빅데이터 분석을 통한 메타버스에 대한 인식 변화 분석 : 코로나19 발생 전후 비교를 중심으로

1. 서 론

오늘날 4차 산업혁명 시대의 흐름과 2020년 시작된 코로나19로 인한 팬데믹은 사회적 거리두기의 실시로 비대면 환경을 활성화하였고, 가상공간에서 공연이나 미팅, 회의에 대한 사회적 관심이 급증하면서 언택트 산업이 더욱 성장하였다. 미래 사회에 점진적으로 진행될 것으로 예상했던 디지털 기반 산업이 활성화됨에 따라 스마트폰과 같은 디지털 디바이스를 활용한 온라인 학습과 재택근무, 비대면회의 등의 다양한 생활들이 현실이 되면서 언택트 산업을 재평가하는 계기가 되었다(Park & Jeong, 2022). 특히 인터넷의 본격화와 모바일 및 웹 3.0과 같은 기술적 환경의 구축은 코로나19로 소통이 어려웠던 현실 세계에서의 소통을 가상공간에서 가능하게 하였다(Jung & Woo, 2022). 이에 사람들은 가상공간을 활용한 소통과 콘텐츠 소비에 관심을 가지고, 오프라인과 유사한 경험을 온라인 공간에서도 하길 원했는데, 여기에 가장 대표적인 플랫폼으로 등장한 것이 메타버스(Metaverse)다.

메타버스란 3차원 환경에서 아바타(Avatar)를 통해 다양한 활동이 가능한 가상세계로, 시ㆍ공간을 초월한 환경에서 이용자들이 더욱 적극적으로 참여하며 상호 교류할 수 있는 새로운 경험을 제공한다(Dho, 2022). 1990년 무렵 등장한 메타버스 개념은 당시의 기술력이 이 서비스를 제대로 구현하기 어려웠기에 그 시대엔 관심을 받지 못하다가, 코로나19 이후 메타버스에 대한 사회적 관심이 급격히 증가하였다(Noh, 2022). 그 이유는 게임 엔진이나 컴퓨터그래픽 등의 기술 발전으로 메타버스의 서비스 구현이 가능하게 되었고, 코로나19로 인해 비대면 서비스가 사회적으로 필요해졌기 때문이다(Lee & Chang, 2022). 메타버스에서 사람들은 현실과 가상세계를 자유자재로 오가면서 하나의 새로운 놀이문화로 인식하고 아바타를 통한 쇼핑, 친목, 교육 등 일상생활의 공간으로 확장하고 있다. 메타버스 이용자는 서비스 자체를 즐기는 것뿐만 아니라 메타버스 내에서 소비자인 동시에 공급자의 역할을 수행하여 새로운 가치를 창출할 수 있는 이점으로 대중의 욕구를 충족시켜줄 수 있는 수단으로 각광받고 있다(Kim & You, 2021). 이에 오프라인 위주로 서비스를 출시하던 기업들은 코로나19로 인한 매출감소의 위기를 극복하고 디지털 기반의 새로운 서비스를 모색하기 위해 메타버스 관련 서비스를 활발히 출시하고 있다(Kwon & Kang, 2022). 메타버스의 기술적 근간을 이루는 XR(eXtended reality)시장도 2025년 537조원에서 2030년 1,700조원으로 크게 성장할 것으로 각광받고 있다(Dho, 2022). 이처럼 차세대 보편적인 서비스가 될 것으로 전망되는 메타버스는 게임, 패션 등 점점 다른 영역에서 활용되고 있으며 다른 산업의 영역까지 확장 가능성과 관심은 더욱 높아질 것으로 예상되므로(Kang et al., 2022), 메타버스에 대한 기업의 미래전략도 달라져야 할 것이다. 나아가 메타버스에 향후 메타버스 방향성을 수립을 위해 사람들이 메타버스에 대해 어떻게 생각하는지, 그리고 왜 이용하는지 등에 대한 전반적 인식을 파악하는 접근이 필요하다.

