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많은 전문가들은 트위터가 짧은 시간 안에 성공을 거둘 수 있었던 배경으로 ‘개방성’을 꼽습니다. 트위터의 데이터와 기능을 API(Application Programming Interface) 형태로 공개해, 누구나 외부에서 이용할 수 있도록 한 점입니다.

이는 외부 업체나 개발자들이 이 API를 가져다 새로운 서비스를 만들 수 있도록 했습니다.트윗덱이나 트위티와 같은 독립 애플리케이션 및 서비스가 다수 존재하는 이유입니다.

다양한 애플리케이션과 서비스가 등장하다 보니 사용자들은 자신의 입맛에 맞는 것을 골라 쓸 수 있게 됐고, 이는 결국 트위터 생태계 구축되고 사용자가 확산되는 계기가 됐습니다.

하지만 이 같은 개방정책은 한계를 맞을 수밖에 없었습니다. 트위터도 언제까지나 자신의 핵심 자산을 공짜로 퍼줄 수는 없기 때문입니다. 트위터 공식 애플리케이션이나 웹사이트 이외에서 트위터를 이용하는 사례가 많아지면서 광고를 붙이기도 힘들고, 이용자들이 지나치게 분산되는 문제가 드러났습니다.

이 때문인지, 트위터가 점점 닫혀가고 있습니다. 개방성의 대명사였던 트위터가 조금씩 폐쇄적 정책을 도입하는 사례가 늘어나는 것입니다.

트위터는 지난 29일(미국 현지시각)은 “타사의 API 사용에 대한 지침을 엄격하게 한다”고 발표했습니다. 트위터가 API 제한에 나서며 밝힌 이유에 대해 “사용자 경험의 일관성을 유지하기 위해서”라고 밝혔습니다.

외부 업체들이 다양한 애플리케이션 및 서비스를 만들 수 있도록 해 사용자들을 확보하는 것이 지금까지의 트위터 성장 전략이었다면, 트위터 스스로 제공하는 사용자 경험으로 통일시키겠다는 것이 새로운 성공전략으로 세워진 것입니다.

이에 대한 첫 불똥은 ‘링크드인’으로 튀었습니다. 트위터가 API를 엄격히 제한함에 따라 링크드인에 올린 글이 트위터에 게시되는 기능이 사라졌습니다. 링크드인은 지난 2009년 11월 트위터와 제휴를 맺고 서로의 데이터를 동기화 할 수 있도록 한 바 있습니다. 링크드인에 쓴 글이 트위터에 올라가고 트위터에 쓴 글이 링크드인에 올라갈 수 있도록 한 것입니다. 그러나 트위터 정책 변경에 이 같은 기능은 더 이상 이용할 수 없습니다.

트위터의 마이크 시피 소비자 제품 매니저는 블로그에서 “앞으로 트위터에서 더 의미있는 콘텐츠를 찾을 수 있도록 기능을 지속적으로 제공하지만, 사용자들은 일관된 사용자 경험을 가질 수 있어야 한다”고 강조했습니다.

사실 트위터의 이 같은 정책 변화는 이미 예견된 것이었습니다. 트위터는 지난 해부터 ‘트윗덱’처럼 외부의 유명 트위터 애플리케이션을 인수하는 등 외부의 역량을 내부화 시키는 노력을 해왔습니다. 이 같은 노력 이후에는 내부의 역량이 빠져나가지 않도록 담장을 칠 것이라고 많은 전문가들은 예견해왔습니다.

문제는 트위터가 완전히 닫혔을 때 현재 형성된 생태계에 적지 않은 영향을 미칠 것이라는 점입니다. 예를 들어 국내에는 트위터의 데이터를 분석해 제공하는 많은 업체들이 있습니다. 소위 ‘소셜 분석’ 서비스 업체들입니다. 이런 서비스는 트위터의 데이터를 외부에서도 활용할 수 있었기 때문에 가능했습니다. 트위터는 아직까지 자사의 데이터를 API로 공개합니다.

하지만 트위터가 갑자기 데이터 공개를 중단한다면 현재 서비스는 중단 위기에 빠지게 됩니다. 특히 트위터가 무상 API 제공을 중단하고, 데이터를 판매할 경우 국내 중소업체들은 적지 않은 어려움을 겪을 것입니다. 특히 데이터가 고가일 경우 애써 개발한 서비스를 포기해야 하는 상황에 직면하는 업체들도 있을 것입니다.

