Current Issue

기술개발에 따라 웨어러블 디바이스에 대한 관심이 집중됨에 따라 웨어러블 디바이스의 기능 뿐 아니라 디바이스에 대한 사용자의 경험과 반응을 분석한 연구도 다수 실시되었다[6], [7]. 손목형 웨어러블 디바이스에 대한 사용자 반응분석은 샤오미 미밴드2 사용자의 반응을 분석하여 제품에 대한 만족도를 기반으로 유용성, 경제성, 심미성, 사용성, 가치성, 기타로 웨어러블 디바이스의 사용자 반응을 분석하는 연구가 진행되었다[1]. 유사하게 스마트워치에 대한 사용자 경험과 관심요소를 평가하기 위해 남녀 10명에게 스마트워치를 24시간 배부하고 17문항의 설문조사를 진행한 이후에 70명의 대학생을 대상으로 스마트워치의 기능 및 외관에 대한 7문항의 설문조사를 실시하였다[8]. 뿐만 아니라 스마트워치 사용자들이 스마트워치를 통해 건강을 관리하는 방법을 통해 스마트워치와 관련한 비판적인 관점을 확인하고자 8명의 남성 사용자를 대상으로 심층면담을 실시하였다[5]. 또한 스마트워치의 기능 만족도를 측정하기 위해 스마트워치 사용경험이 있는 소비자를 대상으로 인터뷰를 진행하여 소비자들이 스마트워치를 사용할 때 고려하는 핵심 요인을 도출하였다[9]. 다만 이러한 연구는 특정 회사의 웨어러블 디바이스 제품을 활용한 이용자를 대상으로 연구를 진행하였기 때문에 일반화에 한계가 있다. 이러한 한계점을 보완하기 위해 스마트워치 및 웨어러블 디바이스의 트렌드를 분석하기 위한 연구로 텍스트 마이닝 기법을 적용한 연구가 등장하였다[10], [11]. 또한 텍스트 마이닝 방법론을 활용한 웨어러블 관련 키워드의 트렌드 분석 연구는 기존 연구와 달리 웨어러블 디바이스 관련 신문기사 11,952건을 수집하여 빈도분석과 바이그램 분석을 실시하였고 이를 통해 웨어러블 관련 키워드의 트렌드 추이파악과 동시에 웨어러블 기기의 동향성과 향후 방향성을 제시하였다[12]. 이는 대량의 텍스트 데이터를 기반으로 트렌드를 분석했으나 웨어러블 디바이스의 이용자 및 비용자의 의견이 아닌 신문기사를 분석했다는 점에서 잠재적 이용자를 위한 웨어러블 디바이스 발전 방향을 제시하는 데에 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 이용자 및 비이용자의 스마트워치에 대한 의견을 자유롭게 주고받는 SNS를 활용하여 스마트워치에 대한 이용자의 의견과 담론을 확인하고자 한다.

손목형 웨어러블 디바이스인 스마트워치가 국내에서도 널리 보급된 것을 바탕으로 이와 관련된 활발한 국내 담론을 확인하려는 목적으로 데이터를 수집하였다.

데이터 수집은 잠재적 사용자를 포함한 이용자들의 인식 파악을 위해 이용자의 관심도가 직접적으로 표출되는 소셜 미디어인 트위터(Twitter) 게시물을 분석하였다. SNS는 대중들이 다양한 관심사에 관해 자유롭게 의견을 피력하는 공간으로 관련된 데이터가 풍부하여, 특정 주제나 기관에 대한 인식 조사를 위해 SNS의 게시글을 텍스트 마이닝 기법으로 분석하는 연구도 다수 진행되고 있다[24], [25]. 본 연구는 최대규모의 SNS 플랫폼 중 하나인 트위터를 활용하였으며, 트위터 플랫폼의 경우 일상에서 대중들이 다른 SNS 플랫폼에 비해 스스로의 생각이나 의견을 보다 실시간으로 편리하게 업로드 할 수 있다는 특징이 있다. 140자라는 글자수 제한이 있는 상황에서 떠오르는 생각과 느낌을 가감없이 업로드한 데이터를 수집할 수 있다는 장점이 있기에, ‘스마트워치에 관한 국내 담론 수집 및 인식 파악’ 이라는 본 연구의 취지에 적합한 데이터를 수집할 수 있다.

