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Sentiment Analytics: Understanding Emotions and Opinions Through Data

Sentiment analytics is a data analysis technique used to identify, extract, and interpret emotions, opinions, and attitudes expressed in text, speech, or digital interactions. It helps organizations and researchers understand how people feel about topics, events, products, services, or ideas by analyzing language patterns rather than relying solely on numerical data. As digital communication continues to expand through social media, online reviews, emails, chatbots, and customer feedback platforms, sentiment analytics has become an important tool for making sense of large volumes of unstructured data.

At its core, sentiment analytics uses natural language processing (NLP), machine learning, and linguistic rules to classify content into categories such as positive, negative, or neutral. More advanced systems go beyond basic polarity detection and identify emotions like happiness, anger, frustration, fear, or trust. These insights allow analysts to understand not just what people are saying, but how…

현대 사회에서 인공지능은 단순한 도구를 넘어, 인간과 상호작용하는 협력자로 자리 잡고 있습니다. 그 중심에는 대규모 언어 모델(LLM)이 있습니다. LLM은 방대한 양의 글을 학습해 사람처럼 언어를 이해하고 생성할 수 있는 인공지능입니다. 이러한 능력 덕분에 인간과 컴퓨터의 소통 방식, 즉 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)에 큰 변화를 가져오고 있습니다.

대규모 언어 모델은 사람처럼 질문을 이해하고, 문장을 자연스럽게 만들어 대답할 수 있습니다. 사용자가 글을 입력하면 모델은 문맥과 의미를 분석해 가장 적절한 답변을 생성합니다. 이를 통해 우리는 단순히 기계를 조작하는 것이 아니라, 대화하듯 기계와 소통할 수 있습니다.

기술적인 측면에서 LLM은 ‘변환기(Transformer)’라는 구조를 기반으로 합니다. 이 구조는 문장 속 단어들이 서로 어떤 관계를 갖는지 이해하도록 돕습니다. 문맥과 의미를 파악하여 일관된 답변을 제공하기 때문에, 사용자 입장에서는 마치 사람과 대화하는 것과 같은 경험을 하게 됩니다.

LLM은 이미 다양한 HCI 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어, 챗봇과 가상 비서는 사용자의 질문을 이해하고 즉각적으로 반응하며, 교육 플랫폼에서는 학습자 맞춤형 피드백을 제공합니다. 또한 글쓰기 도구, 검색 엔진, 프로그래밍 지원 등에서도 인간과 컴퓨터의 상호작용을 더…