이러한 측면에서 볼 때, 메타버스 인식에 대한 학문적 관점에서의 확장된 논의가 요구되며, 메타버스에 대한 사회적 관심이 증가함에 따라 학계에서도 메타버스의 미래나 법적 이슈 등 메타버스와 관련된 다양한 주제의 연구들이 점차 수행되고 있으나, 아직 메타버스에 관한 연구는 초기 단계로 실시된 연구의 수는 많지 않은 실정이다. 메타버스 관련 선행연구의 대부분은 기업의 입장에서 메타버스 도입 및 활용 가능성의 탐색(Gao & Yoon, 2022; Lee & Lee, 2022), 기술적 요인과 현황파악(Kim, 2021a; Lee, 2021), 메타버스 정책 및 법·제도적 장치 마련(Jeon et al., 2022) 등을 주제로 수행된 것으로 파악되었다. Park and Jeong(2022)은 텍스트마이닝 기법의 빅데이터를 활용해 메타버스 관련 이슈를 분석하였으나 뉴스 기사에 한정해 자료를 수집한 것과, 교육적 관점으로 좁힌 한계점이 있고. 이 외에도 빅데이터를 활용해 메타버스 관련 이슈를 분석한 선행연구들(Kim et al., 2022; Noh, 2022)이 있었으나, 이 연구들 역시 자료 수집 채널을 뉴스로 한정한 점, 그리고 수집시기를 2020년인 최근 이슈를 중점으로 데이터를 다뤄 메타버스에 대한 인식이 어떻게 변화되었는지를 보여주지 못한 아쉬움이 있다. 이렇듯 메타버스 관련 기존의 연구들은 코로나19 이후를 기점으로 자료를 수집하고 분석한 연구들로, 코로나19 이후 메타버스에 대한 이슈에 주목하고 있다. 메타버스의 경우 코로나19 발생을 기점으로 비대면 문화가 확산되면서 사회적으로 큰 관심을 받고 있고, 제한된 일상 속에서 사람들과, 그리고 세상과의 소통을 위해 메타버스에 참여하는 것은 개인적 문제뿐아니라 사회적 현상이다. 코로나19 발생 전엔 메타버스에 대한 이용자의 참여도가 그리 높지 않았으나, 코로나19가 발생하면서 메타버스에 대한 이용자의 참여도가 급격히 증가하였기에, 왜 사람들이 코로나19를 전후로 하여 메타버스에 대해 더욱 관심을 가졌고 참여하며 즐기는 그 이유를 알아볼 필요가 있다.

어떠한 미디어나 기술, 콘텐츠를 이용하는 소비자들이 생겨나면 해당 플랫폼에 대한 특정 인식이 형성되면서 불만족이나 만족 등이 발생하고, 이로 인해 확산과 전파 의도, 지속적인 이용의도 등이 형성된다(Jung & Park, 2022). 이러한 미디어를 이용하는 사용자의 참여 동기나 이용행태 등에 관한 인식을 면밀히 살펴보는 것은 메타버스와 같은 새로운 플랫폼이 등장할 때 해당 플랫폼의 발전방향을 모색하는데 굉장히 유용하다(Oh, 2022). 특히 코로나19는 기존 바이러스와는 다른 팬데믹의 성격을 지니고 있다는 점에서(Han & Ji, 2022), 이 팬데믹 사태를 전후로 하여 메타버스에 대한 대중들의 인식을 알아보는 폭넓은 탐색적 연구가 필요하다. 나아가 미래 ICT 융합의 진화방향을 위한 주 서비스로 인식되는 메타버스가 새로운 산업과 더욱 경쟁력 있는 플랫폼이 되기 위해서는 메타버스에 대한 사회적 인식을 알아보는 연구도 수행되어야 하나, 팬데믹이라는 세계적으로 특수한 사건이 발생한 시점을 전후로 하여 메타버스에 대한 인식이 어떻게 변화했는지에 대한 연구는 찾아보기 어려웠다. 따라서 메타버스에 대한 사용자의 태도나 행동 등 인식을 파악하기 위해 코로나19 발생 전후를 기점으로 하여 메타버스에 대한 인식이 어떠한지, 이러한 인식이 어떻게 변화하고 있는지 등 해당 플랫폼의 사회적 인식 변화에 대한 전체적인 흐름을 탐구하는 것이 필요하다.

특정 현상이나 서비스 등에 대한 사회적 인식을 파악할 수 있는 방법 중 하나는 유튜브나 인터넷 포털 사이트 등의 검색 엔진 사이트에서 해당 키워드를 검색해 보는 것으로, 예로 네이버나 구글에서 ‘메타버스’를 검색할 경우 다양한 사용자들이 형성 및 공유한 콘텐츠를 확인할 수 있다(Han & Ji, 2022). 이는 사용자의 자발적인 참여로 형성된 콘텐츠로, 해당 미디어에 대한 사용자의 인식과 추이 등을 보여주는 간접적인 사례라 할 수 있으며, 이를 파악하는 것은 해당 콘텐츠와 관련된 사회현상을 파악하는 데이터이자 지표가 될 수 있다(Kim & Oh, 2022). 이와 같이 인간의 생활 속에서 발생하는 수많은 변화와 현상 등의 연관성을 온라인 플랫폼에 축적된 다양한 양의 자료를 분석하는 방법으로 빅데이터 분석이 있으며 사회의 중요 현상과 개인의 가치관을 반영한다는 점에서 의미가 있다(Oh, 2022). 메타버스에 대한 사회적 인식을 파악하기 위해서는 전통적인 통계분석방법을 활용해 인과관계를 규명하는 것도 중요하나, 복잡한 현대사회에서 발생하는 다양한 상황에서 이러한 방식만으론 해당 현상과 관련된 관계 구조와 숨겨진 패턴을 파악하기에 한계가 있을 수 있다(Kim et al., 2022). 그렇기에 빅데이터 분석은 기존의 설문지나 인터뷰 등의 연구방법을 통해서 파악하기 어려웠던 많은 사용자의 심리와 행동 방식을 비교적 용이하게 분석할 수 있어 현재 마케팅과 경제, 정책 등 다양한 분야에서 활발히 사용되고 있다(Kim et al., 2022; Kim & Oh, 2022). 이러한 측면에서 빅데이터 분석을 활용하는 것은 메타버스에 대한 사회적 인식을 폭넓게 알아봄으로써 메타버스에 대한 사람들의 심리와 행동 등의 인식을 유용하게 알아보는 데 도움이 될 것이다.