트위터 데이터 수집에 사용된 스마트워치 대표 브랜드는 애플사(Apple, Inc.)의 애플워치이다. 2021년 분석에 따르면 스마트워치 시장의 52%를 애플사가 점유하고 있다[4]. 본 연구를 위해 국내 시장 점유율을 반영하고 게시물이 스마트워치에 관한 내용임을 보증하며 동시에 다양한 데이터를 수집하고자 애플워치의 다양한 버전에 해당하는 단어가 사용되었다.

데이터 수집을 위해 파이썬(Python) 텍스트 마이닝 프로그래밍 언어를 활용하였고, 트위터에서 개발한 Tweepy 패키지를 통해 트위터 API를 구동하여 키워드 검색을 실시하였다. 수집된 정보는 1) 트윗(Tweet)한 내용 2) 게시한 일시 3) 작성자 정보이다. 데이터 수집 기한은 애플워치의 시장점유율을 반영하여 2018년 1월 1일부터 2021년 12월 31일까지 최근 4년으로 설정하였다. 수집 결과 광고성 게시물과 중복 게시물을 제거하고 2018년부터 2021년까지 총 91,208개의 스마트워치와 관련한 데이터를 수집하였다([표 1] 참조).

본 연구는 다음 <그림 1>과 같은 프로세스로 분석을 진행하였고, RStudio 프로그램을 사용하여 데이터 분석 및 시각화 하였다. 데이터 전처리 과정은 적용되는 텍스트 마이닝 기법에 따라 달라진다(이정우, 2022). 따라서 본 연구는 LDA 토픽모델링과 TF-IDF 및 감성분석기법에 따라 전처리 방식에 차이를 두었다. 우선 텍스트 마이닝 기법과 관계없이 인터넷 커뮤니티에서 주로 사용하는 특수문자, 자음, 모음 위주의 표현과 게시글 검색에 활용되어 모든 리뷰에 포함된 키워드를 불용어로 간주하여 제거하였다. 이후 NLP4kec 라이브러리의 형태소 분석기를 활용하여 단어의 품사를 복원하여, 원래의 형태가 드러나게끔 추출하였다. 이후 텍스트마이닝 분석 기법에 따라 LDA 토픽모델링은 연구자가 키워드를 보다 명확히 확인하고, 토픽의 내용을 해석하기 용이하게 하기 위하여 명사만을, TF-IDF 분석은 연구자가 연도별 텍스트에서 드러나는 차이를 확실히 파악할 수 있도록 명사와 동사, 숫자를 포함하였으며, 감성분석에는 다양한 감정을 나타내는 텍스트가 포함될 수 있도록 명사와 동사를 포함하는 품사를 필터링하였다. 이후 데이터 분석을 위해 첫째, 연도별 스마트워치의 담론을 파악하기 위한 토픽 모델링(Topic Modeling) 기법을 사용하였다. 이는 잠재 디리클레 할당 기법(LDA; Latent Dirichlet Allocation)을 활용하였으며, 토픽을 도출하고 토픽 설명을 위한 핵심 키워드를 선정, 이를 기준으로 토픽명을 설정하였다. 둘째, 연도별 스마트워치의 담론간 차이점 및 특수성을 파악하고자 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)기법을 사용하였다. 상위 10개의 TF-IDF 값을 분석하여 연도별 고유한 담론을 확인하였다. 마지막으로 연도별 스마트워치와 관련한 긍정적, 부정적 정서를 확인하고자 감정 분석(Sentiment Analysis)을 실시하였다. 긍정적, 부정적 정서 별 상위 20개의 단어를 분석하였으며 이를 그래프로 시각화 하였다. 추가적으로 스마트워치와 관련된 담론의 구체적인 내용을 원본 데이터에서 직접 확인하고자 트윗 수의 시계열 이상치 분석을 실시, 이상치를 추출하여 원본 데이터를 확인하고 토픽모델링 결과 및 감성분석 결과와 연결지어 해석하였다.

