요즘 '텍스트(Text) 분석'이 예전 같지 않은 이유

시대가 변했다는 초상이다.

몇 년 전만 하더라도

"빅데이터 = 텍스트 분석"으로 이해하고 받아들이는 사람들이 많았다.

그만큼 텍스트 분석이 대중적으로 인기를 끌었던 것이다.

방송이나 유튜브에 등장한 전문가는 단어 몇 개로 시대를 조망하기도 했으니.

물론 그건 약간의 허수(?)라고 생각은 되지만,

어쨌든 그만큼 사람들에게 텍스트 분석은 핫한 존재였다.

우리나라만 그런 건 아니다.

실제로 빅데이터의 인기는 텍스트 분석으로 미국 대통령 선거를 예측하면서

전세계적으로 회자가 되기 시작했으니.

데이터사이언스, 데이터사이언티스트라는 용어의 시작도

이 텍스트 분석에서 기인했다해도 과언이 아니다.

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텍스트 분석이라고 하면 가장 흔히 아래와 같이 '워드클라우드'를 떠올릴 것이다.

트위터(X) 등의 SNS, 블로그, 커뮤니티, 언론 기사 등에 게시된 글을 기반으로

문장에서 단어를 떼어내고, 그 단어가 등장한 빈도를 계산해서 시각화하는 것이다.

대중적인 이해 수준을 고려해서 많은 전문가들이 이 시각화 자료를 사용했지만

사실 이 자료는 분석에서 거의 사용되지 않는다. 너무 기초 수준이라..

그런 텍스트 분석의 위상이 달라지고 있다.

낮아지고 있다는 말이다.

그래도 없으면 아쉬워서

울며 겨자먹기로 전문 회사의 유료서비스를 이용하던 기업들도

이제는 하나 둘 계약 해지를 하고 있는 것 같다.

왜 그런걸까?

텍스트 분석이 맥을 못추는 현 상황을 조망하고

과연 어떻게 바라봐야 하는지 짚어보다.

지금 우리가 마주한 변화는, 시대가 변했다는 초상이다.

기술과 역할, 해석의 방식이 완전히 새 얼굴을 드러내고 있다.

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