AI가 SNS 게시물 보고 정신질환 찾아낸다

미국 다트머스 대학교 연구팀 발표...텍스트 특정 내용보다 '감정'에 초점

미국 다트머스 대학교 연구팀이 컴퓨터를 사용해 소셜미디어 게시물을 분석하고, 정신질환을 감지하는 인공지능(AI) 모델을 구축해 눈길을 끌고 있다.

이 AI 모델은 소셜미디어 텍스트의 특정 내용보다는 ‘감정’에 초점을 맞춘 것이 특징이다.

다트머스 뉴스, 기가진 등 외신에 따르면 정신질환을 앓는 사람의 비율은 2007~2017년 10년 간 13% 증가(WHO 발표)했다. 청소년의 20%가 정신질환 문제를 안고 살아간다는 조사 결과도 있다. 그러나 경제적 사정이나 사회적 낙인, 의료 서비스의 낮은 인지도 등의 이유로 정신질환 문제에 대해 도움을 구하는 사람은 극히 한정된 것으로 알려졌다.

뇌(제공=픽사베이)

이번 인터넷 게시판 게시물에서 정신질환을 검출하는 AI를 개발한 샤오보 구오(Xiaobo Guo) 씨는 디지털 스크리닝으로 잠재적 정신질환을 가진 사람을 검출하면, 정신질환 문제의 치료율을 개선할 수 있다고 생각했다.

이에 사람들의 행동을 쉽게 파악해야 하는데, 스스로의 정보를 공개해 준다는 점에서 적합한 선별 대상으로 선택한 것이 소셜네트워크서비스(SNS)다. 이번 연구가 다양한 SNS 중 레딧을 선택한 이유는 5억 명에 가까운 이용자가 있고, 폭넓은 주제에 대한 논의가 이뤄지고 있기 때문이었다.

연구팀은 큰 우울증성 장래 불안, 조울증 등 감정에 대해 명백한 영향을 주는 타입의 정신질환에 초점을 맞췄다. 여러 정신질환 중 하나를 안고 있다고 자진 신고한 사용자와, 그런 정신질환을 앓지 않는다고 답한 이용자 두 종류에 대해 데이터를 수집했다. 그리고 각 글에서 알 수 있는 기쁨, 분노, 슬픔, 공포, 무감정 등 각종 기초 감정이나 이들의 기초 감정을 조합한 복합적인 감정들을 AI가 분석하게 했다.

연구팀에 따르면 각 게시물 감정 변화에는 그 사람이 안고 있는 정신질환에 따라 고유한 패턴이 있는 것으로 나타났다. 연구팀은 AI가 읽은 감정의 변화 패턴을 정신질환을 가진 사람의 결과와 비교함으로써 특정 사용자가 정신질환을 앓고 있는지 여부를 검출하게 했다.

이번 연구 방식은 ‘감정’만 분석 대상으로 하고 있는 점이 특이점이다. AI를 이용한 기존 검사 연구의 대부분은 ‘게시물 내용’을 분석 대상으로 하고 있다. 예를 들어 게시물 내용을 해석하는 AI가 신종 코로나 바이러스 감염증이란 단어는 ‘슬픔’과 ‘불안’과 관련 있다고 배운 경우, 신종 코로나 바이러스 감염증에 대한 연구 결과를 발표한 연구자는 슬픔과 불안감을 갖고 있는 것으로 판정되는 오류가 발생한다.

그런데 이번 방법은 감정에 초점을 맞추고 있어 오류가 적다는 것이 연구팀 설명이다. 연구팀은 향후 비슷한 연구를 계속해 감정의 전이 패턴의 명확화를 목표로 한다고 밝혔다.