Online and mobile games represent digital entertainment. Not only the game grows fast, but also it has been noted for unique business models such as a subscription revenue model and free-to-play with partial payment. But, a recent revenue mechanism, called a loot-box system, has been criticized due to overspending, weak protection to teenagers, and more over gambling-like features. Policy makers and research communities have counted on expert opinions, review boards, and temporal survey studies to build countermeasures to minimize negative effects of online and mobile games. In this process, speed was not seriously considered. In this study, we attempt to use a big data source to find a way of observing a trend for policy makers and researchers. Specifically, we tried to apply the Word2Vec data mining algorithm to news repositories. From the findings, we acknowledged that the suggested design would be effective in lightening issues timely and precisely. This study contributes to digital entertainment service communities by providing a practical method to follow up trends; thus, helping practitioners have concrete grounds for balancing public concerns and business purposes.
Keyword：Mobile Games, Loot-Box, Self-Regulation, Word2Vec, News Big Data, Game Industry Journal of Information Technology Services
https://doi.org/10.9716/KITS.2021.20.2.077
확률형 아이템 뉴스 마이닝 :
Word2Vec 활용한 키워드 유사도 분석*
김태경**․손원석***․전성민****
Mining Loot Box News :
Analysis of Keyword Similarities Using Word2Vec*
Taekyung Kim**․Wonseok Son***․Seongmin Jeon****
Abstract
Submitted：November 15, 2020 1st Revision：December 10, 2020 Accepted：January 4, 2021
* 이 논문은 2019년 대한민국 교육부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2019S1A3A2098438).
** 광운대학교 경영학부 부교수
*** 광운대학교 방위사업학과 석사과정, 교신저자
**** 가천대학교 글로벌경영학과 부교수 韓國IT서비스學會誌
第20卷 第2號
2021年 4月, pp.77-90
78 Taekyung Kim․Wonseok Son․Seongmin Jeon
1. 서 론
온라인 게임과 모바일 게임 등의 디지털 엔터테 인먼트는 특히 비대면 시대에 성장하는 IT서비스 산업으로 디지털 게임 산업은 PC나 모바일, 콘솔 등 여러 플랫폼에서 활발하게 성장해 왔다. 또한, 구독형 비즈니스, 부분 유료화와 같은 독창적인 수익 확보 모델로 주목을 받아왔다. 그러나 동시 에 청소년 과몰입, 과소비와 함께 사행성 논란의 중심에 있기도 하다(박예진, 남기연, 2018).
특히 게임 아이템 획득을 확률적 원리에 따르도 록 하는 게임 내 디자인, 혹은 ‘확률형 아이템’이나 루트 박스(Loot Box)로 불리는 장치는 사행성 논 란을 일으키고 있다. 이와 같은 게임 내 장치에서 는 어떤 아이템을 획득할 수 있는지 사용자가 알 수 없거나 알기 어렵고, 확률에 따라 서로 가치가 다른 아이템이 제공되며, 획득된 아이템을 경제적 가치를 가지는 다른 재화와 교환할 수 있다는 점 이 문제다. 바꾸어 말해, 게임 사용자들은 게임사 가 사전에 정해 놓은 확률에 따라서 아이템을 획 득하며, 자신이 지불한 금액보다 더 높은 가치의 아이템을 얻거나 낮은 가치의 아이템을 얻게 되고, 재산상의 이득이나 손실이 발생할 가능성이 있어 사행적 요소가 있다는 논리다(이승제 외, 2020).
이는 확률형 아이템이 게임 내 재미를 더하는 창 의적 장치인지, 사행심을 조장하는 불법적 도구인 지를 규정하는 일과 연결되어 있다. 만약 후자의 경우라면 게임 IT서비스 산업의 비즈니스 모델이 크게 수정될 필요가 있다.
확률형 아이템의 지나치게 낮은 출현확률, 소비 자의 선택권 침해 등에 관한 사회적 관심이 커지 면서 유럽, 미국, 일본을 비롯한 여러 지역에서 법 적 논의와 행정조치들이 고려되고 있거나 시행 중 이다. 확률형 아이템에 대한 규제는 기술적으로 복잡한 측면을 내포하고 있고 그 효과가 산업에 미치는 영향이 크기 때문에 게임 업계의 자율규제 노력을 반영하려는 시도가 있어 왔다.
한국의 게임 업체들이 2008년, 캡슐형 유료 아이
템 서비스에 대한 자율준수 규약을 발표한 이후 자 율규제에 관련된 여러 방안들이 발표되었다. 그러 나 자율규제의 실효성에 관한 노력이 뒤따르지 못 했다. 또한, 확률형 아이템에 관한 여론 동향을 판단 하는 일도 체계적으로 이루어지고 있지 않다. 예를 들어 2017년, 한국콘텐츠진흥원이 발표한 게임이용 자 실태조사 내에 자율규제의 실효성에 관한 설문 이 포함되었다. 해당 내용을 보면, 자율규제에 관한 만족도가 40%에 미치지 못하는 등 사회적인 신뢰성 을 확보하지 못하는 것으로 드러났다(황성기, 2018).
그러나 아이템 획득에 관한 개별확률 공개가 결정 된 2018년 이후에 자율규제에 관한 만족도는 60%
수준으로 개선되었다.1)
비록 일부 사례가 있기는 하나 확률형 아이템에 관한 여론 동향을 과학적이고 정량적인 방법에 따라 추적하는 방법이 활용되지 못했으며, 정부와 게임 회사 간의 정책 개발이나 결정 과정에서도 데이터에 기반한 논의가 부족했다. 한편, 확률형 아이템에 관 한 언론의 보도, 사설의 내용 등을 통해 사회구성원 이 느끼는 인식 등은 장기간 축적되었다는 점에 주 목할 필요가 있다. 이에 따라 본 연구는 “왜 뉴스 빅 데이터 분석이 확률형 아이템에 의존하는 게임 IT 서비스 산업에 도입되어야 하는가”를 답하기 위해 워드 임베딩 기반의 텍스트 분석 기법인 Word2Vec 의 효용을 판단해보고자 한다. 확률형 아이템에 관한 연구 배경을 상술한 다음, 데이터 수집과 분석을 다 루고 제시된 방법의 의미와 향후 과제를 정리한다.
