이용자 성향을 분석하는 데이터 코딩 기술이 발전하고 있다. 인공지능(AI) 기술 등을 바탕으로 넓은 영역에서 숨겨진 의미를 끌어내려는 시도가 이어지고 있다.
국내에선 2015년부터 페이스북·트위터 게시글 등 소셜 데이터 중심의 분석 방식이 나타나기 시작했다. 젊은 층의 SNS 사용이 크게 늘어나던 때다. 메타는 이듬해 사용자 게시물을 조회하거나 페이지 데이터를 파악하려는 개발자 등을 위해 ‘그래프 응용프로그램 인터페이스’를 업데이트하기도 했다.
AI의 진화는 데이터 코딩도 크게 바꿨다. 자연어처리(NLP)가 가능한 AI 모델을 불러와 학습시키면 이용자의 반응 예측까지도 가능하다. 구글의 초거대 AI 언어모델인 BERT나 네이버의 하이퍼클로바 등도 이런 기능을 제공한다. 소셜 데이터 저변이 확대되며 더 이상 SNS 데이터에만 집중할 필요가 없다는 의견도 나온다. 정보기술(IT)업계 관계자는 “AI 덕분에 소셜 데이터 접근성이 좋아졌다”며 “요즘엔 카드사 데이터 등 분석 대상이 갈수록 확대되고 있다”고 말했다.
이시은 기자 see@hankyung.com
국내에선 2015년부터 페이스북·트위터 게시글 등 소셜 데이터 중심의 분석 방식이 나타나기 시작했다. 젊은 층의 SNS 사용이 크게 늘어나던 때다. 메타는 이듬해 사용자 게시물을 조회하거나 페이지 데이터를 파악하려는 개발자 등을 위해 ‘그래프 응용프로그램 인터페이스’를 업데이트하기도 했다.
AI의 진화는 데이터 코딩도 크게 바꿨다. 자연어처리(NLP)가 가능한 AI 모델을 불러와 학습시키면 이용자의 반응 예측까지도 가능하다. 구글의 초거대 AI 언어모델인 BERT나 네이버의 하이퍼클로바 등도 이런 기능을 제공한다. 소셜 데이터 저변이 확대되며 더 이상 SNS 데이터에만 집중할 필요가 없다는 의견도 나온다. 정보기술(IT)업계 관계자는 “AI 덕분에 소셜 데이터 접근성이 좋아졌다”며 “요즘엔 카드사 데이터 등 분석 대상이 갈수록 확대되고 있다”고 말했다.
이시은 기자 see@hankyung.com
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