단톡방 수다에서 AI가 '분위기'와 '주제'를 읽어낼 수 있을까?

무슨 연구인가

우리 단톡방을 떠올려 보세요. 약속 잡는 이야기, 일 이야기, 그냥 수다가 한데 뒤섞여 있죠. 이 연구는 왓츠앱 단체방 대화를 AI에게 읽혀서 '지금 분위기가 어떤지(감성)'와 '무슨 주제로 떠들고 있는지(토픽)'를 자동으로 가려내 봤습니다.

🔬 어떻게 분석했나

① 먼저 단체방 대화 메시지를 긍정·부정·중립 세 감정으로 나눌 '채점기'를 만들었어요. 여기엔 랜덤포레스트와 XGBoost 두 선수를 썼는데, 둘 다 '수백 그루의 결정 나무에게 투표를 시켜 다수결로 답을 정하는' 방식입니다. 한 사람 판단보다 여럿의 투표가 더 안정적인 것과 같은 원리예요.
② 특히 XGBoost는 앞 나무가 틀린 문제를 뒤 나무가 집중적으로 다시 푸는 '오답노트형' 구조라, 이 연구에서도 더 높은 점수(92.8%)를 받았습니다.
③ 그다음은 '무슨 얘기 중인지' 찾기. BERTopic이라는 도구를 썼어요. 문장을 먼저 '의미 좌표'로 바꾼 뒤(뜻이 비슷할수록 가까운 자리에 놓이게 하고), 가까이 모인 문장 뭉치를 하나의 주제로 묶어 줍니다. 사람이 "이건 약속 얘기, 저건 일 얘기" 하고 분류하지 않아도 알아서 주제를 뽑아내죠.

📊 무엇을 찾았나

감성은 중립이 45%로 가장 많았고 긍정 35%, 부정 20% 순이었어요. 주제로는 '약속·이벤트 잡기', '업무 협업', '그냥 친목 수다' 같은 묶음이 드러났습니다. 열 번 중 아홉 번 맞히는 수준(XGBoost 92.8%)으로 감정을 가려낸 셈이에요.

💡 내 연구에 가져갈 것

짧고 지저분한 대화 데이터라면 감성분류와 BERTopic을 '한 세트'로 돌려보세요. 분위기와 주제를 같이 보면 해석이 훨씬 또렷해집니다.

📄 논문 정보

Analysing Whatsapp Group Chat Using Advanced Natural Language Processing (NLP) Techniques
Azibalua Franklin Digha
INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND MATHEMATICAL THEORY E-ISSN · 2026-10-05 · 🔓 오픈액세스
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