따라서 본 연구에서는 빅데이터 분석 중 텍스톰을 이용하여 코로나19 발생을 전후로 차세대 플랫폼으로 대두되고 있는 메타버스에 대해 사람들은 어떻게 인식하고 평가하는지, 키워드는 무엇인지, 메타버스 관련 속성과 평가, 느끼는 감성 키워드를 살펴보고자 한다. 특히 코로나19가 2019년 11월 중국 우한시에서 처음 발생한 시점을 고려하여 분석 기간은 코로나19 발생 이전인 2018년과 2019년 2년간의 자료와 코로나19 발생 이후인 2020년과 2021년 2년간의 자료를 년도 별로 수집하여 메타버스 인식 변화의 흐름을 비교하고자 한다. 본 연구를 통해 메타버스 이용자의 선호도와 인식, 감정 등을 살펴볼 수 있을 것이며, 향후 메타버스 관련 기업이나 마케터들의 서비스 전략 수립에 기초자료를 제공할 수 있을 것이다.

2. 이론적 배경

3. 연구방법

3.3. 자료수집

본 연구의 자료수집은 다음이나 네이버, 구글, 유튜브 등 유명 포털 사이트와 SNS상의 텍스트 데이터를 수집하여 데이터 세트(Data set)를 만들 수 있고, 단계적인 처리방식을 지원하여 효율적으로 빅데이터를 분석할 수 있는 사이트인 텍스톰(Textom)을 활용하였다. 특히 텍스톰은 데이터 검색 키워드의 공출현 빈도에 의한 매트릭스 정보와 연관 키워드 순위를 제공하고 있어 네트워크 분석에 유용한 프로그램이다. 따라서 본 연구에서는 텍스톰을 이용해 매트릭스와 관련된 단어의 사용빈도와 단어 간 연결망을 파악하기 위해 네트워크 분석을 실시하였고, 넷드로(Netdraw) 기능을 활용하였다. 본 연구는 네이버와 구글 사이트의 웹페이지 등에서 나타난 메타버스 단어를 포함하여 빅데이터 자료를 수집하였다(Table 1).

Table 1.

Information of data analysis

4. 연구결과

4.1. 코로나19 발생 전후 메타버스 키워드 데이터 수집 결과

메타버스 키워드 검색에 대한 수집된 출처별 분포를 살펴보면, 코로나19 전인 2018년~2019년까지 키워드는 네이버의 경우 블로그 424개, 뉴스 39개, 카페 430개, 지식인 15개, 구글 뉴스 626개로 총 1,534개가 추출되었다. 코로나19 후인 2020년~2021년까지 키워드는 네이버의 경우 블로그 1,420개, 뉴스 1,136개, 카페 1,570개, 지식인 1,001개, 구글 뉴스 557개로 총 5,684개가 추출되었다. 이처럼 코로나19 전보다 코로나19 후 메타버스에 대한 키워드 검색량이 크게 증가한 것으로 나타났는데, 이는 코로나19의 장기화로 언택트를 넘어 온택트(Ontact) 문화가 일상에서 자리하면서, 사회 전반에 걸쳐 디지털 전환의 가속화로 인해 메타버스 키워드가 코로나19 이후 급격히 상승하게 된 것으로 유추해 볼 수 있다.

Table 2.