Fig. 1. 
Study Process

2018년 1월 1일부터 2021년 12월 31일까지 수집한 총 91,208개의 트위터 게시물을 대상으로 LDA 토픽 모델링을 실시하여 주제와 키워드의 분포를 확인하였다([표 2] 참조). 국내 스마트워치 이용자가 증가함[4]에 따라 연도별로 스마트워치 언급 게시물도 증가하였다. 토픽 수를 객관적으로 결정하기 위해 특정 확률이 해당 모델의 결과를 얼마나 잘 예측하고 있는지를 나타내는 값인 혼잡도(perplexity)와 주제 내 단어의 유사도를 계산하여 의미론적 일관성을 측정하는 응집성 지수(coherence score)를[26] 활용하였다. 혼잡도 값이 클수록 의미론적 일관성이 높으며, 응집성 지수가 높을수록 결과를 잘 예측한다는 의미이다. 본 연구 모델의 혼잡도는 토픽 수가 3개일 때 가장 높았으며, 이후 점진적으로 감소, 토픽 수가 10개일 때 급격히 감소하였다. 반면 응집성 지수는 토픽 수가 3개일 때 가장 높았으며, 이후 9개일 때 높았다. 따라서 본 연구는 토픽 수를 9개로 설정하였다([그림 2,3] 참조).

Fig. 2. 
Topic Modeling Coherence Score Result

Fig. 3. 
Topic Modeling Perplexity Result

LDA 토픽 모델링 분석결과 및 토픽 내 핵심 키워드 가중치 분포도 ([표 2] 참조)를 도출하였고, 토픽을 대표할 수 있는 키워드를 중심으로 토픽명을 설정하였다. 토픽은 ‘건강정보측정기능’, ‘기타측정기능’, ‘기타기능’, ‘시리즈 디자인’, ‘재질 및 색상 디자인’, ‘구매방법’, ’구매사유’, ‘혼용기기’, ‘업데이트 및 기타’로 명명하였다. LDA 토픽모델링 분석결과, ‘건강정보측정기능’ 에는 ‘심박수’, ‘측정’, ‘기능’, ‘혈당’, ‘심전도’와 같은 키워드가 추출되었으며 이는 스마트워치의 심박수, 심전도, 혈중산소농와 같은 건강정보를 측정하는 기능에 관한 내용임을 알 수 있다. ‘기타측정기능’에는 ‘심호흡’, ‘소리’, ‘수면’과 같은 키워드가 추출되었으며 이는 심호흡, 주변 소음, 수면상태 등을 측정하는 기능에 대한 내용임을 추정할 수 있다. ‘기타 기능’은 ‘시계’, ‘사진’, ‘전화’, ‘알람’ 등의 키워드가 추출되었으며 이는 스마트워치가 제공하는 시계, 앨범, 전화, 알람등의 기능에 대한 내용임을 파악할 수 있다. ‘시리즈 디자인’은 ‘에르메스’, ‘나이키’, ‘에디션’ 등 스마트워치가 특정 브랜드와 협업한 제품에 관해 언급하고 있음을 알 수 있다. ‘재질 및 색상 디자인’의 경우 ‘실버’, ‘블랙’, ‘알루미늄’ 과 같은 키워드가 추출되었으며 이는 스마트워치의 색상이나 재질을 의미하는 내용임을 확인할 수 있다. ‘구매사유’ 에는 ‘생일’, ‘선물’, ‘자랑’ 등의 키워드가 추출되었으며 이는 생일이나 선물과 스마트워치가 함께 언급되는 경우가 많음을 시사한다. ‘구매방법’ 에는 ‘이벤트’, ‘구입’, ‘공식’, ‘네이버’ 와 같은 키워드가 추출되었으며 이는 스마트워치 구입 시, 특정 포털사이트나 공식 판매점에서 구매하는 내용임을 알 수 있다. ‘혼용기기’ 의 경우 ‘아이폰’, ‘아이패드’, ‘에어팟’ 등의 키워드가 추출되었으며 이는 스마트워치와 같은 회사의 제품으로, 스마트워치와 함께 자주 언급됨을 확인할 수 있다. ‘업데이트 및 기타’ 는 ‘업데이트’, ‘설정’, ‘셀룰러’, ‘공유’ 와 같은 키워드가 추출되었으며, 스마트워치 구매 이후에도 다양한 기능적 업데이트에 대한 언급이 있음을 확인할 수 있다.

