안녕하세요 여러분,
저는 디스코르스에 처음 온 사람입니다. 현재 함께 일하고 있는 클라이언트에게 이 기능을 추천할 수 있는지 알아보기 위해, 감정 분석(Sentiment Analysis) 기능에 대해 더 자세히 알아보고자 합니다.
혹시 이 플러그인을 현재 사용 중이신 분이 계신가요? 사용 후기가 있다면 알려주시면 감사하겠습니다!
조언이나 정보가 있다면 정말 감사하겠습니다!
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구체적인 예시를 들어, 어떤 문제를 해결하려고 하는지 설명해 주실 수 있을까요?
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안녕하세요 @sam
특별한 문제가 있는 것은 아니어서 어떻게 답변해야 할지 잘 모르겠지만, 한번 시도해 보겠습니다!
저는 Discourse를 사용하는 고객의 커뮤니티 매니저입니다. Discourse에 대한 이전 경험은 없으며, 플러그인이 사용자 경험을 어떻게 향상시킬 수 있는지에 관심이 있어 이 커뮤니티에 가입하여 더 많은 것을 배우고자 합니다.
저의 고객은 감정 분석(sentiment tracking)에 특히 관심이 있으며, Discourse AI 플러그인의 일부인 감정 분석 추적 기능에 대한 다른 사람들의 경험을 더 알고 싶습니다.
제가 잘 설명하지 못하고 있다면 죄송합니다. 저는 신경다양성(neurodivergent)을 가진 사람이라, 익숙하지 않은 개념을 설명하는 것이 조금 어렵습니다!
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hi @sukinova, 커뮤니티에 오신 것을 환영합니다!
아직 꽤 새로운 기능이라, 지금 당장 제가 공유할 구체적인 의견은 없습니다. 다만 일반적으로 ai-sentiment 태그가 붙은 관련 주제들을 찾아볼 수 있습니다.
또한 이 태그에 대한 첫 번째 게시글을 지켜보고, 누군가 새로운 주제를 게시할 때 알림을 받을 수 있습니다. 방법은 다음과 같습니다:
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조금 더 깊이 파고들어 보세요. 구체적인 예시를 몇 가지 찾아보시는 게 좋겠습니다.
우리가 제공하는 수많은 AI 기능 중 이 기능은 아마도 가장 덜 사용되는 기능 중 하나일 것입니다. 이론적으로는 도움이 될 수 있을 것 같지만, 실제로는 실질적인 활용 사례가 많지 않은 것으로 보입니다. 잠재적으로 유용하려면 상당한 데이터 볼륨이 필요합니다.
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@sukinova님, Discourse에 오신 것을 환영합니다!
현재 Discourse의 감정 분석은 매우 단순하고 직관적입니다.
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Discourse의 모든 게시물은 감정에 따라 분류됩니다
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대시보드에서 시간에 따른 감정 추이를 시각화하여 제공합니다
다음은 그 모습입니다:
올해는 이를 확장하여 커뮤니티 매니저가 리포트 페이지에서 카테고리, 태그, 주제별 감정을 자세히 확인할 수 있도록 할 계획입니다.
위에서 언급되지 않은 요구 사항이 있으시면 기꺼이 듣고 싶습니다!
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개념 자체는 마음에 들지만, 현재 상태에 대해서는 의구심이 듭니다. Fedora 포럼에 대해 전반적으로 약간 부정적인 편향으로 보고되는데, 저는 이것이 현실이라고 생각하지 않습니다. 그리고… 분명히 압도적인 슬픔과 놀라움 외에도 다른 감정들이 있다고 확신합니다.
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아직 Discourse 기능을 직접 사용해 보지는 않았지만, 감성 분석(sentiment analysis) 전반에 대해서는 경험이 있습니다. 예를 들어, 인터퍼스널 스킬(Interpersonal Skills) 스택 익스체인지의 댓글에 대해 제가 작성한 게시물에서 언급했듯이:
꽤 부정적인 단어들(awful, arrogant, unsafe, creepy, trash 등)이 높은 점수를 받는 경우가 있습니다. 이 단어들은 거의 확실히 해당 댓글이 붙어 있는 게시물의 내용을 설명하는 것입니다. 인간 관계에 대해 기이한(creepy) 생각을 가진 사람들이 꽤 많으니까요. 놀랍게도, 이는 인터퍼스널 스킬 사이트에서 점수가 높은 댓글일수록 감성 분석 점수가 낮아진다는 것을 의미합니다:
score n sentiment 0 39532 -0.085 1 13925 -0.081 2 7077 -0.133 3 4171 -0.152 4+ 11278 -0.182
또한, 저는 중재자(moderators)가 부정적인 감성 점수를 가진 댓글을 삭제할 가능성이 더 높다는 점도 지적했습니다. 이는 중재자가 분석 도구에 접근할 수 있었기 때문이 아니라, 인간이 직관적으로 패턴을 알아차리기 때문일 뿐입니다. 이 경우 감성 분석은 커뮤니티의 역학 구조와 그 중재 방식을 이해하는 데 도움이 되었지만, 이를 소프트웨어에 직접 통합할 만한 큰 이유는 보이지 않았습니다.[1]
비슷하게, 저는 스택 오버플로우에서 사용자가 두 번째 질문을 올릴지를 예측하기 위해 댓글의 감성을 포함시킨 참여도 모델(engagement model)을 구축한 바 있습니다. 그 모델에서 댓글의 감성은 유의미한 변수가 아니었습니다. 물론 그것은 하나의 모델일 뿐이며, Discourse 커뮤니티를 위한 것도 아닙니다. 하지만 이는 사람들이 (제가 선택한 감성 분석 시스템의 정의에 따르면) 부정적인 요소로부터 우리가 생각하는 것만큼 크게 회피하지 않는다는 것을 시사하는 데이터 포인트입니다.
이러한 종류의 인공지능에 대해 낙관적인 이유가 많지만, 열정이 우리를 앞서 나가지 않도록 경계할 필요가 있습니다. 잘못 적용된 감성 분석은 의사결정자에게 근본적인 오류를 유발할 수 있습니다. 체스터턴의 울타리(Chesterton’s fence)를 기억하세요!
이를 무효하다고 말하는 것은 아닙니다. 다만, 그 이점이 상상하는 것보다 덜 직접적이라는 것이죠. ↩︎
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