Result of frequency analysis

4.2. 코로나19 전 메타버스에 대한 사회적 인식 결과

4.2.1. 키워드 빈도분석 결과

코로나19 전후 메타버스에 대한 사회적 인식을 알아보기 위해 텍스트 마이닝을 통해 기초 분석인 주요 단어 빈도분석을 실시하여 전체 단어 중 상위 30개의 주요 단어를 추출한 결과는 다음과 같다. 코로나19 전 상위 30개 주요 단어 분석 결과는 호텔(196), 웨딩(155), 글래드(134), 구축(100), 기사(94), 장(93), 썸네일(92), 미리(91), 현실(82), 나선(82), 병원(81), 경기도(81), 월드(81), 컨설팅(79), 광고(79), 지역(79) 등의 순으로 나타났다. 코로나19 후 출현빈도가 높은 단어는 호텔(113), 출시(97), 로봇(94), 판매(90), 드래곤(87), 웨딩(87), 카드(87), 마종동(83), 제한(82), 장(81), 글래드(69), 미래(69), 플랫폼(62), 미리(55), 현실(54), 조망(54) 등의 순이었다. 코로나19 전 메타버스와 관련된 단어는 호텔이나 웨딩, 글래드 등 특히 호텔 분야와 관련 단어가 자주 언급되는 것을 볼 수 있고, 코로나19 후에도 호텔 단어가 가장 높게 나타났으며, 그 외에 주식 관련 용어인 장이나 관련주인 드래곤플라이를 줄인 드래곤 등이 출현 빈도가 높았다. 코로나19 전 호텔과 웨딩 등의 단어가 출현 빈도가 높은 이유로 코로나19로 결혼과 웨딩 준비에 어려움이 있었던 예비 부부나 결혼 준비자들을 위해 글래드 호텔에서 미리 웨딩 관련 콘텐츠를 메타버스로 체험할 수 있도록 하는 활동을 추진하였기 때문으로 해석된다. 그리고 코로나19 후 호텔과 출시 등의 용어가 자주 등장하게 된 배경에는 비대면 문화로 제약받았던 오프라인에서 경험을 이제는 가상공간을 통해 차별화된 경험을 소비자들이 추구할 수 있도록 여러 기업에서 메타버스를 통해 디지털 혁신 세대인 MZ세대를 고객으로 확보하기 위한 전략 추진과 관련이 있는 것으로 생각된다.

4.2.2. TF-IDF 분석 결과

코로나19 전후 메타버스에 대한 사회적 인식을 알아보기 위해 특정 범위 내에서 모든 단어의 빈도수와 단어가 포함된 정보의 빈도수를 구한 후 역수를 취하여 곱한 뒤 정보의 중요도를 알아보는 TF-IDF 분석을 실시하였다. TF는 문서에 나타난 특정 단어의 빈도를, IDF는 문서 빈도의 역수를 나타내는 값으로, 수치가 클수록 해당 문서 내에서 중요한 단어라고 해석할 수 있다. 분석 결과, 코로나19 전 호텔(357.120), 글래드(307.919), 웨딩(291.719), 장(248.550), 출시(194.524), 구축(187.180), 기사(185.005), 썸네일(183.159), 미리(177.078), 현실(171.160) 등의 순으로 나타났다. 코로나19 후엔 호텔(302.049), 출시(262.569), 드래곤(246.690), 장(245.404), 웨딩(238.553), 판매(231.992), 카드(226.936), 제한(223.392), 로봇(221.899), 글래드 (221.628) 등의 순이었다(Table 3). 상위 1위부터 10위 단어의 TF-IDF 수치는 단어빈도분석에서 보듯 중요도가 높아 상위에 머물러 있으며, 특히 단어 출현 빈도가 높은 만큼 문서 내 단어의 중요도도 높게 나타났다(Fig. 1). 이처럼 TF-IDF 수치가 높은 키워드는 메타버스에 대한 대중들의 관심 정도로 해석할 수 있다. 이 분석 결과에서도 호텔의 키워드가 가장 높은 것을 토대로 코로나19 기간 동안 결혼식을 하는 호텔의 공간에 참여할 수 있는 인원수가 제한되어 메타버스로 가상결혼 등이 재연된 바가 있어 호텔 키워드가 가장 높게 나타난 것으로 추측된다.

Table 3.

Result of TF-IDF

Fig. 1.

Result of visualization of TF-IDF.

4.2.3. 연결중심성 분석 결과

코로나19 발생 전후 메타버스 연관 단어의 네트워크 내에서 영향력 있는 노드를 알아보기 위해 네트워크상에서 노드별 연관성을 알아보기 위한 지표인 연결중심성, 노드별 가까움 정도를 알아보는 근접중심성, 노드별 중개 역할의 중심성을 측정하는 매개중심성을 분석하였다. 분석 결과, 코로나19 전 메타버스에 대한 주요 단어의 연결중심성은 호텔, 웨딩, 글래드, 구축, 기사, 장, 썸네일, 미리, 현실 등이, 코로나19 후엔 호텔, 출시, 로봇, 판매, 드래곤, 웨딩, 카드, 마종동, 제한, 장 등이 높은 것으로 확인되었는데(Table 4), 이는 주요 상위 단어 빈도 결과와 비슷한 양상을 보였다. 이 결과 또한 빈도분석과 TF-IDF 분석과 대체로 유사한 결과가 도출된 것이라 할 수 있는데, 코로나19 전에도 글래드호텔은 웨딩 관련 가상 콘텐츠를 예비 부부들에게 체험하여 호텔을 홍보하기 위한 전략으로 메타버스를 활용하였기에 주요 단어 연결중심성이 높은 수치를 보인 것이라 생각된다. 코로나19 후의 연결중심성 결과에서 호텔, 로봇, 장등 다양한 키워드가 나타나 이는 메타버스의 활용 영역이 점차 확대된 것을 보여주는 결과라 해석된다.

