감정 분석: 정의, 모델 및 사용 사례

마케팅 전문가라면 감정이 소비자의 행동과 행위에 영향을 미치는 힘이 있다는 것을 알고 있습니다.

고객들은 자연스럽게 그들을 행복하게 만드는 브랜드, 제품, 서비스에 끌리며, 슬프게 만드는 것들은 철저히 피합니다.

마케팅 광고와 캠페인도 마찬가지입니다.

심리학에 따르면, 감정은 모든 개인에게서 발생하는 강력한 정신적 반응입니다. 이러한 반응들은 환경의 특정 변화에 대한 응답이며 감정으로 경험됩니다.

따라서 사람들의 마음을 움직이는 것이 무엇인지 알면, 그들의 감정적 반응을 쉽게 제어할 수 있습니다.

소비자의 감정을 이해하는 기업은 고객 경험을 개선하고 더 깊은 연결을 만들 수 있습니다.

이모션 애널리시스는 이 과정을 더욱 단순화하여, 명백하게 보이지 않는 기저의 감정을 감지하고 더 나은 마케팅 전략을 구축하는 데 도움을 줍니다.

감정 분석이란 무엇입니까?

감정 분석은 방대한 양의 텍스트, 시각적, 또는 청각적 데이터에서 인간의 감정을 식별하고 추출하는 과정입니다.

이는 감성 분석과 비슷한데, 둘 다 유사한 데이터 소스를 사용하기 때문입니다. 하지만 감정 분석은 고객의 느낌과 감정에 대해 더 전체적인 관점을 제공합니다.

하지만 이에 대해서는 나중에 더 자세히 다루겠습니다.

요즘에는 IBM과 같은 기술 대기업들이 고객 감성과 감정을 측정하기 위해 인공지능과 머신러닝을 통합하고 있습니다.

예를 들어, IBM의 Watson은 딥러닝 모델을 사용하여 비정형 텍스트 데이터에서 분노, 혐오, 두려움, 기쁨 또는 슬픔과 같은 감정을 추론합니다.

감정 AI의 유형

감정 AI는 기계가 인간의 감정을 이해하고, 복제하고, 반응하도록 돕는 인공지능의 한 분야입니다.

정서 컴퓨팅으로도 알려진 이것은 인간과 컴퓨터 간의 공감적 상호작용을 촉진하기 위해 컴퓨터 과학과 심리학을 결합합니다.

이를 활용하여 고객의 음성 톤과 표현을 분석할 수 있습니다. 이는 표현된 감정을 파악하고 실시간으로 응답을 제공하는 데 도움이 됩니다.

오늘날 다양한 유형의 감정 AI 모델이 있지만, 다음이 주요 모델들입니다.

1. 텍스트 분석

텍스트 분석에서는 텍스트에 표현된 감정을 이해하기 위해 문서나 구어 언어를 처리합니다.

초기에는 자연어 처리(NLP) 기술과 감성 분석 알고리즘을 사용하여 대량의 데이터를 분석하고 다양한 감정으로 분류합니다.

분류는 문장 수준, 단락 수준 또는 문서 수준에서 이루어질 수 있습니다.

텍스트 데이터는 전체적인 감정 맥락을 파악하기 위해 분노, 행복, 또는 슬픔과 같은 세분화된 감정으로 분류됩니다.

고객 피드백, 설문조사, 리뷰, 소셜 미디어 게시물, 고객 지원 채팅에서 텍스트 기반 분석을 수행할 수 있습니다.

2. 시각적 분석

기계는 이미지, 비디오, 얼굴 표정을 분석하여 개인이 표현하는 감정을 파악할 수 있습니다.

얼굴 인식 소프트웨어는 미세한 근육 움직임과 눈썹 움직임과 같이 인간의 눈으로 감지하기 어려운 표현을 감지하여 다양한 감정을 식별할 수 있습니다.

그렇다 하더라도, 항상 정확한 것은 아닙니다.

정적 이미지는 분류하기 쉽지만, 사람들이 표정을 위장할 수 있기 때문에 실시간 비디오와 같은 동적 시각물은 더 복잡합니다.

