종교적 용어 빈도 높으면 당뇨일 확률 높아… 일부 증상에선 인구통계적 데이터보다 더 정확한 예측 가능해페이스북 포스트에 사용된 단어만 분석해도 우울증부터 성병까지 다양한 증상을 확인할 수 있다고 과학자들이 밝혔다. 그들은 개인의 페이스북 프로필을 조사하는 것이 나이·성별·인종 같은 인구 통계적인 정보보다 질병 여부를 더 정확하게 예측하고 확인할 수 있는지 알아보기 위한 연구 결과를 학술지 플로스 원 최신호에 발표했다.

연구팀은 소화 장애, 부상, 임신, 피부 장애, 불안증, 비만, 약물·알코올 남용, 성병 등 전부 합해 21가지 질환과 증상을 가진 미국인 환자 999명의 동의를 받아 그들이 페이스북에 포스트한 94만9530건의 ‘상태 업데이트’에 들어 있는 단어 약 2000만 개를 조사했다. 모든 포스트는 최소한 500개 단어를 포함했다. 그들은 자체 개발한 모델로 단어 데이터들을 분류해 사용횟수와 빈도 등을 분석했다.

그 결과 모든 증상은 환자의 페이스북 데이터를 사용해 상당히 정확하게 예측할 수 있었다. 그러나 그중 18가지 증상은 인구 통계적 정보와 페이스북 데이터 둘 다를 사용했을 때 가장 정확하게 예측할 수 있었다. 반면 10가지 증상은 인구 통계적 데이터보다 페이스북의 단어를 사용했을 때 가장 정확하게 예측할 수 있었다.

예를 들어 ‘술(drink)’이나 ‘취했다(drunk)’ 또는 ‘병(bottle)’이라는 단어를 많이 사용한 사람은 실제 알코올 남용 가능성이 25% 높았다. ‘고통(pain)’이나 ‘울음(crying)’ ‘눈물(tears)’ 같은 단어를 자주 쓴 사람은 우울증 발생 확률이 높았다. 또 ‘배(stomach)’ ‘머리(head)’ ‘다쳤다(hurt)’ 같은 용어도 심리적 장애의 신체적 증상에 시달리는 것을 의미하는 것으로 우울증을 예측할 수 있었다. ‘멍청이(dumb)’ 등 상대에 대한 적대감을 표하거나 욕설(‘bullsh*t’ 또는 ‘b*tches’)을 자주 쓰는 사람은 약물 중독이나 조현병 발생 확률이 4.1배가량 높았다. ‘신(god)’ ‘기도(pray)’ ‘가족(family) 같은 단어를 쓰는 빈도가 상위 25%로 높은 사람은 하위 25% 사람보다 당뇨병에 걸릴 확률이 15배 이상 높은 것으로 나타났다.

연구팀은 참가자의 병력과 페이스북 페이지 사이의 패턴을 발견할 수 있을지 알아보기 위해 그들의 동의를 얻어 전자 의료기록도 살폈다. 그 방법은 불안증·우울증·정신질환 같은 정신건강 장애와 당뇨 같은 만성 질병을 확인하는 데 가장 큰 도움이 됐다. 연구팀은 개인의 유전자 구성과 특정 질병에 걸릴 위험을 알 수 있는 게놈(genome, 유전체)처럼 그들이 소셜미디어에서 사용하는 단어가 건강 상태를 파악하는 단서가 되는 ‘소셜미디옴(social mediome)’을 구성할 수 있다고 주장했다. 소셜미디어는 또 개인의 유전자 정보보다 더 쉽게 접근할 수 있으며 개인 맞춤형 의료에도 사용될 수 있다.

연구팀은 “소셜미디어 데이터는 일반적으로 파악하기 어려운 환자의 일상생활을 들여다볼 수 있는 ‘수량화 가능한 링크’다. 행동적·환경적 질병 위험 인자를 탐지하고 평가할 수 있는 길을 제공한다”고 설명했다. 이 논문의 주 저자로 펜실베이니아대학 디지털건강의학센터 소장인 라이나 머천트 박사는 뉴스위크에 “소셜미디어 포스트에서 단어가 반드시 건강에 관해 명시적으로 사용되지 않았을 때도 그것을 통해 사용자의 건강 상태를 상당히 정확히 알 수 있었다”며 “그처럼 정확도가 높으리라고는 기대하지 않았기 때문에 결과를 보고 놀랐다”고 말했다. “따라서 자주 쓰는 단어 패턴을 분석하는 인공지능을 개발하면 SNS를 통해 진단하는 일이 가능해질지 모른다.”