Table 4.

Result of degree centrality

4.2.4. CONCOR 분석 결과

상관관계를 이용하는 대표적인 구조적 등위성 측정 방법으로, 행위자 간 관계 패턴의 도출을 위해 행위자들 간 상관관계(Correlation)를 사용하는 방법인 CONCOR 분석을 통해 코로나19 전후 메타버스와 관련된 적정 수준의 유사성 집단을 찾아내고자 하였다. 분석 결과, Fig. 2와 같이 코로나19 전 4개의 클러스터(Cluster)가 생성되었고, 그중 구축, 통과, 병원, 광고, 과제, 규제샌드박스, 중앙대광명, 나선, 컨설팅, 경기도, 한눈의 노드가 포함된 클러스터가 가장 크게 이루어졌는데, 중앙대광명병원은 병원에서 메타버스 플랫폼을 활용해 개원 이벤트를 개최하고, 샌드박스 등은 메타버스 플랫폼 자체와 관련된 내용이므로 이를 ‘플랫폼 중심 클러스터’라 명명하였다. 이 클러스터와 비슷한 크기로 생성된 이벤트, 여의도, 월드, 진행, 미리, 글래드, 호텔, 웨딩, 오픈, 현실, 제페토의 노드가 포함된 클러스터는 메타버스에 글래드 호텔이 여의도 웨딩 관련 콘텐츠와 콘텐츠를 오픈하였기에 ‘콘텐츠 중심 클러스터’로 명명하였다. 다음으로 출시, 로봇, 장, 구매의 노드가 포함된 클러스터는 ‘경제 중심 클러스터’로, 이는 메타버스 내 가상 자산에 대한 사람들의 관심과 투자에 관한 것과 관련이 있기 때문이다. 썸네일과 기사 노드가 포함된 클러스터는 ‘온라인 홍보 중심 클러스터’로 명명하였다.

Fig. 2.

Result of CONCOR analysis.

코로나19 후 클러스터는 총 4개의 클러스터가 생성되었으며, 이 중 3개의 클러스트는 동일한 크기로 생성되었다. 살펴보면, 웨딩, 글래드, 플랫폼, 호텔, 오픈, 미리, 이벤트, 제페토, 현실의 노드가 포함된 클러스터는 메타버스 플랫폼인 제페토에서 글래드 호텔이 웨딩 관련 이벤트를 하는 것과 관련이 있으므로 ‘이벤트 중심 클러스터’로 명명하였다. 성료, 한국지엠, 써밋, 엘리펙스, 판매, 실적, 미래, 조망, 성료, 르노코리아의 노드가 포함된 클러스터는 한국지엠이나 르노코리아와 같은 기업이 메타버스에 자사의 제품을 선보여 판매하는 관련 내용이므로 ‘온택트 판매 중심 클러스터’로 명명하였다. 공개, 마종동, 신, 섬도희, 제한, 드래곤, 카드, 유희왕, 장의 노드가 포함된 클러스터는 ‘주식 중심 클러스터’로, 국내에서 메타버스의 영역이 확대되면서 시장에서 메타버스 관련주에 대한 사람들의 관심이 급증하였고, 그중 하나가 유희왕 카드게임 사업을 영위하는 기업과 관련이 있어 해당 노드들로 구성된 것으로 생각된다(Kim, 2021b). 로봇, 출시, 서비스, 기술의 노드가 포함된 클러스터는 국내 대기업에서 신성장 사업으로 메타버스와 로봇 사업을 사업 아이템으로 적극 육성하겠다는 것과 관련된 내용이므로 ‘신사업 중심 클러스터’로 명명하였다.