3. 음성/오디오 분석

비교적 단순한 텍스트 기반 감정 AI와 달리, 음성 분석은 오디오 데이터셋을 처리할 수 있는 알고리즘이 필요합니다.

알고리즘은 음성 톤, 피치, 템포, 말하기 패턴, 억양 및 기타 단서와 같은 음성 특징을 기반으로 감정을 식별합니다.

이러한 유형의 감정 분석 기술은 주로 고객 서비스와 콜센터에서 발신자의 감정을 평가하고 서비스 품질을 개선하는 데 사용됩니다.

감정의 세 가지 핵심 요소

1800년대 이전에는 아무도 감정을 느끼지 않았다는 것은 흥미로운 사실입니다. 대신 사람들은 '열정' 또는 '애정'의 발작을 겪었습니다.

1830년대에 이르러서야 감정이라는 개념이 등장했다는 점에서 이해가 됩니다. 16세기로 거슬러 올라가면, 이 용어는 '휘저어 놓다' 또는 '이동시키다'를 의미하는 프랑스어 'émouvoir'에서 유래했습니다.

제임스-랑게 이론은 감정이 다음 세 가지 요소로 구성되어 있다고 제시합니다:

1. 주관적 경험
2. 생리적 반응
3. 행동적 반응

이 세 가지 요소는 모두 상호 연결되어 있습니다. 각각에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

#1 주관적 경험

이유 없이 감정을 느끼지는 않습니다. 사실, 감정을 일으키기 위해서는 외부 요인이나 자극이 필요합니다. 분노와 행복 같은 기본적인 감정은 모든 사람이 경험하지만, 그것을 표현하는 방식은 다양할 수 있습니다.

예를 들어 일본을 보겠습니다. 일본은 사회적 조화를 의미하는 "와(和)"를 강조하는 문화를 가지고 있습니다.

따라서 일본인들은 사회적 상황에서 부정적인 감정을 억제하는 경향이 있습니다. 긍정적인 감정은 미묘한 제스처와 행동을 통해 표현됩니다.

이는 단순히 국적과 문화의 차이에만 해당되는 것이 아닙니다.

개인적인 차원에서도 감정은 주관적입니다. 사람과 상황에 따라 느끼는 감정의 질과 강도가 다릅니다.

재미있는 광고를 보는 고객들은 그것이 자신에게 미치는 영향에 따라 가벼운 즐거움이나 강한 흥분을 느낄 수 있습니다.

감정적 반응은 메시지나 시각적 요소에 의해 유발될 수 있습니다.

#2 생리적 반응

생리적 반응은 외부 또는 내부 환경의 변화에 대한 본능적 반응입니다. 이는 우리가 진화의 사다리를 오르는 데 도움을 주었습니다.

즉, 감정은 신체에 강한 생리적 변화를 일으킬 수 있습니다.

다음과 같은 예를 들어보겠습니다.

정글 사파리 중에 갑자기 야생동물의 공격을 받았다고 상상해보세요. 어떤 감정을 느끼게 될까요?

처음에는 놀람을 느끼고 곧바로 공포로 바뀔 것입니다, 맞죠?

심장이 빨리 뛰고, 손에 땀이 나며, 근육이 긴장될 것입니다. 이러한 투쟁-도피 반응은 체내 아드레날린 분비로 인한 것입니다.

이러한 무의식적인 신체 변화는 공포를 경험할 때 자율신경계(ANS)의 반응으로 인한 것입니다.

재미있는 광고는 시청자들에게 비슷하지만 긍정적인 생리적 반응을 유발할 수 있습니다. 엔도르핀과 같은 "행복 호르몬"의 분비로 사람들이 미소를 짓거나 웃을 수 있습니다.

#3 행동적 반응

다양한 행동 표현을 통해 우리는 다른 사람이 무엇을 느끼는지 알 수 있습니다.

누군가 미소를 짓고 있다면, 아마도 행복할 것입니다. 찌푸린 눈썹이나 꽉 쥔 주먹과 같은 공격성의 징후를 보인다면, 화가 났을 가능성이 높습니다.

하지만 모든 표현이 같은 의미를 전달하지는 않습니다.