그러나 그녀는 이 연구에 참여한 환자들이 한 병원에서만 치료를 받았기 때문에 결과를 일반화하기 어렵다고 인정했다. “국가나 생활환경, 문화에 따라 자주 사용하는 단어가 다를 수 있으므로 더 많은 표본을 상대로 추가 연구가 필요하다.” 논문에서도 저자들은 단어가 특정 증상과의 상관관계를 시사할 뿐이어서 개인이 특정 질병에 걸린 이유를 설명할 수 없어 연구 방법에 한계가 있다고 밝혔다. “초기 연구이긴 하지만 이번 연구 결과는 데이터 마이닝을 활용할 기회와 질병의 조기 발견 가능성, 데이터 마이닝과 건강 예측의 잠재적인 해로움에 관한 추가 연구가 필요하다는 점을 시사한다.”

이 분야의 다른 전문가들은 이번 연구 결과가 디지털 역학이라는 새로운 분야에 추가될 수 있는 흥미로운 증거라며 연구팀이 환자의 동의를 받는 데 초점을 맞췄다는 점을 높이 샀다. 그러면서도 그들은 현실 세계의 시나리오에서도 개인정보가 잘 보호될 수 있는지에 의문을 가졌다.

스탠퍼드대학 정신의학·행동과학과의 임상 심리학자 애덤 마이너는 뉴스위크에 이렇게 논평했다. “해결되지 않은 중요한 의문은 소셜미디어에서 보이는 행동이 건강과 어떤 관련이 있느냐는 것이다. 이 관계가 더 이른 시점의 질병 탐지와 개입 방법을 탐구하는 문제에서 큰 도움이 될 수 있다. 특히 이번 연구는 환자의 동의를 받았다는 점이 중요하다. 그러나 환자가 자신의 소셜미디어 데이터를 의사와 공유할 때 실제로 어떤 일이 벌어질지 불확실하다. 예를 들어 보험회사나 정부도 그런 데이터에 접근할 수 있을까? 자신의 온라인 행동 때문에 경찰에 불려가는 일이 생길 수 있을까? 따라서 명확한 정책과 기대가 관련자 모두에게 매우 중요하다.”

피츠버그대학 미디어·기술·건강연구소의 제이슨 콜디츠 연구원은 뉴스위크에 페이스북 포스트가 나이·성별·인종 같은 인구 통계적 기본 데이터보다 질병 예측에 더 효과적인 것은 당연하다고 말했다. “하지만 이런 데이터가 학력이나 사회 경제적 지위, 거주지 등 좀 더 완벽한 인구 통계적 데이터보다 질병 예측에 더 유리한지는 아직 알 수 없다. 이런 추가적인 인구통계 데이터는 건강 조건을 상당히 정확하게 예측할 수 있다.”

콜디츠 연구원은 또 “이런 일을 페이스북 사용자들의 동의 없이 실시한다면 심각한 윤리적 우려를 제기할 수 있다”고 말했다. “특히 정신적·행동적 건강 상태나 성병 감염 같은 민감한 문제에서는 이런 데이터 활용이 문제가 될 수 있다. 이런 증상을 확인하는 것도 문제가 될 수 있지만 그 외에 증상이 없는 사람을 오판할 위험도 있다.”

콜디츠 연구원은 이 연구 결과를 보고 개인이 자신이나 다른 페이스북 사용자를 그런 식으로 진단하려 해서는 안 된다고 덧붙였다. “특정 건강 증상을 진단하는 문제는 전문적인 훈련을 받은 의사에게 맡겨야 한다. 또 페이스북 사용자는 자신이 공유하는 콘텐트나 사용하는 단어가 자신의 건강 증상을 확인하는 정보를 제공할 수 있다는 사실에 유의해야 한다. 그런 증상이 공개되는 것을 원하는 사람은 없을 것이다.”

※ [뉴스위크 한국판 2019년 7월 1일자에 실린 기사를 전재합니다.]

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