4.2.5. 감성 분석 결과

감성 분석은 현재 특정 서비스나 제품과 관련된 소비자 니즈를 파악하는데 유용한 분석 방법으로, 메타버스에 대한 소비자 감성을 분석하기 위해 텍스톰의 감성어 사전을 기반으로 수집한 데이터를 활용해 긍정과 부정 감성어를 분류하여 분석하였다. 분석 결과, 코로나19 전 메타버스 관련 감성은 긍정 감성(호감: 50%, 흥미: 30.2%, 기쁨: 19.8%)이 76.1%로 크게 나타났으며 부정 감성(거부감: 51.9%, 분노: 25.9%, 슬픔:14.8%, 두려움: 7.4%)은 23.9%로 나타나 메타버스에 대한 긍정적 인식이 많음을 알 수 있다(Fig. 3). 코로나19 전 메타버스 긍정 감성 워드 클라우드에서는 최고다, 특별하다, 혁신적, 럭셔리, 특이하다 등의 긍정적 감성단어들이 많이 나타났으며, 부정 감성 워드 클라우드에서는 난해한, 파괴, 추상적 등의 감성단어가 나타났다(Fig. 4). 이는 메타버스에 대한 긍정적 인식을 가진 소비자들은 메타버스를 보고 특별하며 혁신적인 서비스라는 감성이 많은 것을 알 수 있고, 부정적 인식의 사용자들은 관심은 있으나 사용하기에 난해하고 기능적으로 추상적인 감성이 있음을 보여주고 있다. 종합적으로 코로나19 전 메타버스 긍정 감성 키워드 중에서는 호의적 감성과 연관된 키워드들이 가장 많았으며, 흥미와 기쁨에 연관된 키워드들도 다수 나타났다. 메타버스 부정 감성 키워드 중에서는 거부감과 연관된 키워드들이 많았으며 사용에 대한 난해하고 추상적인 감성과 연관된 키워드들도 나타났다.

Fig. 3.

Result of emotional analysis graph.

Fig. 4.

Result of emotional analysis world cloud.

코로나19 후 메타버스에 대한 감성을 살펴본 결과, 긍정 감성(호감: 44.1%, 기쁨: 37.5%, 흥미: 18.4%)이 70.4%로 크게 나타났으며 부정 감성(거부감: 73.4%, 분노: 17.2%, 슬픔: 4.7%, 두려움: 4.7%)은 29.6%로 나타나 메타버스에 대한 긍정적 인식이 많은 것으로 나타났다(Fig. 3). 코로나19 후 메타버스 긍정 감성 워드 클라우드에서는 최고다, 특별하다, 추천, 현대적, 기대하다 등의 긍정적 감성단어들이 많이 나타났으며, 메타버스 부정 감성 워드 클라우드에서는 난해한, 파괴, 걱정, 부담스러움 등의 감성단어가 나타났다(Fig. 4). 이는 메타버스에 대한 긍정적 인식을 가진 소비자들은 메타버스에 대해 현대적이며 추천하고 싶은 서비스라는 감성이 많은 것을 알 수 있고, 부정적 인식의 사용자들은 사용하기에 난해하고 부담스럽게 느껴지는 감성이 있음을 보여주고 있다. 이렇듯 코로나19 후 메타버스 긍정 감성 키워드 중에서는 호의적 감성과 연관된 키워드들이 가장 많았고, 부정 감성 키워드 중에서는 거부감과 연관된 키워드들이 많았다.

5. 결 론

본 연구는 메타버스와 관련하여 주로 어떤 키워드가 사람들에게 관심을 받으며 키워드 간의 관계성이 어떠한지를 알아보고, 코로나19 발생 전후 메타버스에 대한 사람들의 인식에 대해 비교하고자 시도되었으며, 그 결과를 요약 및 논의하면 다음과 같다.

첫째, 빈도분석 결과 코로나19 전후 도출된 키워드 중 웨딩, 호텔, 글래드 등이 공통적으로 추출되어 코로나19 전후 메타버스와 관련된 사회적 이슈로 웨딩과 관련된 이슈가 꾸준히 관심을 받고 있음을 알 수 있었다. TF-IDF 분석 결과도 빈도분석결과와 순위만 다소 다르게 나타났을 뿐 큰 차이는 없어 메타버스와 관련된 인식으로 웨딩과 호텔이 많이 연관된 것으로 나타났다. 반면에 코로나19 전후 출현빈도가 낮은 키워드로 제페토나 이벤트 등이 관련이 있었는데, 메타버스에 대한 관심이 높아지면서 관련 플랫폼으로 제페토가 가장 주목받았으나, 정작 제페토 내에서 구현된 이벤트는 단발적인 경향이 있어 메타버스에 대한 관심과 달리 실제 이용자의 관심을 끌고 유치하는데 한계가 있기에 출현 빈도가 낮게 나타난 결과라 생각된다(Lee & Lee, 2022a).