2. 연구 배경
2.1 확률형 아이템
‘확률형 아이템’ 혹은 ‘루트 박스(Loot Box)’ 아이 템은 게임 내에 존재하는 가상의 아이템 상품이다 ([그림 1] 참조). 게임 사용자가 확률형 아이템을 개 봉하면 게임에서 사용할 수 있는 또 다른 아이템을 1) 2018년부터는 게임이용자 실태조사에서는 자율규제의
내용을 알린 다음, 만족도를 측정하였다.
Mining Loot Box News 79
얻는 구조다. 확률적으로 어떤 아이템이 나오는지 결정된다는 특징이 있다. 확률형 아이템으로 얻어지 는 아이템은 게임 진행에 도움을 주거나, 레벨 상승 에 필수적 혹은 다른 아이템의 능력을 강화시켜주는 인챈트(Enchant)특성을 가지고 있다. 게임 진행을 위한 아이템이 다른 경로로 판매되지 않는다면 사실 상 확률형 아이템이 유일한 창구 역할을 한다. 사용 자가 어떤 아이템을 얻을 지 온전히 결정할 수 없는 점도 아이템 상점을 통해 게임 아이템을 구할 때와 다르다.
2004년 넥슨의 일본 사용자용 메이플 스토리 (JMS)에서 ‘가챠포 티켓(カチャポチケッ)’을 온라 인으로 판매한 것이 확률형 아이템의 시초라고 할 수 있다. 이후 판매 호조를 보여 2005년부터 2008 년에 이르기까지 이와 유사한 ‘피그미 에그’ 등이 추가로 판매되었다. 이후 확률형 아이템의 판매를 관망하던 국내외 개발사들이 이를 성공적인 수익 모델로 인식하며 2012년 이후 모바일 게임을 중심 으로 널리 확산되고 있다(박예진 외, 2018).
(출처 : 레드사하라스튜디오) [그림 1] 확률형 아이템 예제 2.2 사행성, 청소년 문제, 게임 내 정의
확률형 아이템에 관한 연구는 주로 부정적 효과를 판단하기 위해 진행되었다. 사행성 조장이나 과소비 혹은 청소년 문제에 이르기까지 부정적 영향이 다양 하게 다루어졌다. 예를 들어, 오종민 외(2020)는 높
은 가치의 아이템이 오직 확률형 아이템 상품에서 희박한 확률로 획득되는 구조가 사행성을 유발한다 고 주장하였다. 또한, 박예진, 남기연(2018)과 한석 희(2018)는 확률형 아이템 게임 이용자들로 하여금 과소비 유발한다고 말하였다. 이승제(2018)은 확률 형 아이템의 정보 비대칭성과 청소년의 게임 과몰 입, 심리사회적 문제 야기를 주장하기도 했다.
청소년의 사행성 문제는 보다 심각하게 다루어 졌다. 김정환 외(2012)는 확률형 아이템을 되팔아 얻는 이익 때문에 절도, 횡령, 해킹 등의 수단으로 청소년이 범죄를 저지를 가능성이 있다고 보았다.
이에 관련하여 권선중, 김예나(2018)는 대학 신입 생들을 대상으로 고등학교 학생 시절의 확률형 아 이템과 관련한 조사를 시행하였고 확률형 아이템 이 도박문제와 유의한 관계를 지니고 있음을 입증 하였다.
확률형 아이템의 도입이 게임의 재미에 부정적인 영향이 있음을 주장한 연구도 있다. 예를 들어, 박 예진 외(2014)는 게임에 시간을 쏟는 게임 이용자 들이 자신의 노력에 대한 정당한 보상을 아이템 획 득으로 생각할 때, 확률형 아이템은 정의를 배반하 는 문제를 낳는다고 보았다. 즉, 노력을 하지 않아 도 확률형 아이템과 현금 투자로 큰 보상을 얻을 수 있는 구조가 문제라는 것이다. 보다 직접적으로,
“한순간의 매출을 위해 가챠 시스템을 이용하면서 흔히 말하는 단물만 빨아먹고 버리는 기형적인 운 영을 하고 있기 때문에 게임의 수명이 짧아지거나 언제 서비스를 종료할지 모르는 불안한 상태에 있 는 것으로 보인다.”(박예진 외, 2018 : 86)며 확률형 아이템의 불공정성 문제를 지적하였다. 조은하 (2018)의 연구에서도 확률형 아이템이 게임 내 ‘노 력’과 ‘운’의 조화를 해치므로 게임 이용자의 반감 을 불러온다는 점이 언급되었다.
게임 산업 측면에서 확률형 아이템에 관련된 많 은 연구들이 한국에서 진행되었다는 점은 우연이 아니다. 그만큼 사행성, 청소년 보호 그리고 게임 내 정당한 질서에 관한 고민이 있었고 게임 산업의 성장과 함께 학문적 관심도 커졌다고 본다.
80 김태경․손원석․전성민
2.3 확률형 아이템 규제
이처럼 사행성, 과소비, 청소년 보호, 아이템에 대한 불공정성 등 확률형 아이템에 대한 다양한 문제들로 인하여 규제의 필요성이 꾸준히 제기되 지만 사실상 가상 아이템이라는 점, 보상물이 언 제나 주어진다는 점 등에서 기존의 사행성 규제와 는 다른 점이 있고 다양한 장르의 게임에 보편적 기능의 하나로 존재한다는 사실 때문에 실효성 높 은 단일 규제 법규를 찾기는 어려운 측면이 있다 (정해상, 2014). 이에 따라 자율 규제 노력과 사회 적 합의 기구에 대한 논의가 확률형 아이템의 확 산에 동반되었고(배관표, 정준화, 2019) 찬성과 반 대에 대한 입장도 대립된다(최성락, 2019).
