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많은 현대인들은 SNS를 주요한 감정 표출의 수단으로 활용하고 있다. 그런데 이렇게 SNS에 자신의 부정적 감정 상태를 자주 표현하는 사람들의 경우 심장병 발생 확률이 높다는 과거 연구결과가 최근 다시 화제가 되고 있다.
2일(현지시간) 옥스퍼드 대학교 경제학자 맥스 C. 로저는 자신의 트위터 계정을 통해 미국 펜실베이니아 대학교가 올해 초 진행했던 ‘부정적 트윗’과 ‘심장병으로 인한 사망확률’ 사이의 상관관계에 대한 연구를 간단히 소개했다.
이 연구에서 펜실베이니아 대학교 연구팀은 미국 내 1300여 개 카운티 주민들이 2009년 6월에서 2010년 3월 사이에 자기 트위터에 업로드한 1억 4600만 개 트윗의 내용을 통해 해당 지역의 심장병 사망확률을 예측해 보고자 했다.
연구팀은 이를 위해 지역 주민의 트윗에 부정적 감정을 나타내는 표현이 얼마나 자주 사용됐는지 파악, 이를 토대로 심장병 사망 가능성을 계산했다.
만약 특정 지역 주민들의 트윗에서 건강, 직장, 본인매력 등에 관련된 부정적인 언급, 혹은 욕설의 사용 빈도가 높게 나타난다면 해당 지역의 심장병 사망 가능성을 높게 계산하고, 거꾸로 ‘기회’, ‘극복’, ‘주말’ 등 긍정적인 단어들이 많이 드러날 경우 위험성을 낮게 계산한 것.
그 이후 연구팀은 이러한 위험성 수치를 실제 해당 지역 심장병 사망자 수 자료와 비교해 그 적중률을 알아봤다. 그 결과 연구팀은 트위터를 통한 부정적 감정 표현과 심장병 사망 위험성 사이에 유의미한 상관관계가 있다는 결론을 내렸다. 기존에 사용되던 심장병 사망 위험 예측방식보다 트위터를 이용한 예측방식의 적중률이 더 높은 것으로 드러났기 때문이다.
이 때 기존에 사용하던 심장병 예측 방식이란 ‘10가지 심장병 예측요소’, 즉 교육수준, 비만도, 흡연량 등의 요소를 통해 개인의 심장질환 위험성을 예상하는 방식을 이야기한다. 이러한 과거 방식의 정확도는 36%인 반면, 트위터를 이용한 새로운 방식의 정확도는 46%에 달했다.
그러나 연구팀은 해당 연구의 한계 또한 인정했다. 조사기간 동안 해당지역 트위터 이용자들의 평균연령은 31세 정도였는데 이는 일반적인 심장병 환자들의 평균 나이보다 어린 시점이기 때문.
연구팀은 “하지만 이러한 ‘젊은 성인’들 또한 공동체 구성원 전반의 경제·신체·심리적 조건들을 잘 반영하고 있다”며 “따라서 공동체의 특성을 대변한다고 말할 수 있다”고 설명했다.
사진=ⓒ포토리아
방승언 기자 earny@seoul.co.kr