둘째, 연결중심성 분석 결과 호텔과 웨딩 등의 키워드가 높게 나타나 전반적으로 키워드 출현 빈도분석 결과와 비슷한 양상을 보였는데, 이는 코로나19 초기엔 바이러스의 감염과 확산을 막고자 마스크 착용과 인원 제한 등의 이유로 웨딩 업계가 큰 타격을 받았으나, 코로나19가 장기화되면서 결혼식 문화에도 변화가 찾아온 것과 관련이 있는 것으로 보인다(Kang, 2022). 즉 그전엔 취향에 따라 웨딩을 선택했다면 이젠 페이스타임이나 줌 등의 소프트웨어를 활용해 친구와 지인, 가족과 특별한 순간을 가상공간에서 안전하게 즐기는 가상결혼이 하나의 트렌드가 되고 있으므로(Choi, 2021). 본 결과도 코로나 19 전후 주요 단어의 연결중심성도 호텔과 웨딩 등의 키워드가 높게 나타난 것으로 보인다.

셋째, CONCOR 분석 결과, 코로나19 전 유사한 속성 키워드는 플랫폼 중심, 콘텐츠 중심, 경제 중심, 온라인 홍보 중심으로 명명하여 분류하였다. 특히 플랫폼 중심(규제샌드박스, 광고, 병원, 구축 등)의 키워드들이 네트워크를 가장 강하게 형성하고 있는 것으로 나타나, 이는 국내 의료ㆍ제약 기업들이 온택트 문화에 맞춰 가상공간에서도 환자와 보호자, 의료진이 상호교류할 수 있도록 자체 메타버스 플랫폼을 구축(Lee & Lee, 2022b)한 것이라 추론된다. 코로나19 후 유사한 속성 키워드는 이벤트 중심, 온택트 판매 중심, 주식 중심, 신사업 중심으로 명명 및 분류하였다. 특히 이벤트 중심(글래드, 플랫폼, 호텔, 이벤트, 제페토 등)의 클러스터가 가장 강한 것으로 나타나, 이는 코로나19의 펜데믹 상황에서 메타버스는 웨딩과 관광 등 다양한 산업 분야에서 활용되는 등 활용성과 범용성이 다양해지고 있는 것을 나타내며(Choi, 2022), 이에 메타버스 이용자에게 매력적인 이벤트를 기획 및 진행하고 있다는 것을 뜻한다.

넷째, 감성 분석에서는 코로나19 전후 메타버스 관련 감성은 대체적으로 호감과 흥미, 기쁨 등의 긍정적 키워드들이, 부정적 키워드는 코로나19 전은 거부감과 분노, 슬픔, 두려움으로 유사하게 나타났다. 이러한 결과는 메타버스에 대한 사회적 관심과 기대가 긍정적 감성과 연관되어 있으며, 향후 거부감과 분노의 부정적 감성이 감소하면 메타버스에 대한 관심이 더욱 높아질 수 있을 것이다.

종합적으로 메타버스에 대한 관련 키워드를 중점으로 살펴본 결과, 메타버스가 상업적 활용 도구로써 빈번하게 사용됨을 알 수 있었다. 이렇듯 메타버스는 단순히 가상공간만을 뜻하는 것이 아니라, 스마트 기술과 메타버스를 활용한 관광, 여행, 축제, 교육 등 다양한 분야에서 이용할 수 있는 새로운 플랫폼비즈니스 모델로 공고히 자리를 잡아가고 있는 것으로 보인다. 결론적으로 본 연구를 통해 코로나19 전후 메타버스에 대한 사회적 인식 변화와 상황을 바탕으로 향후 메타버스 관련 시장의 방향의 예측에 시사점을 제공하였다는 점에서 의의가 있다. 코로나19의 장기화에 적응하기 위해 기업과 사람들은 메타버스를 활용한 비대면 서비스 플랫폼에 관심을 갖고 있으며, 메타버스는 이제 다양한 분야에서 더 많은 이용자를 대상으로 새로운 방식의 교류와 소통을 요구하는 플랫폼으로 폭넓게 활용될 것이다. 현재까지 빅데이터를 활용한 미래의 트렌드를 예측하고 메타버스의 상업적 활용을 위한 빅데이터를 적용한 사례는 드문 실정이며, 메타버스가 상업적ㆍ경제적 가치와 정보를 제공하는 플랫폼과 서비스로서의 가능성이 증대되고 있으므로 다양한 산업 분야에서 메타버스의 적용이 기대된다. 이렇듯 앞으로도 다양한 삶의 방식과 기술 변화로 메타버스 관련 새로운 서비스들이 지속적으로 개발될 수 있을 것이라 생각되므로, 메타버스를 활용한 다양한 서비스를 개발하고 이용할 때 소비자의 인식과 감성 등이 포함된 빅데이터 분석을 통해 더욱 효율적이고 질 높은 서비스를 위한 연구개발이 중요하게 고려되어야 할 것이다.

