를 해결할 것이다. 그리고 다른 사람들에게 '이 기업은 문제 해결을 위해 최선을 다하는구나'라는 긍정적인 이미지도 심어줄 수 있다.

“예전에 한 외국인이 페이스북에 삼성 스마트폰에 공룡로그 디자인을 반영했으면 좋겠다는 글을 올린 적이 있어요. 그런데 삼성이 그 페이스북에 '좋은 아이디어'라며 칭찬 댓글을 달아줬죠. 그 사람은 페이스북에서 영향력을 지닌 사람이었는데, 삼성의 행동에 기뻐서 페이스북에 그 얘기를 신나게 떠들었죠. 다시 삼성도 그 사람만을 위해 공룡로그가 그려진 갤럭시S를 만들어 선물했답니다. 이 사례는 페이스북 안에서만이 아니라 뉴스를 타게 되면서 엄청난 홍보 효과를 누릴 수 있었어요.”

이 외에도 소셜네트워크 분석은 고객의 구매 패턴을 찾아내 추천해주는 시스템에서도 사용된다. 온라인 서점에서 ‘30대 서울 남자’가 경제학 서적을 샀다고 해보자. 기존 인구통계학 방식으로는 ‘30대 서울 남자’가 구매한 경제학 책을 추천해준다. 반면 네트워크 분석을 하게 결과는 판이하게 달라진다.

이 남자는 경제학 책을 샀지만 요리책도 살 수 있다. 영화나 공연 예매도 한다. 그래서 또 다른 ‘30대 서울 남자’에게 우리가 생각지도 못한 패션 분야의 책을 추천하는 경우도 생기게 된다. 이는 패턴이 비슷한 사람을 묶는 것과 같다. 현재 아마존에서 서비스 되고 있는 시스템이다. 영화나 DVD를 온라인으로 판매하는 넷플릭스도 장르와 상관없이 고객과 비슷한 패턴의 사람들을 분석해 제품을 추천하고 있다.


머지않아 대표적 분석방법으로 자리매김

우리 사회는 더욱 촘촘히 네트워크화 되고 있다. 갈등이나 문제 역시 훨씬 복잡해지고 있다. 분명 앞으로는 지금보다 몇배 더 그럴 것이다. 그래서 해결방법과 대안을 찾아낼 도구가 필요한데, 소셜네트워크 분석은 그중 대표적 방안으로 지목되고 있다.

“소셜네트워크 분석을 하는 사람들은 다양한 배경 지식을 갖고 있습니다. 컴퓨터만이 아니라 사회·문화·과학 등 여러 학문을 섭렵하고 있지요. 데이터가 발생한 환경과 사람을 이해해야만 더욱 정확한 분석이 되니까요. 소셜네트워크 분석이 더욱 각광받을 수밖에 없는 것도 기계적 분석이 아닌 개별적 분석이기 때문이기도 하지요. 머지않아 소셜네트워크 분석은 사회 분석 방법 중 가장 중요한 위치가 될 것이라고 자신합니다.”