언어 네트워크 분석으로 신뢰?비신뢰 요인 한눈에 본다

Article at a Glance - 전략,마케팅

언어네트워크분석 프로세스

: 텍스트 수집→데이터 정제 및 단어 출현 빈도 분석→출현 빈도에 따라 추출된 단어군의 상호 관계성 측정→핵심 단어 및 연관 단어 간의 관계를 종합해 의미망 시각화

기업 신뢰인식 조사에 언어네트워크분석 방법론을 적용할 때 유의할 점

: 핵심 단어의 출현 빈도만 가지고는 신뢰/비신뢰요인을 제대로 파악하기 어려운 만큼 핵심 단어와 주변 연관 단어와의 연관성을 종합적으로 고려

향후 기업 신뢰 제고를 위해 필요한 관점

: 위기가 발생하면 단순히 ‘방어’하는 데 그치지 말고 신뢰 관리를 전사적 과제로 인식해 선제적으로 명성을 관리하려는 노력 필요

 기업들은 명성관리를 위해 다양한 프로그램을 수립·실행하고 있다. 그러나 기존 명성관리의 공통점은 바로 ‘방어(defense)’에 초점을 맞춘다는 것이다. 당장 눈앞에 직면한 위험이나 위기로 인한 피해 수준을 최소화하는 것이 주된 목적이다 보니 결국 명성관리(Reputation management)는 위기관리(Crisis management)의 울타리 안에 자리잡게 된다. 즉 위기가 발생했을 때 위기 상황에 어떻게 대응할 것인가와 관련된 상황관리(Situation managing)와 이해관계자에 대한 최소한의 커뮤니케이션 대응 방안 마련에 머물러 있다. 그래서 기업 신뢰에 영향을 미치는 부정적인 인식을 해결하기 위한 선제적이고 전략적인 프로그램을 기획하고 실행하지 못하는 게 현실이다.

공공 분쟁 조정(public dispute mediation) 분야의 창시자인 로렌스 서스카인드(Lawrence E. Susskind) 미국 MIT 교수는 분쟁 상황이 발생했을 때 대부분 기업들은 대중을 상대로 소극적이고 ‘방어’적인 태도를 보이는데 이 때문에 불필요한 시간과 인력을 소모하고 근본적으로 기업의 ‘신뢰’를 떨어뜨린다고 지적했다. 소셜미디어 확대로 인한 미디어의 다양화, 기업에 대한 사회적 정당성의 요구가 증가하는 환경에서 기업은 끊임없이 위기에 노출돼 있다. 이제 기업은 신뢰관리를 전사적 과제로 인식해야 한다.

기업 신뢰인식조사 방법론 도입: 언어네트워크분석

기업 신뢰관리는 대중이 해당 기업을 신뢰하는 이유와 불신하는 이유를 추적한 후 신뢰를 강화하고 유지하기 위한 전략적 방안을 수립, 실행하는 과정이다. 따라서 일차적으로 기업 신뢰를 제대로 진단하는 것이 필요하다. 기존 기업 신뢰나 명성에 대한 진단은 구조화된 설문에 대한 응답의 척도로 판단하거나 F.G.I(Focus Group Interview)와 같은 정성조사를 통해 얻어진 ‘의견 텍스트’를 내용분석(Content Analysis)과 같은 방법론으로 분석해 왔다. 이 방법론은 사람들의 진술을 텍스트로 전환한 후 문서 안에서 해당 항목의 ‘출현빈도’를 조사하는 데 초점을 둔다. 따라서 객관적, 체계적인 조사라는 장점이 있지만 의미와 맥락을 해석하기 어렵다는 단점도 있다.

기업에 대한 신뢰는 인식의 산물이다. 기업에 대한 정보와 경험이 사람마다 다르기 때문에 인식을 단순히 양적 점수로만 환산하는 것은 잘못이다. 사람들이 표현한 ‘생각’의 내재된 의미를 제대로 살펴야 한다. 사람들은 대상에 대한 인식을 표현할 때 특정한 단어를 선택하고 반복적으로 사용함으로써 무의식적으로 어떤 근거나 의미를 강조한다. 여러 사람들이 하나의 대상에 대해 공통적으로 반복해서 사용하는 단어 간의 연결구조를 파악하면 대상에 대해 어떤 인식을 갖고 있는지 파악할 수 있다. 다시 말해, 텍스트의 의미는 한 문장 혹은 문단에서 동시에 출현하는 단어 간의 관계망 속에서 나타난다. 이 단어 간의 관계망을 분석하는 방법론이 ‘언어네트워크분석’이다. 이 방법론은 비정형화된 텍스트에서 추출한 핵심 단어와 동시 출현하는 단어 간의 ‘의미론적 연관(semantic association)’에 중점을 두고 그 관계 구조상의 핵심 의도가 무엇인가를 도식화할 수 있다는 것이 특징이다.그래서 언어네트워크분석 방법론은 기업 신뢰인식조사에 유용하게 적용될 수 있다. (‘언어네트워크분석 방법론’ 참고.)

 

언어네트워크분석을 활용한 신뢰인식조사 사례분석

본 사례는 2013년 12월에 국내 대기업 7곳을 대상으로 실시한 기업신뢰인식 조사결과의 일부다. 우선 세부적인 언어네트워크분석 적용 과정을 설명하면 다음과 같다. 첫째, 텍스트 수집 단계로 서울, 수도권 및 5대 광역시 성인 남녀 600명을 대상으로 조사대상 기업에 대한 신뢰와 불신의 이유를 주관식 응답으로 확보했다.