조윤오(2020)와 황승흠, 신영수(2014)는 확률형 아이템에 대한 정부 차원의 규제 필요성을 제기하 였고 최성락(2019)은 셧다운제 도입, 결제한도 기 준 마련 등 확률형 아이템 자율규제안에 대한 개선 의견은 많지만, 자율규제의 본질적 장점인 전문성, 효율성, 적응성이 발현되지 않는다고 주장하였다.
반면 박예진과 남기연(2018)은 민갑협의체 참여, 인센티브 제도 활성화, 결제한도 기준 마련, 셧다운 제 도입 등을 통한 자율규제 실효성 및 효율성 확 보를 통해 확률형 아이템 문제를 해결하자고 주장 하였다. 황성기(2018)는 게임 이용자들의 과소비 억제를 위해 탄생한 결제한도의 목적자체가 소비 자의 자기결정권을 침해하고, ‘소비자의 알권리 보 장’을 위해 시행되는 아이템 출현 확률공개의 명분 이 영업의 자유를 위반한다고 보았다. 또한 김혁 (2019)은 확률형 아이템에 대한 정부의 직접규제가 자칫 게임산업을 망가뜨릴 수 있다는 의견을 제기 하기도 하였다.
이처럼 확률형 아이템 규제에 대한 다양한 의견 이 있는 것처럼 확률형 아이템의 사행성에 대한 의견대립도 존재한다. 김윤명(2014)은 “ 게임산업 법 에 따르면 확률형 아이템의 사행성 여부는 재 산상 이익과 환금성에 따라 결정되는데, 게임법 및 게임사업자 이용약관에서 게임 아이템의 재산
적 가치를 부인하고 있다는 것과 게임사가 직접 확률형 아이템을 시세에 맞게 현금으로 환전해주 지 않는 것을 보면 환금성 역시 부인되어 확률형 아이템은 사행성 게임으로 인정되지 않는다.”라고 주장한데 반하여 김혁(2019)은 게임 아이템은 아 이템 매니아, 아이템 베이와 같은 게임 아이템 중 계 사이트 등을 통해 현금거래가 이뤄지고 있음을 주지시켰다.
확률형 아이템이 게임에 보편적으로 사용되는 다 른 나라의 사례에서도 법적 규제와 자율 규제 방법에 관한 논의가 진행되어 왔다. 일본 내 확률형 아이템에 해당하는 가챠(ガチャ, Gacha) 혹은 콤푸가챠(コン プガチャ)는 경품표시법 에 의해 강력한 법적 규제 가 이뤄지고 있다(서종희, 2017). 가챠폰(ガチャポン, gachapon)은 일본에서 캡슐 속에 장난감 등을 넣어 판매하는 상품 또는 자동판매기를 의미하는 단어 이다. 콤푸가챠(コンプガチャ)는 컴플리트(コンプリ ート, complete)와 가챠폰의 합성어로 특정 조건을 만족시키면 아이템을 획득하게끔 설계된 확률형 아 이템으로 조건의 성립이 확률적 선택에 따르는 경우 가 많다. 일본 소비자청은 콤푸가챠의 사행성, 과소비 및 중독성 문제를 들어 부당경품류 및 부당표시 방 비법(不当景品類及び不当表示防止法) 을 근거로 강 력하게 규제했다(황승흠, 신영수, 2014). 세부적으로 보면 일본 경품표시법이 ①고객 유인성 ②거래부수 성 ③경제상의 이익이라는 기준에 따라 규제 대상을 결정하고, 온라인 게임의 콤푸가챠는 ①고객 유인성
②거래부수성이 있다고 본다. 또한 게임 이용자가 다 른 이용자와의 경쟁 또는 아바타를 꾸밀 때 콤푸가챠 를 통해 획득한 유료 아이템으로 편익을 누린다는 점에서 ‘③경제상의 이익’도 인정되어 콤푸가차는 경 품류에 해당된다고 판단한 것이다(박수영, 2014).
한편, 일본온라인게임협회(Japan Online Game Association : JOGA)는 이같은 일본 소비자청의 규제에 대응하기 위해서 2016년 4월 자율규제안 랜덤형 아이템 제공 방식을 이용한 상품 판매의 표시 및 운영 지침(ランダム型アイテム提供方式を 利用したアイテム販売における表示および運営ガ
확률형 아이템 뉴스 마이닝 81
イドライン)’ 2)을 발표하였다. 해당 지침은 경품표 시법에 저촉될만한 행위를 금하는 것을 물론이고
‘필수 정보 공개사항’, ‘유료 뽑기 지불 금액 이상의 가치 보존의무’, ‘뽑기 운용자의 의무’, ‘내부감사 사 항’ 등과 같이 게임사가 소비자 보호를 위해 취해야 할 의무를 자세하게 규정하고 있다.
JOGA의 자율규제의 방법은 협회의 강제력에 한 계를 보이며 실효성이 떨어진다는 비판을 받는다.
일본 인터넷 방송에서 유료 뽑기가 일종의 컨텐츠 로 자리매김하여 자율규제의 취지가 상실되고 있 다. 더욱이 일본 게임사가 게임 내 자체기능을 통해 뽑기 과정을 인터넷 방송에 손쉽게 송출 또는 녹화 할 수 있게 하는 등 오히려 유료 뽑기를 부추기는 행위가 지속되어 확률 조작, 사행성, 중독성 등 게 임사와 게임이용자 간의 신뢰가 깨질 수 있다는 비 판이 제기되고 있다(박수영, 2014; 서종희, 2017).
