Large Scale Happiness Index 측정하기

국민 전체의 행복 지수와 같이 large scale happiness index를 측정하는 방법들이 개발되어 실용화되고 있다.   예를 들면,  wefeelfine은 2,3백만 블로그 및 social network, Twitter, Facebook 등에서 주고 받은 메시지, 포스팅에서 검색엔진을 이용해서 “I feel”, “I am feeling” 등을 포함한 10백만 문장을 찾아서 각 문장에 포함된 단어들의 감정 지수를 0에서 9점 사이의 점수로 환산해서 국민 전체의 행복지수를 측정하였다.     예를 들면, “triumphant”는 8.87점, “paradise”는 8.72점, “pancakes”는 6.08점, “vanity”는 4.30점, “hostage”는 2.20점, “suicide”는 1.25점 등이다. 

이런 방식으로 행복지수를 측정한 결과에 의하면,

  • 2008년 Election Day에 “proud” 단어의 사용이 급증하면서 행복지수도 급격하게 증가했다.
  • Michael Jackson이 사망한 날과 그 이후 2일동안 행복지수가 급격하게 감소했다.
  • 매년 9월 10일과 11일에는 행복지수가 매우 낮게 나타났다.

설문 방식을 이용해서 감정을 조사하는 것은 조사 자체가 감정에 영향을 줄 수 있다는 문제가 있었다.    반면에 인터넷에서 감정을 나타내는 단어들을 통해서 large scale 행복지수를 측정하는 것은 감정 점수를 환산하는 방식이 객관성이 없고 자의적이라는 문제가 있다.   하지만 최근 언어학적, 심리학적 접근을 통해 단어들에서 감정 점수를 환산하는 방식이 매우 정교해지면서 large scale happiness index 측정이 주목받고 있다.   비용을 들이지 않고 수시로 쉽게 측정 가능하기 때문이다.   하지만 이런 방법은 아직은 영어권에서만 적용될 수 있다.    하루빨리 한글에서도 이런 방식이 적용될 수 있기를 기대해본다.

Source:  If You’re Happy, Then We Know It: Research Measures Mood

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