데이터가 PR인에게 던지는 메시지
데이터가 PR인에게 던지는 메시지
  • 김우정 (ceo@storee1.com)
  • 승인 2023.12.27 08:00
  • 댓글 0
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[김우정의 메시지 전쟁 (8)]
확실한 상황은 데이터 알고리즘에게, 예측 불가능한 일은 인간에게
PR업계에서 케미 좋을 것으로 예상

더피알=김우정 | 

데이터는 새로운 언어다

데이터의 시대가 도래했다. 모든 것이 데이터로 측정되고, 분석되고, 활용되고 있다.

PR 역시 데이터의 시대에서 예외는 아니다. PR은 과거에는 주로 감성적인 메시지와 창의적인 아이디어를 통해 대중에게 영향을 미치는 데 중점을 두었지만, 이제 그런 전략은 더 이상 효과를 발휘하기 어렵다.

최근까지 PR 업계에 종사하면서 깨달은 변하지 않는 규칙이 하나 있다. 그것은 메시지가 가장 중요하다는 것이다. 그러나 지금은 '데이터'라는 새로운 언어가 메시지를 전달하는 방식을 근본부터 변화시키고 있다.

데이터는 어떤 형태로든 우리에게 정보를 전달하며, 이 정보를 해석하고 이해하는 것은 이제 메시지 기획에서 가장 중요한 부분이 되었다. 또한 데이터는 전문가가 미처 인지하지 못한 패턴이나 관계를 밝혀내기도 한다.

따라서 데이터를 올바르게 이해하고 활용하는 것은 앞으로 PR 전문가로 활동하기 위한 핵심 역량이라고 할 수 있다.

데이터는 PR의 새로운 패러다임을 제시한다. 데이터를 통해 대중의 관심사와 니즈를 정확하게 파악하고, 그에 맞는 PR 전략을 수립해야 한다. 또한 데이터를 통해 PR 활동의 효과를 측정하고 개선점을 도출해야 한다.

물론 데이터는 중요한 역할을 하지만, 한계점도 존재한다. 예를 들어 데이터는 우리가 직면하는 모든 문제를 해결할 수 없고, 항상 정확한 결과를 제공하지도 않는다.

즉 우리는 모든 데이터를 항상 신뢰할 수는 없다. 때로는 매우 잘못된 정보를 제공할 수도 있기 때문이다.

많은 데이터는 항상 좋을까?

세상에서 가장 많은 데이터를 분석하는 곳은 어디일까? 아마 구글일 것이다.

그럼 구글의 그 많은 데이터는 모두 정확할까? 빅데이터는 모든 문제를 해결할 수 있을까? 그리고 많은 데이터는 항상 좋은 것일까?

게르트 기거렌처 박사. 사진=
Max Planck Institute

행동경제학자 게르트 기거렌처 박사는 구글의 빅데이터를 활용한 독감 발생 예측 분석 알고리즘인 구글 플루 트렌드와 휴리스틱 알고리즘을 사용하여 독감 발생률을 예측하는 두 가지 모델의 정확도를 비교하는 연구를 수행했다.

구글의 플루 트렌드는 5000억 회 이상의 키워드를 바탕으로 신종플루의 발생을 예측하는 자동화된 데이터 알고리즘이다. 그리고 기거렌처 박사는 심리학 이론에 근거한 독감 관련 의사 한 명의 행동 추적 휴리스틱 알고리즘을 만들었다.

두 알고리즘의 대결 결과, 구글 플루 트렌드는 휴리스틱 알고리즘에 비해 독감 발생률을 덜 정확하게 예측하는 것으로 나타났다. 한 명의 행동을 추적한 직관적 문제 해결 방법이 데이터의 신(神)이라 불리는 구글과의 경쟁에서 승리한 것이다.

이 결과에 대한 기거렌처 박사의 답은 “데이터를 기반으로 한 알고리즘은 확실한 상황에서만 확실하게 작동한다”는 것이다.

빅데이터를 기반으로 한 인공지능의 경우도 마찬가지다. 인공지능이라는 복잡한 알고리즘의 큰 성공은 체스, 바둑, 음성·얼굴 인식 등 안정적인 엄격한 규칙이 있는 상황에서 이루어졌다.

그러나 불확실성이 들어오는 순간, 인간 행동을 예측하는 것처럼 세상은 안정적이지 않다. 이 순간은 복잡한 알고리즈미스트인 인공지능에게 더 이상 이상적인 세상이 아니다. 복잡한 알고리즘이 잘 작동하는 상황은 따로 있다.

데이터 알고리즘에 확실하게 의존해야 할 때는 언제일까? 첫째, 당연한 상황이지만 대량의 데이터를 사용할 때다. 둘째, 시장이 잘 정의되어 있을 때다. 셋째, 상황이 매우 안정적일 때다. 체스나 바둑, 산업 응용 프로그램 등은 내일도 오늘과 같은 유형의 상황으로, 바로 위의 세 가지 상황과 유사하다.

하지만 인간의 지능은 ① 타인과의 관계, ② 포식자의 등장, ③ 날씨 같은 돌발변수 등에 맞추어 진화했다. 즉 인간은 불안정하고 불분명한 많은 양의 불확실성을 처리하도록 진화했다. 결국 인간의 행동이 문제를 발생시키는 경우에는 데이터 알고리즘보다 인간의 직관이 훨씬 중요한 문제 해결 역량을 발휘할 수 있다.