서구에서도 확률형 아이템(Loot Box)에 대한 규 제 요구가 높아지는 추세다. 2020년 6월 영국 하원 문화미디어스포츠부(Department for Digital, Cul- ture, Media and Sport : DCMS)는 확률형 아이템 을 도박으로 분류하고 범유럽게임심의위원회(Pan European Game Information : PEGI)에 도박으로 판정할 것을 권고하였다(조윤오, 2020). DCMS는 확률형 아이템이 아이템 거래 사이트에서 현금과 쉽 게 거래될 수 있다는 점을 들어 ‘환금성’이 성립된다 고 보아 도박상품이라 판단한 것이다. 비록 권고이 기 때문에 법적인 구속력은 없으나 유럽에서 가장 큰 게임 시장인 영국의 의회 판단이기 때문에 의미 하는 바가 크다.3)최근 7월 영국 상원보고서4)에서 확률형 아이템으로 인해 약 55,000명에 달하는 청소 년이 피해를 입었다며 확률형 아이템을 2005년 제 정된 ‘도박법(Gambling Act)’에 따라 분류해야 한 다는 권고가 제시되기도 하였다.5) 벨기에의 경우 2) https://japanonlinegame.org/wp-content/uploads/20
17/06/JOGA20160401.pdf
3) 이현수, "英 DCMS "확률형아이템은 도박...미성년자 판매 금지"", <전자신문>, 2019. 10. 14
4) https://publications.parliament.uk/pa/ld5801/ldselect/
ldgamb/79/79.pdf
5) Isobel Asher Hamilton, "There's a debate raging in
2017년 벨기에의 게임위원회(Gaming Commision) 가 확률형 아이템(Loot box)이 게임 및 사행행위 법(the Gaming and Betting Act) 상 사행성에 저 촉된다고 판단하였다. 벨기에의 게임 및 사행행위 법 은 사행행위에 대하여 ‘①게임의 일부, ② 판돈의 걸기 ③승리 및 패배의 기회 ④우연성’을 바탕으로 판정하는데 확률형 아이템(Loot box)은 이 기준에 충족되어 사행행위로 판단한 것이다. 이와 같은 게 임위원회의 판정으로 인하여 벨기에 내 확률형 아이 템 판매는 금지되었다(이동규 외, 2019). 네덜란드의 경우 2018년 4월 네덜란드 게임 당국(Kansspelau- toriteit)이 확률형 아이템의 상금이 인터넷 거래 사 이트 등 게임 밖에서 거래될 수 있어 도박에 해당된 다고 판단하여 금지된바 있다.6) 호주의 경우 2018 년 11월 환경 및 통신에 관한 상원 상임위원회(이하 SSCEC)가 확률형 아이템에 대한 조사 보고서7)를 발간한데 이어 2020년 2월 호주 하원의 사회 정책 및 법무 상임위원회(Social Policy and Legal Affairs) 는 의무 연령 확인을 포함하여 18세 미만의 전리품 상자에 대한 접근을 제한하는 방법을 정부 부서에 촉구했다.8)
이처럼 일본을 시작으로 영국, 네덜란드, 벨기에 와 같은 유럽국가도 현재 확률형 아이템을 ‘도박’으 로 판단하기 시작했다.9)그밖에 중국, 스웨덴, 독일, 미국 등 많은 국가들도 확률형 아이템에 대해 규제 및 조사에 착수했다(<표 1>10) 참조).
video games over whether loot boxes should be classified as gambling", <BUSINESS INSIDER>, 2020. 07. 05
6) https://kansspelautoriteit.nl/english/loot-boxes/
7) https://www.aph.gov.au/Parliamentary_Business/Com mittees/Senate/Environment_and_Communications /Gamingmicro-transactions/~/media/Committees/e c_ctte/Gamingmicro-transactions/report.pdf 8) James Batchelor, "Australian Parliamentary com-
mittee recommends loot box regulation", <gamesin- dustry.biz>, 2020. 03. 06
9) 이우중, "영국․벨기에 등 유럽서 “확률형 아이템은 도박”", <세계일보>, 2019. 10. 21
10) 김승현, “세계적으로 확산 중인 규제와 우려. 2018년 확률형 아이템 이슈 결산”, <디스이즈게임>, 2018.
12. 21. 재수정.
82 Taekyung Kim․Wonseok Son․Seongmin Jeon
날짜 주요 이슈
2012-05-18 일본 소비자청, 콤프가챠에 대해 경품류 규제 대상이라 판단
2016-04-01 일본 온라인게임협회, 랜덤형 아이템 자율규제안 발표
2017-05-01 중국, 확률형 아이템 확률공개 의무화 2017-11-27 영국 도박위원회, 랜덤박스의 청소년
악영향 경고
2017-12-22 애플 앱스토어, 랜덤박스 확률 명시 규정 추가
2018-01-26 미국 워싱턴주 상원위원, 랜덤박스 도박 여부 법안 제출
2018-02-04 독일 청소년 미디어 보호 위원회, 확률형 아이템 규제 논의
2018-02-13 미국 하와이주 하원의원, 청소년 랜덤박스 판매 금지법 발의 예고 2018-04-20 네덜란드 도박당국, 랜덤박스는 현금화
가능하면 불법이라 규정
2018-05-11 벨기에 게임위, 일부 랜덤박스 도입 게임은 도박법 위반이라 주장
2019-05-15 스웨덴 정부, 확률형 아이템 소비자 보호 검토 지시
2020-03-04 호주 상임위원회, 확률형 아이템 규제 권고 보고서 제출
2020-06-07 영국 DCMS, 확률형 아이템의 도박성 조사 예고
<표 1> 확률형 아이템에 대한 각국의 현황
한국의 경우 2019년 12월 26일 공정거래위원회가 확률형 상품에 대해 확률정보를 표시하도록 하는 개 정안을 발표11)하고 2020년 국정감사 현장에서 확률 형 아이템에 대한 질의가 진행12)되는 등 학계, 정부, 언론, 업계, 소비자, 게임커뮤니티 등 각계각층에서 의 관심이 집중되고 있다.
11) 공정거래위원회, ‘전자상거래 등에서의 상품 등의 정보 제공에 관한 고시’ 개정안 행정예고, 보도참고자료, 2019. 12. 26.(http://www.ftc.go.kr/www/selectReport UserView.do?key=10&rpttype=1&report_data_no=
8417).