두 번째 과정은 데이터 정제와 단어 출현빈도 분석단계다. 주관식 질문에 대한 개별 응답 내용이 제대로 기술돼 있는지를 파악해 신뢰 이유와 신뢰하지 않는 이유에 대한 ‘확실한’ 데이터를 선별했다. 이렇게 확보된 텍스트를 대상으로 형태소분석기1 1국립국어원 <21세기 세종계획> 최종 성과물 ‘글잡이II’ 소프트웨어 활용 닫기 를 활용해 텍스트에 포함돼 있는 단어들의 형태(품사)와 출현빈도를 추출했다. 추출된 단어군에서 의미 없는 파생어, 조사, 접속사 등은 삭제했다.

세 번째는 출현빈도에 따라 추출된 단어군을 대상으로 상호 관계성을 측정하는 과정이다. 핵심은 단어 간 연결성이 강한 단어를 분석해 내는 것이다. 특히, 많은 단어들과 빈번히 연결되는 핵심 단어, 특정 단어들을 서로 연결하는 매개 단어(연관단어)는 전체 텍스트의 언어네트워크구조에서 영향력이 크다. 이것을 일반적으로 네트워크 중앙성(Network Centrality) 분석이라고 한다. 네트워크 중앙성이 크다는 것은 다수의 다른 단어들과 상호작용하면서 다양한 의미를 만들어내는 것으로 해석할 수 있다. 본문에서 핵심주제와 가장 연관이 있는 단어로 간주할 수 있다. 각 기업마다 신뢰와 비신뢰 영역으로 나눠 추출한 단어들 중 네트워크 중앙성 값이 높게 측정된 상위 핵심 단어 총 10개를 선정했다.

마지막 과정은 신뢰 이유, 신뢰하지 않는 이유에 대한 핵심 의미망을 시각화하는 것이다. 네트워크 중앙성 값이 큰 10개의 핵심 단어와 공동으로 출현하고 연결횟수가 많은 핵심 연관어 다섯 개를 선정해 상호 네트워크 구조를 그려냈다. 앞의 네트워크 중앙성 분석과 단어 간의 소시오그램(sociogram) 도출은 소셜네트워크분석 프로그램을 활용해야 하는데 본 분석해서는 사이람에서 개발한 ‘넷마이너 4.0’ 프로그램을 이용했다. (그림 2)

사례 1

A 기업의 신뢰인식조사 결과 및 시사점

조사 대상 기업 7곳 중 한 곳인 A기업에 대한 신뢰인식을 구성하는 핵심 단어군(신뢰요인 987개, 비신뢰요인 900개)에서 네트워크 중앙성 값이 큰 핵심 단어를 살펴보자. 우선 신뢰요인에서는 제품(135건), 이미지(72건), 기술력(58건), 브랜드(51건), 서비스(46건), 경영(37건), 고객(30건) 등의 단어 출현 빈도가 높았다. 비신뢰요인에서는 이미지(50건), 경영(50건), 윤리(39건), 직원(25건), 제품(18건), 공헌(23건) 등의 순서로 나타났다. (표 1)

핵심 단어의 출현빈도 정도만 가지고는 진실한 대중의 인식을 파악하기 어렵다. 이는 ‘이미지’ ‘서비스’ ‘직원’ ‘고객’ 등 신뢰요인과 비신뢰요인 모두에 동일한 핵심 단어가 포함돼 있다는 사실에서 잘 알 수 있다. 특히 ‘이미지’의 경우 신뢰요인과 비신뢰요인 모두에서 높은 네트워크 중앙성 값을 보이고 있다. 따라서 대중의 인식을 제대로 파악하기 위해서는 핵심 단어를 중심으로 어떤 의미의 단어가 연결(연관단어)돼 있는지를 함께 살펴봐야 한다.

 

A기업의 신뢰요인 의미망

A기업의 신뢰요인에 대한 의미망을 분석해보면 네트워크 중앙성 값이 큰 핵심 단어인 ‘제품’ ‘이미지’ ‘브랜드’ ‘서비스’ ‘기술력’ ‘마케팅’ (빨간색) 등이 ‘세계’ ‘최고’ ‘우수’ (주황색 큰 원)와 가장 빈번하게 연결되면서 긍정적 의미를 만들어내고 있다. (그림 3)

세부적으로 살펴보면, 핵심 단어군이 ‘세계’ ‘최고’ ‘우수’를 중심으로 핵심 클러스터(cluster)를 형성하고 있다. 첫째, <그림 3>에서 위쪽에 위치한 ‘세계’를 중심으로 연결돼 있는 단어는 ‘기술’ ‘경영’ ‘공헌’ ‘브랜드’ ‘제품’ 이다. 이는 일반 대중들이 A사에 대해 세계 시장에서 인정받고 있는 제품 기술력과 글로벌 경영을 긍정적으로 평가하고 있다는 뜻이다. 즉, A사의 국가경제에 대한 공헌도가 대중들이 A사에 대해 갖는 기본적인 신뢰 인식의 기반이 되고 있다. 둘째, 앞과 동일하게 ‘경영’ ‘공헌’과 더불어 ‘이미지’ ‘제품’ ‘기술’ ‘서비스’ ‘마케팅’이 ‘최고’와 연결돼 있다. 제품과 서비스에 대한 일반 대중들의 긍정적 평가가 매우 강하다고 해석할 수 있다. 셋째, ‘우수’를 중심으로 ‘제품’ ‘기술’ ‘서비스(2차 연결-AS)’ ‘고객(2차 연결-커뮤니케이션)’이 하나의 의미망을 형성하고 있다. ‘제품’ 자체뿐 아니라 ‘친절’한 제품 사후 관리에 대한 일반 대중들의 만족감이 드러난 결과다. 요약하면, A기업에 대한 신뢰요인의 핵심은 최고의 기술력을 기반으로 하는 ‘제품 이미지’라고 할 수 있겠다.