華怡價帽가 하늘을 바라보며

감성분석 혹은 온라인 리퓨테이션에 대해서 여러가지로 고민이 많았습니다. 사람의 언어를 분석해서 긍정과 부정을 가려낸다는 것, 게다가 어떠한 주제에 대해서 좋다는 것인지 나쁘다는 것인지를 가려내는 것을 감성분석이라고 합니다. 온라인 리퓨테이션이나 오피니언 마이닝도 비슷한 이야기에 조금 다른 응용처에서의 관점이겠지요. 

오늘은 간만에 중요한 개념 하나를 깨우쳤습니다.

구매 추천 vs 감성 추천

보통의 쇼핑몰에는 "이 제품을 구매하신 분들이 구매하신 다른 상품들... "이라는 관련 상품 노출이 있습니다. 이것은 구매 행위의 관점에서 다른 상품과의 연관성을 잡아내고, 해당 제품과 연관성이 있는 제품을 추천해 줌으로써 쇼핑몰의 매출 증대에 일조하는 서비스입니다. 쇼핑몰의 매출은 상품 Page view에 밀접한 관계가 있어 보입니다. 여러가지 상품을 보다보면 구매 욕구가 생겨서 뭐라도 사게되겠지요... 감성 분석의 응용으로 백화점의 점원이 하는 행동 중에 하나를 떠올릴 수 있었습니다. "이거 향기가 좋다고 하신 분들이 저 제품도 사시더라구요..." "이거 가격이 비싸다고 하신 분들이 저 제품을 사시데요". 이러한 추천을 하려면, 상품평에서 감성적인 표현을 추출하고, 그 글을 쓴 사람이 비슷한 시점에 구매한 상품의 리스트를 보여주면 되는 것 같습니다. 가볍게 생각하실 수 도 있겠지만, 상품들 간의 관계를 만들어 내는 것이 상당히 어렵습니다. 의미있는 관계를 설정할 수 있다면 빙고~~겠지요.

감성이라는 개념을 서비스에 녹여내고자 하는 것은 많은 기획자들의 소망이기도 했는데, "감성 추천"이라는 개념을 만들어 보니까 약간 가까워진 느낌이 드네요... 개념은 만들어 보았지만, 실험은 아직 못했습니다. 댓글과 구매정보가 있어야 실험을 할 수 있는데... 그게 없네요... 조만간 실험할 수 있을 것도 같은데, 뭔가 연관성이 있는 상품들이 잡혀 나와주기를 기대합니다만..... ^^