12) 김미희, “확률형 아이템이 정무위원회 국정감사 도마에 오른다”, <게임메카>, 2020. 10. 26
3. 연구 문제와 연구 방법
3.1 연구문제
앞 장에서 살펴본 바와 같이 확률형 아이템은 국 내․외를 막론하고 사회구성원이 느끼는 인식, 문제점, 해결방식 등 다양한 의견들이 존재하고 있다. 따라서 본 연구에서는 다음과 같은 연구문제를 설정하여 확 률형 아이템에 대한 국내 여론을 분석하고자 한다.
연구문제 1 : 여론은 확률형 아이템에 대해 주로 어떻게 인식하고 있는가?
연구문제 2 : 여론이 인식하고 있는 확률형 아이 템의 문제점은 무엇인가?
연구문제 3 : 정부규제와 자율규제에 대한 여론의 논조는 차이가 있는가?
연구문제 4 : 여론은 확률형 아이템 자율규제에 어떻게 논하고 있는가?
3.2 연구방법 3.2.1 기사 분석
뉴스 기사는 사회적 담론이 형성되는 과정을 이해 하기 위한 분석에 지속적으로 사용되고 있다. 치매 가족 자살에 관한 담론 형성 과정을 살펴본 김원경 (2014)이나, 주류 언론의 담론 형성과 비교하여 인 터넷 기사의 대안여론적 속성을 살펴본 박선희 (2001)의 연구를 예로 들 수 있다.
또한 주가의 변동성을 예측하기 위한 여론 정보를 탐색하기 위해서도 뉴스 기사가 사용된다. 예를 들 어 블록체인에 관한 뉴스 기사를 토픽 모델링 방법 으로 분석하거나(김호용 외, 2020) 파이낸스 뉴스를 텍스트 마이닝 방법으로 처리하고 주가와 체계적 관 계를 가지는가를 연구하기도 한다(Schumaker and Chen, 2009).
특히 신문 기사의 각종 내용이 디지털 형태로 축적 되면서 기사 내용을 빅데이터로 다루는 연구들이 주 목받고 있다(박대민, 2013). 예를 들어 이상숙, 유인 혁과 김진희(2020)는 뉴스 정보원 연결망 분석법을
Mining Loot Box News 83
활용하여 정부의 AI교육 추진에 관한 대중의 요구 를 빠르게 파악할 수 있다는 점을 보였다. Lerman et al.(2008)은 뉴스 분석을 통해 정치후보의 여론을 예측할 수 있는 시스템을 제시하였다.
3.2.2 워드 임베딩 : Word2Vec
우리는 자연어로 된 신문 기사의 내용을 머신러닝 방법을 통해 분석하는 방법을 제안한다. 이를 위해 Google의 Word2Vec이라는 딥러닝 기반의 워드 임 베딩(Word Embedding) 알고리즘을 사용하였다.
임베딩(Word Embedding)이란 “자연어를 기계가 이해할 수 있도록 숫자 벡터로 바꾸는 과정”을 의미 한다(강형석, 양장훈, 2020). 이를 통해 단어 혹은 문 장 속에 함축되어 있는 의미, 문법 정보 등을 파악할 뿐만 아니라 단어 혹은 문장 간의 유사도를 파악하 는데도 유용하게 사용된다. 강형석, 양장훈(2020)은 이 ‘Glove, Swivel’을 행렬분해기반, ‘Word 2Vec, FastText, BERT, ELMo’를 예측기반, ‘잠재 디리 클레 할당(LDA, Latent Dirichlet Allocation)’을 토픽기반으로 구분하였다. 이 중 Glove, Swivel, FastText, Word2Vec은 단어 임베딩에 속하고, LDA, BERT, ELMO는 문장 임베딩에 속한다(강형석, 양장훈, 2020).
Word2Vec은 FastText와 함께 널리 사용되는 방법 중 하나다(강형석, 양장훈, 2020). 단어의 출현 빈도로 단순히 텍스트 데이터를 수치화하는 것보다 벡터 공간으로 합리적인 매핑이 가능하기 때문에 Word2Vec은 잠재된 의미를 키워드로 구성된 백 (Bag) 데이터에서 읽어 내기가 용이하다(김홍범, 심영석, 2018). 하지만 특히 한국어의 경우 조사와 어미를 전처리하는 형태소 분석이 반드시 선행되어 야 한다는 점, 드물게 출현하는 단어의 경우 임베딩이 힘들다는 점, 고유명사, 신조어와 같은 OOV(Out- Of-Vocabulary)는 처리할 수 없다는 한계가 존재 한다(강형석, 양장훈, 2020).
Mikolov et al.(2013)은 Word2Vec에 CBOW와 Skip-gram 모델을 제안했다. CBOW(Continuous Bag-Of-Words)는 주변 단어를 통해 중심 단어를
예측하는 것이고, Skip-gram은 중심 단어를 통해 주변 단어를 예측하는 구조이다. 본 연구에서는 Skip-gram 모델을 채택했으며, 이 모델의 포지티 브 샘플링(f+)과 네거티브 샘플링(f-)에 따른 우도 함수(Likelihood Function)은 다음과 같다.
log _
타겟 단어와 문맥에 해당되는 단어 벡터들이 모 델의 하이퍼 파라미터 를 업데이트 하는 방법은 우도 함수에서 보듯, 1개 쌍의 포지티브 샘플과 다 수의 네거티브 샘플을 사용한다. CBOW와 비슷한 아이디어에서 출발했지만, 이렇듯 Skip-gram 모 델은 중심 단어로 주변 단어의 확률적 출현을 예측 하므로 정보를 업데이트할 기회가 더 많아진다. 우 리는 하이퍼 파리미터들의 적절한 조합을 찾기 위 해 베이즈 최적화 접근법(Bayesian Optimization Approach)를 선택했다. 다른 모델과 마찬가지로 Word2Vec의 성능도 하이퍼 파라미터의 설정에 따 라 달라질 수 있다. 최적화 방법들의 다른 대안들, 즉 탐욕 탐색이나 확률적 탐색보다 베이즈 최적화 가 컴퓨팅 자원을 활용하는 면에서 더 유리한 것으 로 알려져 있다(Eggensperger et al., 2013).
