기계학습 알고리즘 사용하면 눈 추적 데이터만으로 외향성과 친화성 등 예측 가능해 동공의 크기는 성격 특성 중 신경성을 예측하는 데 중요하지만 다른 특성 예상엔 별로 유용하지 않은 것으로 드러났다. / 사진:GETTY IMAGES BANK우리는 눈을 통해 주변 세계를 인식한다. 그러나 눈은 마음을 들여다보는 창이기도 하다. 특히 우리 눈의 움직임이 성격의 영향을 받는다는 점을 시사하는 연구 결과가 계속 나온다. 이 주제를 탐구한 여러 연구는 비슷한 특성을 가진 사람의 경우 눈을 움직이는 방식이 비슷하다는 점을 발견했다. 예를 들어 낙관론자는 암의 형태를 보여주는 사진처럼 부정적인 감정을 자극하는 이미지를 자세히 보려하지 않고 눈을 다른 곳으로 돌린다. 반면 호기심이 많은 사람은 무슨 이미지든 자세히 관찰하는 경향을 보인다.
최근 호주와 독일의 과학자들로 구성된 국제 연구팀은 성격과 눈의 움직임 사이에 어떻게 연관성이 있는지 좀 더 자세히 알아보려 했다. 과학 잡지 뉴사이언티스트에 따르면 그들은 기계학습 알고리즘(구체적인 프로그램 없이 특정 메커니즘을 익힐 수 있는 컴퓨터 코드)을 개발함으로써 그 상관관계를 탐구했다.
학술지 ‘인간신경과학 프론티어스’에 발표된 이 연구에서 과학자들은 호주 남부에 있는 플린더스대학에서 학생 42명에게 눈의 움직임을 추적하는 특수 안경을 지급했다. 참가 학생들은 그 안경을 끼고 캠퍼스를 돌아다녔고, 가게에서 물건을 샀다. 또 5대 성격 특성(외향성·신경성·성실성·친화성·개방성)을 측정하는 설문서도 작성했다.
연구팀은 알고리즘을 사용하면 눈의 움직임을 추적한 데이터만을 기초로 그중 4가지 특성(신경성·외향성·친화성·성실성)과 지각적 호기심을 예측할 수 있다는 사실을 발견했다. 현재로선 이 기법이 그런 성격 특성 예측에서 일반적인 추측보다 7~15% 더 정확할 뿐이다. 그러나 연구팀은 참가자 42명의 데이터만으로 기계학습을 했다는 점을 지적했다. 알고리즘이 더 많은 눈 움직임 추적 데이터를 학습하면 예측이 점점 더 정확해질 수 있다는 뜻이다.
더구나 이 결과는 “지금까지 무시됐던 눈 움직임의 특성과 성격 사이의 새로운 관계를 보여줬다”고 연구팀은 강조했다. 예를 들어 동공의 크기는 성격 특성 중 신경성을 예측하는 데는 중요하지만 다른 특성의 예측엔 별로 유용하지 않은 것으로 드러났다. 이 연구 결과는 로봇·스마트폰·자율주행차 등의 컴퓨터 시스템이 눈 움직임 추적 데이터에 기초해 사용자의 성격을 자동 파악하고 그에 맞게 작동될 가능성을 보여준다. 그러나 이런 기술이 모두에게 매력적이진 않다. 지금 소비자는 기술업체에 넘겨주는 개인정보에 민감하며 갈수록 그 양이 많아진다고 우려하기 때문이다.
- 아리스토스 조지우 뉴스위크 기자
※ [뉴스위크 한국판 2018년 6월 4일자에 실린 기사를 전재합니다.]
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