텍스트의 개성 및 특징을 드러내는 주요 단어를 찾는데 유용한 TF-IDF 분석을 연도별로 실시하여, 스마트워치 게시물 간의 연도별 차이점 및 특수성을 도출하였다. TF-IDF 수치 기준 스마트워치와 관련된 주요 키워드 상위 10개를 연도별로 <표 3>과 같이 도출하였다. TF-IDF 값이 큰 단어를 확인해보면, 해당 연도에서는 다른 년도와 달리 무엇에 관심이 있는지, 다른 연도와 구별되는 대중의 인식의 차이점 및 특징을 분석할 수 있다.

다른 연도와 달리 2018년에 두드러지는 상위 TF-IDF 키워드로는 ‘500대’, ‘출고’가 있으며, 이는 스마트워치가 다량 출고되었다는 것으로 알 수 있다[27]. ‘당뇨병’은 스마트워치의 심박센서 데이터를 활용하여 사용자가 당뇨를 추적할 수 있다는 것[1], ‘걸음걸이’는 2018년부터 스마트워치로 건강 데이터를 측정하고 이를 의료 서비스와 연계해 더 다양한 건강정보 서비스를 제공할 수 있음을 의미한다[1]. 2019년에 두드러지는 상위 TF-IDF 키워드로는 ‘티타늄’은 스마트워치 재질을 의미하며 ‘넘어짐’은 스마트워치로 신체의 기울기를 측정하여 넘어짐을 확인하고 응급상황에 대처할 수 있음[28]을 뜻한다. 2020년과 2021년에 등장한 ‘혈중’ 키워드는 2020년부터 출시된 스마트워치의 혈중산소농도 측정 기능을 의미한다[29]. 2021년은 유명 연예인들이 스마트워치를 착용한 것과 관련하여 연예인 성명이 등장하였다.

분석결과 2018년, 2019년은 비교적 다양한 생체데이터가 등장한 반면 2020년과 2021년은 코로나와 관련된 단어의 등장과 함께 코로나와 관련하여 스마트워치의 심전도, 심박수 뿐 아니라 혈중산소농도 측정기능과 같은 생체데이터에 대한 대중들의 관심이 높아졌음이 확인되었다.

2018년부터 2021년까지 스마트워치를 둘러싼 대중들의 정서를 분석하고자, 91,265개의 트위터 게시물을 대상으로 감정 분석을 실시하였으며, 스마트워치와 관련하여 어떠한 부분에서 긍정적이거나 부정적인 정서가 도출되었는지를 구체적으로 확인하고자 원본 데이터를 살펴보았다. 이 때 원본데이터를 보다 효율적으로 확인하기 위해 원본데이터를 대상으로 시계열 이상치 탐지를 실시하였으며 게시물의 수가 급증한 이상치 위주로 원본데이터를 확인하였다.

우선 감정분석 결과 2018년에서 2021년까지 긍정적인 정서와 부정적인 정서를 포함한 언어들이 모두 꾸준히 증가하였음이 확인되었다. 연도별 긍정어와 부정어의 빈도분석 결과는 <그림 4>와 같다. <그림 4>를 통해 2018년부터 2021년까지 스마트워치를 둘러싼 대중들의 감정은 긍정이 부정보다 꾸준히 우세함을 알 수 있다. 시간의 흐름에 따라 긍정어와 부정어의 수는 각각 2018년 긍정어 981개, 부정어 601개, 2019년 긍정어 2037개, 부정어 1260개, 2020년 긍정어 4886개, 부정어 3216개, 2021년 긍정어 10,342개, 부정어 5,996개로 긍정과 부정의 격차는 점차 커지는 것으로 관찰되었다 ([표 4] 참조). 스마트워치의 긍정적, 부정적 인식을 구체적으로 확인하고자 연도별 전체 긍정, 부정어 중 상위 20개를 추출하여 <그림 5>와 같이 시각화 하고 상위10개의 유사한 긍정/부정어의 등장 추이를 살피고자 <표 5>와 같이 확인하였다.