3.2.3 유사도
워드 임베딩 과정을 통해서 벡터 공간안에 숫자로 표현되도록 가공된 데이터들은 구체적인 좌표값을 가지기 때문에 단어들 간의 코사인 유사도(cosine similarity) 계산이 가능해 진다([그림 2] 참조). 코사 인 유사도는 벡터간 각도의 코사인(cosine)값을 이 용하여 벡터간의 유사도를 측정하는 기법으로 각도 별 의미는 <표 2>와 같다(송준모, 강정환, 2018).
cos
⋅
×
×
[그림 2] 코사인 유사도 계산식
84 김태경․손원석․전성민
벡터 간 각도 코사인 값 의미
0° 1 완전히 동일한 벡터
90° 0 상호 독립(직교)
180° -1 완전히 반대인 벡터
<표 2> 벡터 간 코사인 각도별 의미
또한 코사인 유사도 분석과 함께 계층적 군집 분석(H-cluster, Hierarchical Clustering)을 수행 하여 각 군집 별 특성을 분석하였다. 계층적 군집 분석은 임베딩 값들 사이의 거리 또는 유사도를 바탕으로 비슷한 관측값들을 하나의 군집으로 묶 는 기법이다(김호용 외, 2020).
3.3 데이터
본 연구에서 확률형 아이템에 대한 뉴스 기사를 분 석하기 위해 빅카인즈(BIG Kinds, www.bigkinds.
or.kr)가 제공하는 뉴스 분석데이터를 활용하였다.
빅카인즈는 한국언론진흥재단이 2016년부터 운영 하는 뉴스 빅데이터 분석 서비스이며 최근 들어 이 를 활용한 연구들이 등장하고 있다. 도서관을 주제 로 다룬 뉴스 기사를 양적분석과 내용분석을 통해 언론 동향을 분석한 한승희(2019)나, 프레임 분석 을 통해 보수/진보 진영을 대표하는 국내 신문들이 주로 어떤 관점으로 보도하는 경향이 있는지 분석 한 최중홍과 이호규(2020)의 연구를 예시로 들 수 있다.
우리는 1990년부터 2020년 8월까지 빅카인즈에 저장된 뉴스 빅데이터에서 뉴스 제목과 본문에
‘확률형 아이템’을 포함한 텍스트 데이터 1,193건 을 추출하였다. 54개 언론의 기사13)에서 중복과 삭제기사, 명백하게 관련이 없는 뉴스를 검토하여 79건을 제외하고 최종적으로 1,114건을 분석대상 으로 하였다.
13) https://www.bigkinds.or.kr/v2/intro/news.do에서 빅카인즈가 제공하는 분석대상 수록기사 현황을 확 인할 수 있다.
3.4 분석 절차
빅카인즈의 데이터는 ‘뉴스식별자, 일자, 언론사, 기고자, 제목, 통합분류, 사건/사고분류, 인물, 위치, 기관, 키워드, 특성추출(가중치 상위 50개), 본문, URL 등’ 다양한 정보를 항목별로 나누어 제공한다.
본 연구에서는 이 중 ‘제목’과 ‘키워드’ 데이터를 선택하여 분석하였다. ‘제목’ 데이터는 기사 제목을 그대로 불러온 데이터이며, ‘키워드’ 데이터는 기 사 본문을 순서대로 형태소 처리하여 제공하는 가 공 데이터이다. 그 때문에 ‘제목’ 데이터는 ‘키워드’
데이터와 달리 형태소 처리가 선행되어야 했기 때 문에 MeCab과 RmecabKo 패키지를 사용하여 가 공 및 처리하였다(Kim, 2018)
전처리된 데이터들을 TF-IDF(Term Frequency- Inverse Document Frequency) 계산하여 중심 키 워드를 추출하였는데 이때 Mikolov et al.(2013)의 Skip-gram 알고리즘을 R을 통해 진행하였다. 이를 바탕으로 코사인(cosine) 유사도 계산과 거리기반 H-clustering(계층적 군집 분석)을 수행하였다. 해 당 코딩 내용을 요약하자면 아래와 같다.
4. 데이터 분석 결과
데이터 분석 결과 상위 빈출 키워드 20개를 뽑 을 수 있었다. <표 3>에서 볼 수 있다시피 ‘확률 형 아이템’ 키워드와 직접적으로 관련이 있는 ‘게 임, 아이템, 확률’이 가장 잦은 빈도로 출현했음을 알 수 있었고, 그 뒤를 이어 ‘규제, 자율, 산업, 공 개, 협회, ’등 확률형 아이템과 관련한 주요 이슈 키워드들이 많이 빈출되었음을 알 수 있다.
확률형 아이템 뉴스 마이닝 85
순번 키워드 출현빈도
1 게임 10601596
2 아이템 4591830
3 확률 3749045
4 규제 3292124
5 자율 1714463
6 산업 1499227
7 업계 1208202
8 이용자 998731
9 공개 953758
10 한국 831058
11 모바일게임 814168
12 온라인 742706
13 시장 722907
14 협회 722523
15 대표 663040
16 업체 659281
17 청소년 619277
18 등급 609853
19 모바일 589217
20 문화 553787
<표 3> 상위 빈출 키워드 20개
‘공개, 청소년’ 키워드 빈출수 역시 주목할 필요 가 있다. 이는 앞서 2장의 선행연구들에서 다루었 듯이 국내 여론은 확률형 아이템에 대해 ‘청소년 보호’, ‘정보 비대칭성’등과 같은 문제를 많이 다루 고 있다고 해석된다.
‘모바일게임’, ‘모바일’키워드 빈출수도 적지 않음 을 확인할 수 있는데, 이는 확률형 아이템이 이제 모바일 게임에 있어서도 주요 화제임을 유추해 볼 수 있겠다.