Less is More, 적은 것이 좋을 때도 있다. 데이터의 중요성만큼이나 우리가 직시해야 하는 것은 휴리스틱 인사이트다.

내일이 어제와 다른 상황

데이터를 기반으로 메시지를 만드는 일은 이제 기본 역량이 되었다. 하지만 기거렌처 박사의 연구처럼 데이터가 모든 것을 말해줄 수는 없다. 인간의 행동이 예측 불가능하기 때문이다.

그건 앞으로도 마찬가지다. 그렇다면 그런 상황은 도대체 언제일까? 인공지능에게 내일이 어제와 다른 상황에 관해 물어봤다.

인공지능의 데이터와 알고리즘은 정해진 범위 내에서만 작동합니다. 따라서 불안정·불분명·불확실한 상황이 발생하면 예상치 못한 결과를 초래할 수 있습니다. 일상에서 이런 상황의 사례는 다음과 같습니다.

① 자연재해나 사고로 인한 피해 : 지진·태풍·홍수·산불과 같은 자연재해나 교통사고·화재와 같은 사고로 인해 기존의 정보가 무용지물이 될 수 있습니다. 예를 들어 자율주행차가 지진으로 인해 도로가 무너진 구간을 지나가거나, 의료 AI가 갑작스러운 환자 상태 변화를 제대로 파악하지 못하는 경우를 들 수 있습니다.

② 새로운 기술이나 트렌드의 등장 : 새로운 기술이나 트렌드가 등장하면 기존의 데이터와 알고리즘이 적합하지 않을 수 있습니다. 예를 들어 챗봇이 새로운 유행어를 이해하지 못하거나, 추천 시스템이 사용자의 새로운 취향을 반영하지 못하는 경우를 들 수 있습니다.

③ 인간 행동의 예측 불가능성 : 인간은 종종 비합리적이고 예측 불가능한 행동을 합니다. 예를 들어 AI 스피커가 사용자의 질문을 제대로 이해하지 못하거나, AI 안면인식 시스템이 인간의 감정을 제대로 파악하지 못하는 경우를 들 수 있습니다.

그럼 인간은 어떻게 행동해야 할까? 이것도 인공지능에게 질문해보았다.

이러한 상황을 참고하여 데이터 알고리즘 시스템을 개발할 때는 다음과 같은 사항을 고려해야 합니다.

① 불안정·불분명·불확실한 상황을 탐지할 수 있는 기능을 추가해야 합니다. 새로운 데이터와 알고리즘을 지속해서 업데이트해야 합니다.

② 인간 행동의 예측 불가능성을 고려한 대응책을 마련해야 합니다. 인공지능은 빠르게 발전하고 있지만, 아직은 인간의 능력을 완전히 대체할 수 없습니다.

인간과 데이터 알고리즘을 기반으로 한 인공지능이 상호 보완하며 함께 발전해나가는 것이 중요합니다.

데이터와 휴리스틱이 만드는 PR의 미래

데이터와 인공지능은 PR의 미래를 바꿀 것이 분명하다. 그리고 데이터를 활용한 PR은 다음과 같은 특징을 가질 것이다.

첫째, 개인화된 PR이 가능해질 것이다. 데이터를 통해 대중을 세분화하고, 개개인의 관심사와 니즈에 맞는 PR을 할 수 있다. 둘째, 실시간 PR이 가능해질 것이다. 대중의 반응을 실시간으로 파악하고, 그에 맞는 PR을 할 수 있다. 셋째, 더욱 창의적인 PR이 가능해질 것이다.

결론적으로 데이터는 PR의 새로운 패러다임을 제시하고, PR의 미래를 바꿀 것이다. 그건 데이터가 위대하기 때문이 아니다. 데이터 알고리즘을 쓰는 것이 사람을 쓰는 것보다 훨씬 효율적이기 때문이다. 하지만 불안정하고 불분명하며 불확실한 상황에서는 인간의 도움이 반드시 필요하다.

당분간 데이터와 공존하는 PR 전문가가 생존할 확률이 높다는 것은 명확하다.

오픈AI의 샘 올트먼 최고경영자. 사진=Open AI 유튜브
오픈AI의 샘 올트먼 최고경영자. 사진=Open AI 유튜브

11월 17일, 생성형 인공지능 혁명의 아이콘이었던 샘 올트먼 오픈AI CEO가 전격 해임됐다가 나흘만에 번복된 사건이 세계를 들썩이게 했다.

이 글이 공개되는 시점에는 또 어떤 불안정·불확실·불분명한 일이 벌어질지 데이터는 우리에게 가르쳐주지 않는다. 물론 사람도 가르쳐주지 않는다.

 

메시지는 독배이자 성배다. 조사 하나가 조직을 죽일 수도 있고, 단어 하나가 사람을 살릴 수도 있다. 황경신 작가의 말처럼 사랑은 변하고, 환상은 깨지고, 비밀은 폭로된다. 메시지는 변화를 구상하고, 믿음을 계획하고, 관계를 실행하는 큰 힘이자 굳은 신념이다. 필자는 이같은 메시지가 모든 것을 해결해 주지 않는다는 것도 같이 이야기하려고 한다. [편집자 주]



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