Fig. 4. 
Positve/Negative Word Frequency by Year

Fig. 5. 
Top 20 Positve/Negative Word by Year^*

*Follow the language of raw data

<그림 5>에 따르면 2018년 긍정어는 ‘좋다’가 가장 많았으며, 이후 스마트워치를 사용하는 사람이 ‘많다’와 같이 이용자의 수가 많다는 점을 지적하는 부분이 뒤를 이었다. 이외에도 디자인이 ‘예쁘다’, ‘귀엽다’, ‘어울리다’ 와 같이 디자인을 칭찬하는 부분이 관찰되었으며, ‘멋지다’, ‘깔끔하다’ ‘고급’과 같은 단어도 등장하였다. 반면 부정어의 경우 ‘버리다’ 가 가장 많았고, 스마트워치의 가격이 ‘비싸다’가 뒤를 이었다. ‘어렵다’, ‘힘들다’, ‘부담’과 같이 기능을 활용하는데 어려움을 겪는 단어가 다음으로 많이 관찰되었다. 구매를 ‘후회’하는 단어도 관찰되었다. 2019년 긍정어는 마찬가지로 ‘좋다’가 가장 많았으며, 디자인을 칭찬하는 ‘예쁘다’가 이용자 수가 많음을 뜻하는 ‘많다’보다 더 많이 관찰되었다. 이외에 기능이 ‘편리하다’는 긍정어가 새롭게 등장하였으며, 스마트워치를 활용하니 ‘뿌듯하다’와 같은 단어도 새롭게 관찰되었다. 부정어의 경우 2018년과 마찬가지로 ‘버리다’가 가장 많았으며 가격이 ‘비싸다’는 부분이 다음으로 많이 관찰되었다. 이외에도 디자인이 ‘못생기다’ 는 부정어도 새롭게 관찰되었다. 2020년 긍정어의 경우 ‘좋다’를 제외하고 디자인을 칭찬하는 ‘예쁘다’, ‘이쁘다’는 단어가 ‘많다’를 제치고 더 많이 관찰되어 이용자가 많은 장점보다 디자인이 예쁘다는 장점이 더 긍정적으로 평가되는 모습이 확인되었다. 이외에도 ‘성공’, ‘즐기다’, ‘멋있다’는 단어가 새로 등장하였다. 반면 부정어의 경우 지난 2년과 유사하게 가격이 ‘비싸다’, 기능이 ‘어렵다’, ‘불편하다’, ‘쓸데없다’는 부분이 함꼐 등장하였고, 새롭게 ‘부작용’, ‘오류’라는 단어가 등장하여 기능에 대해 부정적인 정서가 형성되는 모습이 보였다. 마지막으로 2021년의 경우 디자인을 긍정적으로 보는 ‘예쁘다’, ‘귀엽다’ 다음으로 사용하니 ‘편리하다’는 단어가 등장하였다. 이용자가 많음을 긍정적으로 보는 모습은 사라졌으며 대신 ‘이득’, ‘똑똑하다’는 단어가 새롭게 등장하였다. 부정어의 경우 ‘비싸다’가 가장 많이 등장하였으며 ‘불편하다’, ‘힘들다’, ‘싫다’, ‘후회’, ‘어렵다’가 뒤를 이어 관찰되었다. 이외에도 ‘불량’, ‘실망’ 등이 등장하였다.

2018년 1월 1일부터 2021년 12월 31일까지의 트위터 게시글 수를 대상으로 시계열 이상치 탐지 분석 결과 <그림 6>과 같이 총 6건의 이상치가 발생하였다. 이상치로 판단된 일자는 2020년 9월, 2020년 10월, 2020년 11월, 2020년 12월, 2021년 3월, 2021년 4월로 확인되었다. 이는 해당 기간에 게시글의 수가 특별히 증가하였음을 의미한다. 따라서 해당 기간의 원본데이터를 살펴보고 감성분석 결과와 연결하여 해석하였다. 해당 일자의 원본 데이터를 확인하여 분석한 결과 대중들이 스마트워치를 긍정적으로 평가하는 요인은 디자인의 심미성, 사용시의 편리함, 다수의 이용자로 확인되었다. 반면 부정적으로 평가하는 요인은 높은 가격, 기능 활용의 어려움, 착용시의 불편함, 기록의 부정확함 등으로 확인되었다(<표 5> 참조). 또한 긍정적으로 평가하는 요인 중 디자인의 심미성이 4년 동안 큰 폭으로 1위를 차지하였으며, 부정적으로 평가하는 요인 중 높은 가격이 4년동안 지속적으로 가장 많이 지적된 것이 확인되었다.

Fig. 6. 
Time series outlier detection result