국내 소셜분석 업계 한 관계자는 “우리도 트위터의 갑작스러운 정책변경을 가장 큰 리스크로 보고 있다”면서 “만약 그런 일이 벌어진다면 트위터와 직접 제휴를 맺거나 비용을 지불하는 방식으로 서비스를 유지해 나갈 방법이 있을 것으로 본다”고 말했습니다.
2012/07/02 15:30 2012/07/02 15:30
최근 빅 데이터, 소셜네트워크서비스(SNS) 등이 떠오르면서 소셜 분석이라는 분야도 각광을 받고 있습니다. 소셜 분석이란 트위터∙페이스북, 인터넷 게시판, 뉴스 댓글 등 일반 사용자들이 솔직하게 남긴 글들을 취합해 분석하는 기술입니다.

기업은 사용자들이 자신의 제품과 서비스, 브랜드에 대해 어떻게 생각하고 있는지 알기를 원합니다. 때문에 많은 비용을 들여 설문조사를 하기도 하고, 전문기관에 분석을 맡기기도 합니다. 기업들은 이런 조사 결과를 기반으로 마케팅 및 영업 전략을 세워나갔습니다.

하지만 이런 조사들은 소비자들의 솔직한 마음을 알아내기에는 역부족이었습니다. 설문조사에 응했던 사람들이 100% 솔직하게 답하는 경우가 많지 않기 때문입니다. 응답자들은 고의적으로, 또는 자신도 모르게 거짓말을 하곤 합니다.

소셜 분석은 이 같은 한계를 극복할 수 있는 대안으로 떠올랐습니다. 소셜미디어를 통해 소비자들이 자신들끼리 이야기하는 것을 엿들을 수 있기 때문입니다. 이 목소리를 잘 종합해서 분석한다면 우리회사에 대한 정확한 평가를 기반으로 전략을 세울 수 있을 것으로 기대합니다.

기술적 측면으로 보자면 소셜분석을 위해서는 검색과 텍스트 마이닝 기술이 이용됩니다. 특정 키워드가 포함된 웹 문서(멘션)을 검색하고, 그 키워드가 긍정적으로 이용됐는지 부정적으로 이용됐는지 파악하는 것입니다.
 
국내 검색엔진 업체 코난테크놀로지가 제공하는 소셜분석 서비스 펄스K(www.pulsek.com)를 통해 직접 살펴보겠습니다.
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펄스K에서 최근 사망한 ‘김정일’이라는 키워드를 넣으면 위와 같은 결과가 나옵니다. 부정적인 글들이 78.58% 차지했고, 긍정적인 글들은 11.84%밖에 되지 않습니다. 긍정도 부정의 감성도 포함되지 않은 글은 9.58%입니다.

이처럼 입력한 키워드가 어떤 평가를 받고 있는지 확인할 수 있습니다. 기업들은 자신의 제품이나 브랜드가 어떤 평가를 받고 있는지, 이런 평가를 주도하는 사람들이 누구인지 판단할 수 있습니다.

하지만 소셜 분석이라는 기술은 아직 허점이 많습니다. 웹 페이지나 트위터 멘션이 긍정적인 뉘앙스인지, 부정적인 뉘앙스인지 컴퓨터가 판단하는 것이 쉽지 않기 때문입니다.

소셜분석을 위해서는 각 단어가 부정적인 단어인지 긍정적인 단어인지 알 수 있는 태그를 달아둡니다. 예를 들어 ‘아름답다’ ‘사랑’ ‘훌륭하다’ 등에는 긍정의 태그가 붙을 것이고, ‘악마’ ‘나쁘다’ ‘어렵다’ 등의 단어에는 부정적인 태그가 달릴 것입니다.

하지만 인간의 언어는 그렇게 단순하지 않습니다.

트위터에서 한 이용자는 “경축, 김정일 사망. 민족의 대경사이자 이제 희망이 생겼다”라고 남겼습니다. 이 문장에는 경축, 대경사, 희망 등 긍정적인 단어가 가득합니다. 아마도 소셜 분석 솔루션(서비스)은 ‘김정일’이라는 키워드에 대해 이 멘션이 긍정적인 메시지고 판단할 것입니다.

언어의 오묘함도 소셜 분석을 어렵게 합니다. 개그콘서트에 등장하는 쌍칼 아저씨가 “예뻐~”라고 말하는 것은 단순히 예쁘다는 의미가 아니라 음흉한 느낌을 표현하는 것입니다. 과거 ‘사랑의 굴레’라는 드라마에는 “잘났어 정말”이라는 유행어가 있었는데, 이 역시 상대를 칭찬하는 표현이 아닙니다.

이처럼 단어 자체만 가지고 긍정적 메시지인지 부정적 메시지인지 판단하는 것은 어렵습니다. 때문에 소셜 문석 솔루션이 문맥까지 판단할 수 있어야 합니다.

하지만 이는 매우 어려운 일이며, 앞으로 업계가 풀어나가야 할 숙제입니다.
2011/12/29 13:28 2011/12/29 13:28