본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 코로나19의 확산이 여러 산업 분야에 영향을 주고 있음을 다시 확인할 수 있었는데, 이는 코로나19 이후 메타버스 활용의 확장성을 보여주는 것이라 생각된다. 업종에 따라 상이하겠지만, 광고, 전시, 공연, 유통, 패션 등 산업체 전반에 메타버스의 적용이 확대되고 있는 것은 사실이므로, 메타버스에 대한 메가트렌드의 이해를 토대로 패션뿐 아니라 다양한 산업체 전반에 마케팅 전략을 수립해야 한다. 그러므로 기업이나 병원, 호텔 등뿐만 아니라 패션브랜드도 자사의 고객과 더 높은 접근성을 위해 메타버스를 활용해 온·오프라인의 시ㆍ공간적 제약이 없는 다양한 편의 서비스를 제공할 수 있도록 해야 할 것이다. 둘째, 특히 코로나19 발생 이후 나타난 클러스터에 등장한 주요 단어를 통해서 웨딩과 호텔 관련 관광 단어를 포함하여 광고나 판매 등 비즈니스 관련 용어의 출현 빈도 및 연결중심성이 높음을 알 수 있었다. 코로나19로 인해 실내 활동과 일상생활에 제약을 받고 모임과 외식 등은 축소되었으나, 웨딩과 결혼에 대한 니즈는 꾸준히 있으므로, 메타버스를 활용해 사전 웨딩 체험 등의 이벤트를 기획하는 전략 수립도 의미가 있을 것으로 보인다. 셋째, 메타버스의 상업적 활용과 이로 인한 경제적 가치 향상을 지원하기 위한 다양한 정책적 방안이 마련되어야 할 것으로 생각된다. 메타버스에 대한 사람들과 기업의 관심이 실제적인 경제적 가치 향상으로 나타날 수 있도록 메타버스의 활용과 그 효과에 대한 전략적 도구가 수립되어야 하고, 이를 위한 연구가 꾸준히 이루어져야 할 것이다. 넷째, 다른 단일 서비스 플랫폼과는 다르게 메타버스는 아바타로 입장한 사용자가 소통이나 쇼핑, 유흥 등 다양한 활동을 활 수 있기에, 트렌드에 민감한 패션산업도 역시 메타버스 플랫폼과 협업하여 아바타를 꾸미게 하고 플랫폼 내에서 쇼핑하는 등의 다양한 경험을 사용자에게 제공하고 있다. 이러한 측면에서 패션 브랜드는 메타버스 기술을 통해 현실에서 시도하기 어려웠던 초월적이고 비현실적인 디지털 패션을 선보일 수도 있을 것으로 보인다. 다섯째, 기업은 해당 브랜드만의 콘텐츠를 제작해 사용자의 흥미를 유발하고 접근하기 어려운 럭셔리 브랜드의 이미지를 친숙하게 만들어 메타버스 사용자나 콘텐츠 사용자들을 브랜드의 고객으로 끌어들일 수 있을 것이다.

본 연구는 다음과 같은 한계점을 지닌다. 첫째, 본 연구는 텍스톰을 활용해 수집 채널이 네이버와 구글에만 한정한 데이터 수집과 분석이 이루어져 대표성에 대한 한계점이 존재할 수 있고, 코로나19의 장기화로 변화하는 팬데믹 발생 전후의 상황을 모두 반영한다고 보기에는 어려움이 있으므로, 향후 연구에서는 다양한 수집 채널의 데이터를 분석하는 것이 필요하다. 둘째, 본 연구는 빅데이터 분석을 실시하여 메타버스 인식을 알아봤으나, 본 연구의 결과가 반드시 메타버스에 대한 사회적 인식을 명확하게 보여준다고 보기 어려우므로, 추후 연구는 해외의 포털 사이트도 포함해 메타버스에 대한 국내·외 인식을 알아보는 것도 의미 있는 연구가 될 수 있을 것이다. 셋째, 시각화를 통한 단어의 빈도분석과 연결중심성 등은 핵심어의 위치와 키워드 간의 관계성을 보여주는 데 유용하지만(Lee & Lee, 2022a), 메시지의 의미를 완벽하게 해석한다고 보긴 어렵다. 그럼에도 불구하고 키워드 등장 순으로 정리해주는 빈도분석은 그 자체로 활용할 수 있는 1차적 데이터가 될 수 있으므로, 이러한 분석 결과를 토대로 메타버스와 관련된 핵심어를 살펴보고 사회적으로 관심을 가지는 요소에 대해 살펴본다는 그 자체로 의미가 있다고 볼 수 있다. 넷째, 본 연구에서는 선행연구를 바탕으로 토픽의 수를 정하긴 하였으나 연구자의 해석 가능성과 주관이 배제된다고 보긴 어려우므로, 향후 연구는 복잡성(perplexity) 지수 등의 실증적이고 객관적인 방법을 활용해 더욱 체계적인 분석을 실행하길 기대한다.

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