다음으로 우리는 <표 4>에서 확인할 수 있듯
‘아이템, 확률, 규제, 자율’과 유사도에서 상위인 키 워드들을 분석하였다. 그 결과 ‘사행심, 조장, 판매, 실효, 강화’가 0.9 이상의 아주 높은 유사도를 띠고 있음을 확인했다.
이는 확률형 아이템에 관한 언론의 여론 반영은 주로 사행심을 조장하고 판매를 위한 목적이라는 측면에 쏠려 있다. 또한, 규제의 실효성과 자율 규 제의 강화라는 주제를 일관되게 다룬다.
분석의 결과를 더 자세하게 이해하기 위해 15개의
임베딩 추출값을 바탕으로 상호 거리를 측정하였고 이를 H-cluster 계산을 통해 [그림 3]과 같이 알아 보았다. 마찬가지로 확률형 아이템의 판매가 사행심 조장 측면에서 우려된다는 여론이 두드러지며, 이 와 함께 자율 규제의 실효성에 대한 관심도가 높은 것을 알 수 있다.
이를 바탕으로 그간의 한국 게임사들이 판매하 던 확률형 아이템에 대한 여론 및 인식이 ‘매출향 상을 통해 게임 산업을 발전시키고 게임의 오락성 을 가미한다.’와 같은 긍정적인 평가보다는 ‘확률 형 아이템은 소비자로 하여금 사행성을 조장하여 게임사의 매출을 올리기 위한 판매상품일 뿐이다.’
와 같은 비판적인 시각이 더욱 강하게 드러났음을 확인할 수 있었다.
아이템 확률 규제 자율
사행심 0.935 0.912 조장 0.954 0.923 판매 0.947 0.928
실효 0.962 0.928
강화 0.930
<표 4> 키워드 : ‘아이템, 확률, 규제, 자율’과 유사도에서 상위인 키워드들
[그림 3] 확률형 아이템의 사행성 관련성 클러스터링 결과
86 Taekyung Kim․Wonseok Son․Seongmin Jeon
결과를 세부적으로 살펴보기 위해 각각의 관계 조합을 분해하여 <표 5>와 3가지의 결과를 유사 도 순서로 내림차순하여 도출해보았다. 첫째 결과 는 ‘아이템, 확률, 모바일게임’과 유사한 키워드를 나타낸 것이다. 가장 높은 유사도(0.999)를 보이는 키워드인 ‘커뮤니티, 갑론을박’를 통해 모바일 게 임 확률형 아이템의 경우 학계, 업계 뿐만 아니라 게임 유저 커뮤니티에서도 화제 거리로 다뤄지고 있음을 유추할 수 있었다. 또한 ‘흥행작, 시가총액, 승승장구, 석권’등 게임의 흥행과 관련된 키워드가 높은 유사도를 보이는 것을 볼 때 확률형 아이템 이 모바일 게임에서 중요한 매출원으로 인식되고 있는지 알 수 있었다.
‘해결책, 실태’ 등 부정적인 이슈 역시 0.99 이상 의 높은 유사도를 보이는 것을 통해 확률형 아이 템의 부정적 여론을 확인할 수 있었고, ‘체육부, 시 행령’등 정부와 관련된 키워드가 높은 유사도를
보이는 것을 보아 확률형 아이템과 입법조치 혹은 행정조치와의 연관성을 확인하였다.
둘째 결과는 첫째 조건인 ‘아이템, 확률, 모바일 게임’에 더하여 ‘규제’정보를 추가하여 유사한 키 워드를 분석한 것이다. 확실히 ‘규제’를 추가했을 때 ‘왜곡, 손해, 폭력, 파탄, 악화, 사기, 중독자, 사 고’ 등 부정적인 키워드와의 유사도가 그 전보다 압도적으로 증가했음을 볼 수 있는데, 이를 통해 여론이 인식하는 확률형 아이템의 문제점과 규제 당위성이 다뤄지고 있음을 유추할 수 있겠다.
셋째 결과는 둘째 조건인 ‘아이템, 확률, 모바일 게임, 규제’에 더하여 ‘자율’ 키워드를 추가하여 분 석한 결과이다. ‘왜곡, 폭력, 파탄, 사기 등’ 매우 부 정적인 키워드와의 높은 유사도를 보이던 둘째 결 과보다는 ‘순이익, 동남아시아, 로열티, 챔피언, 달 빛조각사 등’ 중립적이거나 긍정적인 키워드의 유 사도가 높아져 부정적인 논지가 다소 줄어들었음을
아이템+확률+모바일게임 아이템+확률+모바일게임+규제 아이템+확률+모바일게임+규제+자율
관련 키워드 유사도 관련 키워드 유사도 관련 키워드 유사도
커뮤니티 0.999 재물 0.999 순이익 0.999
갑론을박 0.999 가상 0.999 동남아시아 0.999
흥행작 0.998 왜곡 0.999 로열티 0.998
시가총액 0.998 NHN 0.997 슈팅 0.998
RPG 0.997 독자 0.997 챔피언 0.998
애니팡 0.997 손해 0.996 시간 0.994
정작 0.996 진단 0.996 갈등 0.993
석권 0.996 폭력 0.996 달성 0.991
산업 0.996 증가 0.995 달빛조각사 0.988
개발 0.995 진실 0.995 재물 0.988
시장 0.995 파탄 0.994 대만 0.986
체육부 0.994 중요 0.994 오해 0.986
승승장구 0.993 면제 0.994 어른 0.985
해결책 0.992 카카오 0.993 도구 0.984
실태 0.992 매출액 0.992 대학생 0.983
판타지 0.990 악화 0.988 공룡 0.983
보상 0.990 사고 0.988 단속 0.981
소울 0.989 사기 0.986 신고 0.980
iOS 0.987 정황 0.985 중독자 0.978
시행령 0.987 중독자 0.975 사용자 0.974
<표 5> 워드 임베딩을 활용한 관계 연산 결과
Mining Loot Box News 87
확인했다. 이를 통해 ‘확률형 아이템 규제’를 다루 는 여론보다 ‘확률형 아이템 자율 규제’를 다루는 여론이 ‘순이익, 로열티’등 게임사 성장과 관련된 논지를 더 많이 다루면서 확률형 아이템에 대해 비 교적 우호적인 논지를 띠고 있음을 유추할 수 있다.