우리의 사회, 문화, 성격이 자신을 표현하는 방식에 큰 영향을 미친다는 점을 기억하세요.

개인주의와 자기표현을 중시하는 미국과 같은 서구 국가에서는 일본과 같은 동양 국가보다 감정을 더 쉽게 표현할 수 있습니다.

따라서 미국인들이 유머러스한 광고를 보고 큰 소리로 웃을 수 있는 반면, 일본인들은 단순히 온라인에서 다른 사람들과 공유하는 정도일 수 있습니다.

감정 분석과 정서 분석: 어떻게 다른가요?

혼용되어 사용되지만, 감정 분석과 정서 분석은 서로 다른 개념입니다.

정서 분석은 오피니언 마이닝이라고도 하며, 주로 극성에 초점을 맞춥니다. 사용자가 귀사의 제품, 기능 또는 브랜드에 대해 긍정적, 부정적 또는 중립적 정서를 가지고 있는지 판단합니다.

이는 마케팅 캠페인과 제품 출시의 전반적인 성과를 파악하고자 하는 기업들에게 효과적입니다.

하지만 정서 분석은 다소 주관적입니다. 한 맥락에서는 긍정적으로 여겨지는 정서가 다른 맥락에서는 부정적일 수 있기 때문입니다.

감정 분석은 정서 분석보다 더 세분화된 접근 방식입니다. 긍정과 부정의 극성을 넘어 구매자의 감정을 더 세밀하게 살펴봅니다.

다음은 간단한 예시입니다:

• 극성 > 감정 카테고리 > 감정
• 부정 > 불안 > 걱정, 고통

정서 분석이 때로는 유용하지만, 고객의 감정을 더 잘 이해해야 하는 상황에서는 충분하지 않습니다.

감정 분석 모델의 유형

심리학자들은 인류의 감정을 이해하기 위해 필사적으로 노력해왔으며 수년에 걸쳐 많은 이론을 제시했습니다.

당연하지 않습니까? 감정은 우리 삶에서 매우 중요한 역할을 합니다.

현재 감정 분석은 고객 감정을 처리하기 위해 텍스트 분석에 크게 의존하고 있습니다. 이 접근 방식은 다양한 감정 모델을 사용하는 NLP 기술을 포함합니다.

감정을 분류하는 두 가지 주요 모델이 있습니다:

• 범주형 모델
• 차원형 모델

두 모델 모두 감정을 감지하고 인간의 마음이 감정을 어떻게 인식하는지에 대한 통찰력을 제공합니다.

I. 범주형 모델

범주형 감정 분석 모델은 사람의 감정을 분노, 공포, 혐오, 기쁨, 슬픔, 놀람과 같은 여섯 가지 기본 범주로 분류합니다.

특정 단어들은 관련 감정 태그와 연결되어 관련 및 비관련 감정을 감지하는 데 사용됩니다.

기본을 넘어 네 개에서 여덟 개의 범주까지 확장할 수 있습니다.

범주형 모델은 단순하고 효과적으로 보이지만 자체적인 문제가 있습니다.

1. 대부분의 감정이 단일 범주로 묶여 있어 모든 감정을 포함하지 않습니다.
2. 사람들이 새로운 감정을 스스로 만들어내기보다 미리 정의된 클래스에서 선택할 수 있습니다.
3. 문화적, 언어적 차이로 인해 사람들이 동일한 감정을 다르게 라벨링할 수 있습니다.

II. 차원형 모델

차원형 모델의 감정은 세 가지 매개변수를 기반으로 제시됩니다: 긍정도, 각성도, 강도.

• 긍정도는 극성을 나타내며, 감정의 긍정성 또는 부정성을 설명합니다
• 각성도는 감정의 강도를 표시합니다
• 강도는 감정에 대한 통제력의 정도를 의미합니다

감정 관련 용어들은 일반적으로 원형 구조로 배치되며, 이는 2차원(긍정도와 각성도) 또는 3차원(긍정도, 각성도, 강도)일 수 있습니다.

다음 섹션에서는 범주형 모델과 차원형 모델의 예시를 보여드리겠습니다.

