조지아주립대 박사과정 한인
우울증 표현 감지법 논문 발표
한인 언어학자가 AI(인공지능)로 온라인 위험 징후를 선제적으로 포착해 우울증 환자를 가려내는 방법을 개발했다.
조지아주립대(GSU)는 최근 응용언어학 박사과정을 밟고 있는 김영민 씨가 작성한 논문 ‘머신러닝(기계학습)을 활용한 온라인 커뮤니티 내 우울증 표현 감지법’이 인문학 분야 세계적 출판사인 독일 ‘데 그루에터(De Gruyter)’ 학술지에 실렸다고 밝혔다.
김씨는 영미권 최대 익명 커뮤니티 ‘레딧’에 올라온 게시글 4만개 속 무작위 추출한 코퍼스(말뭉치 학습데이터)를 바탕으로 우울증 환자가 주로 사용하는 어휘를 찾아냈다. 연구에 따르면 가장 빈번한 주제는 죽음(die, kill)이며, 1인칭 대명사(I, me)와 함께 연애(girlfriend, date), 약물, 학업(class, study) 관련 단어가 자주 쓰인다. 또 눈에 띄는 점은 휴일 관련 단어가 많다는 것인데, 크리스마스, 생일, 추수감사절, 선물 등이 자주 언급됐다. 김씨는 “많은 이들에게 기념일은 가족과 친구들이 모이는 즐거운 날이지만, 어떤 사람들에겐 외로움과 슬픔, 공허함을 배가시키는 원인이 되기도 한다”고 설명했다.
김씨가 개발한 평가 모델은 정신건강의학과에서 임상의들이 우울증 담화의 언어적 특징을 식별하는 데 큰 도움을 줄 수 있다. 그는 ”짧고 직설적인 소셜미디어 글 속에서도 특정 키워드를 통해 95.74% 정확도로 우울증을 감지할 수 있다“며 “불안, 외상 후 스트레스 장애(PTSD) 등을 조기에 가려내는 보완적 도구로 쓰일 수 있을 것”이라고 했다.
장채원 기자 jang.chaewon@koreadaily.com