5. 결 론
지금까지 우리는 확률형 아이템에 대한 여론 동 향을 파악하기 위해 뉴스 빅데이터를 분석하였다.
이를 위해 빅카인즈에서 제공하는 뉴스데이터를 전처리 한 후 Word2Vec이라는 딥러닝 기반의 단 어 임베딩 알고리즘을 사용하였다. 또한, 한정된 문서 데이터에서 더 많은 학습 데이터를 확보할 수 있도록 Skip-gram 모델을 채택하였다. 이것을 바탕으로 의미 해석 및 여론 동향을 판단하고자 코사인(cosine) 유사도 계산과 거리기반 H-cluste- ring을 수행하여 결과를 도출하였다. 분석 결과를 요약하자면 다음과 같다.
첫째, 키워드 ‘아이템, 확률, 규제, 자율’과 유사 한 상위 키워드를 분석한 결과 확률형 아이템과 관련한 여론은 주로 사행심 조장과 판매를 위한 목적이라는 인식이 강했다. 또한, 규제의 실효성 내지는 규제 강화에 대한 주제의식 역시 강하게 나타나, 현행 자율규제 대한 여론의 논조를 읽을 수 있었다.
이에 대해 15개의 임베딩 추출값을 바탕으로 H-cluster 계산을 수행한 결과, 사행성 조장 및 규제 실효성에 대한 관심이 더 두드러졌다. 이는 그간의 한국 게임사들이 판매하던 확률형 아이템 에 대한 인식이 매출 향상, 게임 산업 발전 및 게 임의 몰입도 향상과 같은 긍정적인 평가보다 오직 게임사의 매출을 위한 판매상품 내지는 사행성을 조장한다는 비판적인 시각이 강하게 드러났음을 의미한다.
둘째, ‘사행성, 청소년 보호, 범죄, 정보의 비대칭 성, 중독성 등’ 기존의 선행연구들에서 제시된 확률 형 아이템의 문제점이 본 연구에서도 드러나 기존의
학설들과 일치했음을 확인했다.
셋째, 기존 ‘규제’ 정보만 추가한 경우에 비하여
‘자율’ 정보까지 추가한 경우, 보다 중립적이거나 긍정적인 논조로 변했음을 확인할 수 있었다. 이 는 자율규제보다 정부의 규제를 다루는 여론이 좀 더 확률형 아이템에 대해 부정적이고 엄격한 것이 라 해석된다.
넷째, 확률형 아이템과 ‘애니팡, 달빛조각사, 흥 행작, RPG’ 등 구체적인 게임 타이틀 및 흥행에 대한 키워드가 큰 유사도를 보였다. 이는 국내 여 론이 개별 게임 작품 속 확률형 아이템 존재 유무 에 대해 큰 관심을 갖고 있을 뿐만 아니라 이제 확률형 아이템이 게임 흥행에도 영향을 끼칠 수 있을 정도로 확률형 아이템이 중요한 이슈로 부각 되었음이라 해석된다. 연구 결과는 모바일 게임과 확률형 아이템 비즈니스가 밀접히 연관된다는 사 실을 보여준다. 이는, 확률형 아이템이 모바일 게 임의 중요 수익원으로 다수의 중소형 게임 개발사 가 확률형 아이템에 의존적이라는 사실과 부합된 다. 따라서 확률형 아이템 규제는 중소형 모바일 게임 개발사의 경영 환경을 고려할 필요가 있다.
이처럼 본 연구에서 제시된 단어 인베딩을 통한 뉴스 빅데이터 분석은 단시간 내에 효율적으로 관 련 여론의 추이와 중심 주제를 파악하는데 도움이 된다. 이는 기존에 사용되었던 패널 조사 방법이 나 전문가 조사와 보완적 목적으로 함께 사용되거 나 규모가 작은 영세 게임 사업자들이 규제 필요 성에 대한 정보를 신속히 파악하여 대응책을 마련 하는 일에 도움이 될 것으로 본다.
한편, 본 연구의 결과는 연구의 명백한 한계점과 함께 이해될 필요가 있다. 우선 우리는 FastText나 BERT와 같은 대안적 워드 임베딩 방법들과 제안 된 방법을 비교한 결과를 제시하지 않았다. 시계열 변화에 따른 여론분석 역시 시행하지 않았다. 또한 전통적으로 활용된 전문가 패널 접근법과 비교하여 여론 동향을 판별하는 능력에 대한 심도 있는 노력 이 더 필요하다. 이와 같은 한계는 후속 연구를 통해 보완되어야 할 것이다.
88 김태경․손원석․전성민
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90 Taekyung Kim․Wonseok Son․Seongmin Jeon
About the Authors
김 태 경 ([email protected])
서울대학교 경영학부에서 학사, 석사, 박사를 취득하였다. 그는 현재 광운대 학교 경영학부에서 부교수로 재직하고 있다. 주요 관심 분야는 데이터 과학, 데이터 모델링, 스마트 관광이다.
손 원 석 ([email protected])
광운대학교 국제통상학부에서 학사를 취득하였다. 현재 광운대학원 방위사 업학과에서 석사과정 중에 있으며 주요 관심 분야는 데이터 과학, 국방획득, 국방정책이다.
전 성 민 ([email protected])
서울대학교 경제학과(학사), KDI 국제정책대학원(석사), 서울대학교 경영대 학 경영정보학(박사), 현재 가천대학교 경영대학 글로벌경영학과 부교수로 재직 중이다. IBM과 삼성에서 다수의 IT 프로젝트에 참여했으며, 서울과 미 국 실리콘밸리에서 창업자로 일한 경력을 가지고 있다. 주요 연구 분야는 전자상거래, 디지털 콘텐츠, 플랫폼 비즈니스 등이다.