폴 에크만의 기본 감정 이론

폴 에크만은 인간이 여섯 가지 기본 감정을 경험한다고 이론화한 저명한 심리학자입니다: 행복, 슬픔, 분노, 두려움, 혐오, 놀람.

그의 이론은 주로 범주형 감정 분석에 사용됩니다.

에크만에 따르면, 일부 감정들은 문화적, 언어적, 또는 사회적 영향과 관계없이 특정한 얼굴 표정을 통해 보편적으로 표현됩니다.

각각의 정의와 동반되는 얼굴 표정들을 살펴보겠습니다:

행복: 미소와 웃음으로 표시되는 감정. 행복한 사람들은 보통 볼이 올라가고 눈가에 주름이 생깁니다.

슬픔: 비통함, 애통함, 고통 또는 실망을 포함합니다. 일반적으로 처진 입꼬리, 축 처진 눈꺼풀, 그리고/또는 울음으로 특징지어집니다.

분노: 좁아진 눈, 찌푸린 눈썹, 긴장된 턱은 짜증나거나 분노한 사람을 가리킵니다.

두려움: 경계하거나 공포 상태에 있는 개인들은 커진 눈, 올라간 눈썹, 긴장된 입을 보입니다.

혐오: 당신은 무언가 또는 누군가에 대해 혐오감을 느낄 수 있습니다. 이러한 기피감은 주름진 코와 윗입술의 형태로 나타날 수 있습니다.

놀람: 경이로움이나 경악을 의미합니다. 좋든 나쁘든 놀람은 커진 눈, 올라간 눈썹, 벌어진 입으로 표시됩니다.

에크만은 이후 경멸, 흥분, 수치심, 자부심, 만족감, 재미와 같은 감정들을 목록에 추가했습니다.

감정의 2D 긍부정-각성 모델

감정 분석 모델이 심리학 연구에서 크게 도출되어 고객 행동을 해석하는 데 사용되어 왔다는 것을 우리는 알고 있습니다.

감정의 2D 긍부정-각성 모델, 또는 순환 모델은 인간의 감정을 2차원 공간으로 분류하는 그러한 프레임워크 중 하나입니다.

이는 두 가지 차원을 기반으로 감정을 나타냅니다:

• 긍부정 (긍정에서 부정까지)
• 각성 (높음에서 낮음까지)

긍부정은 감정의 정서적 품질 또는 유쾌함입니다. 긍정에서 부정까지의 범위를 가집니다.

스펙트럼의 긍정적인 측면의 감정들은 일반적으로 행복, 기쁨, 만족감과 연관되어 있는 반면, 부정적인 끝에 있는 감정들은 분노, 불안, 공포를 나타냅니다.

중립적인 감정, 또는 긍정적이지도 부정적이지도 않은 감정에는 지루함과 무기력함 같은 것들이 포함됩니다.

각성은 감정의 강도나 크기를 나타냅니다. 높거나, 낮거나, 중립적일 수 있습니다.

낮은 각성 감정은 일반적으로 억제된 상태(이완과 지루함 같은)인 반면, 높은 각성 감정은 자극적입니다(분노, 공포, 흥분 같은).

감정은 모든 수준의 긍부정과 각성에서, 또는 이러한 차원 중 하나 또는 둘 다에 대해 중립적인 수준에서 표현될 수 있습니다.

마케팅 외에도, 긍부정-각성 모델은 더 나은 사용자 경험을 설계하고 개발하기 위해 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)에서 자주 사용됩니다.

감정 분석의 용도는 무엇인가요?

사업은 고객을 확보하고 수익을 창출하는 것입니다. 하지만 요즘은 신뢰할 수 있는 잠재 고객을 확보하기가 쉽지 않습니다.

감정 분석은 끊임없이 변화하는 소비자 행동 환경에서도 사용자를 확보할 수 있게 해주는 핵심 요소입니다.

감정 분석과 비즈니스 인텔리전스를 결합하면 새로운 제품 디자인을 테스트하고, 마케팅을 재구성하며, 고객 서비스를 개선할 수 있습니다.

다음 섹션에서 이를 수행하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.

#1 새로운 제품 디자인과 아이디어 테스트

감정 분석은 대량의 연구 데이터를 분석하여 산업 트렌드를 파악할 수 있는 고급 AI 기술을 사용합니다.

사용자가 제품과 감정적으로 어떻게 연결되는지에 대한 인사이트를 얻어 시장 잠재력을 테스트하고 재정적 자원 낭비를 피할 수 있습니다.

또한 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

• 새로운 디자인과 상호작용하는 사용자의 감정적 피드백 수집
• 좌절감이나 혼란을 유발하는 디자인 요소 식별
• 긍정적인 감정을 강화하고 부정적인 감정 해결
• 반복적 디자인 프로세스 가속화 (프로토타이핑, 테스트, 개선)

고객의 감정 상태를 기반으로 제품을 조정하여 더욱 개인화된 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.

#2 광고와 마케팅 전략 최적화

하버드 비즈니스 리뷰에 따르면, "감정적 연결을 극대화하기 위한 제품과 메시징을 출시한 지 1년 만에 주요 가정용 세제 브랜드가 시장 점유율 손실을 두 자릿수 성장으로 전환했습니다."

이는 구매자와의 감정적 유대가 중요하다는 것을 보여줍니다.

연결을 달성하는 가장 좋은 방법은 감정 분석을 통해서입니다. 이는 마케터에게 고객과 감정적으로 공감할 수 있는 캠페인을 만드는 데 필요한 인사이트를 제공합니다.

디지털 미디어의 역동적인 영역에서 감정 분석 도구를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다:

• 고객의 니즈, 페인 포인트, 트리거에 대한 인사이트 획득
• 감정 분석 지표를 기반으로 한 매력적인 콘텐츠 제작
• 소셜 미디어에서 브랜드 관련 대화 탐색
• 고객 관계 관리 개선
• 시청자의 감정을 분석하여 광고 최적화
• 표정을 기반으로 한 타겟 비디오 콘텐츠 제작

데이터 분석과 감정 분석을 통합하여 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이를 통해 광고 참여도와 성과를 높이는 견고한 마케팅 전략을 구축할 수 있습니다.

#3 훌륭한 고객 서비스 제공

감정 분석은 고객 서비스 산업에서 중요성이 크게 증가했습니다.

이제 음성 분석을 사용하여 고객의 목소리에 담긴 감정을 파악할 수 있어 구매자의 니즈를 더 잘 이해할 수 있습니다.

감정 인식 소프트웨어는 경쟁력 있는 인사이트를 얻는 데 더욱 도움이 될 수 있습니다. 이를 달성하는 방법은 다음과 같습니다:

1. 고객 감정과 피드백 분석

고객 서비스 직원은 음성 분석 도구를 사용하여 구매자가 제공하는 감정, 톤, 피드백을 모니터링할 수 있습니다.

2. 고객 경험 개선

특정 도구는 상호작용을 개선할 수 있는 톤 조정, 속도 수정, 공감 표현을 팀원들에게 제안할 수 있습니다.

3. 개인화된 추천 제공

사용자 데이터를 수집하고 고객 감정을 분석함으로써 브랜드는 문의와 불만 해결뿐만 아니라 맞춤형 제품 추천도 제공할 수 있습니다.

4. 더 나은 챗봇 개발

사용자는 고객 여정의 각 단계에서 개인화를 기대합니다.

챗봇도 마찬가지입니다. 사용자들은 자신의 기분을 분석하고 그에 따라 질문에 응답할 수 있는 AI 어시스턴트를 원합니다.

감정 분석을 통해 챗봇은 진정성 있는 응답을 제공하고, 대화에 적응하며, 공감을 표현하여 사용자의 기대를 효과적으로 충족시킬 수 있습니다.

마무리

애플, 마이크로소프트, IBM과 같은 주요 테크 기업들이 비즈니스 결정을 지원할 수 있는 감정 분석 도구에 투자하고 있습니다.

마케팅, 판매, 서비스와 관련된 결정에서 이커머스와 기술 기업들은 이미 고객 만족도를 측정하기 위해 감정 분석을 사용하고 있습니다.

데이터 수집과 프라이버시에 대한 우려에도 불구하고, 귀하는 감정 분석을 활용하여 비즈니스 성과를 향상시킬 수 있습니다.