소셜 메타버스에서의 디지털 질투의 영향과 측정

Ⅰ. 서 론

메타버스(Metaverse)는 사회·문화·경제 활동에 대한 디지털 경험을 가능하게 하는 가상-현실 융합의 집합적 공유 공간을 제공한다. 메타버스에서 사용자들은 아바타(avatar)라고 하는 디지털 매개체를 선택하고 음성/텍스트 대화, 아바타 제스처 등을 통한 디지털 상호작용을 통해 다른 사용자들과 소통한다^[1][2][3]. 현실사회에서와 마찬가지로 인간은 메타버스 공간에서도 다양한 욕구를 갖게 되고 이를 표현함으로써 사용자들 간에 다양한 감정적 교류를 하게 된다. ‘질투(jealousy)’는 이러한 상황에서 빈번하게 발생하는 감정 중의 하나이다. 매슬로(Maslow)는 인간의 욕구를 5단계(생리적, 안정, 사회적, 존경, 자아실현)로 나누었는데, 질투는 이 중에서 사회적 욕구에 해당한다^[4]. 사회적 욕구는 사회적 관계 내에서 사랑과 소속감(love and belonging)을 충족시키고자 하는 욕구로, 사회적 관계 내에서 자신이 거절당하거나 소외감을 느끼게 될 때 인간은 질투를 느끼게 된다. 청소년기의 일상생활에서의 질투에 대한 레나즈(Lennarz)의 연구에 의하면 평균적으로 표본의 90%가 질투 평가에 포함된 20%의 항목에서 질투를 경험했다고 하며 이는 우울 증상과도 관련이 있다고 한다^[5]. 구블러(Gubler et al.)의 연구에 의하면, 소셜 미디어 사용자의 78.06%가 질투를 느끼는 것으로 조사되었다^[6]. 메타버스 서비스를 주로 이용하게 되는 대상이 젊은 층인 것을 감안할 때 질투를 포함한 심리적 감정에 대한 연구는 필요하다.

메타버스는 사회적 활동이 가능한 디지털 공간으로 아바타를 조정하는 사용자들 역시 그 사회적 관계에서 사랑과 소속감을 충족하고자 하는 욕구를 가질 수 있다. 즉, 메타버스 공간에서도 인간의 다양한 감정이 표출될 수 있으며, 이러한 감정으로 인해 사용자들 사이에 갈등이 발생할 수 있다. 이러한 갈등은 사회적, 경제적 측면에서 손익을 초래할 수 있는데, 본 연구에서는 특히 질투라는 감정에 주목하여 그 영향을 살펴본다.

질투는 상실에 대한 동기유발로 유용한 측면이 있지만 상실에 대한 공격성은 자신과 사용자들 사이의 관계에 부정적인 영향을 미쳐 메타버스의 건전한 문화 형성을 방해할 수 있다. 소셜 네트워크 서비스(SNS: Social Network Service)로 예를 들면, 사람들은 타인의 게시물로부터 경험을 공유하고 외로움과 같은 감정을 완화하기도 하지만, 타인과의 비교는 시기와 같은 부정적 감정을 부추기기도 한다^[5]. 사람들이 디지털 미디어에서 평범하거나 지루한 삶의 부분은 생략하고 가장 좋은 순간만을 공유함으로써 각자의 ‘이상적 자아’를 표상하고자 하는 욕망이 있음을 앎에도 불구하고, 사람들은 그 디지털 공간에서 타인과 자신을 비교하게 된다. 메타버스가 SNS의 기능을 포함할 수 있고 더 풍부한 상호작용이 가능한 디지털 공간이라는 점을 생각해 볼 때, 디지털 질투의 유발 요인은 충분하다.

디지털 공간에서의 건강한 관계 형성과 개선된 사용자 경험 설계를 위해 메타버스에서 질투 유발 요인을 발견하고 이해하는 것이 필요하다. 인지적, 정서적, 행동적 영역에서 다면적으로 구성된 복합체인 질투와 같은 사용자 감정에 대한 측정 시도는 메타버스 콘텐츠 제작·운영에 새로운 기회를 제공할 수 있다. 그동안 메타버스 서비스의 기술적 구현에 많은 노력을 기울여 왔지만, 앞으로는 메타버스 공간에서의 심리적 변인에 대한 연구도 필요하다. 본 논문에서는 소셜 메타버스에서 질투 감정에 대해 탐색하여 디지털 질투를 유발하는 기제와 상황을 이해하고 그 측정·분석 방법에 대해 논의한다. 본 논문에서는 소셜 메타버스에서 사용자의 선택, 결정, 행동에 영향을 미칠 수 있는 동인 중의 하나로 질투 감정을 살펴보고자 하는바, 질투를 로맨틱 관계(romantic relationship)에서 발생하는 감정보다는 다양한 사회적 관계에서 발생할 수 있는 포괄적 감정으로 접근하고자 한다^[7]. II장에서는 소셜 메타버스에서의 사회적 상호작용과 소셜 메타버스에서의 질투에 대해 정의하고 그 유발 요인을 발견함과 동시에 질투가 사용자에 미치는 영향에 대해 살펴본다. III장에서는 소셜 메타버스에서의 디지털 질투 측정 방법을 제시하고, IV장에서 본 논문을 마친다.

Ⅱ. 소셜 메타버스에서의 질투

2. 소셜 메타버스에서의 질투의 특징과 유발 요인

질투는 인간사회 내 상호작용을 통해 발생하게 되는 여러 감정 중 하나이다. 질투는 개인이 가치 있게 생각하는 것, 특히 인간관계의 영역에서의 어떤 것을 상실하게 될 것이라는 우려나 불안과 관련이 있다^[14]. 영어 단어 ‘jealousy’에 해당하는 질투는 인지적, 정서적, 행동적 영역에서 다면적으로 구성된 복합체적 감정으로, 문화권에 따라 ‘선망’¹⁾²⁾과 ‘시기’³⁾로 표현되는 감정을 포함한다^[6]. 그렇기 때문에 질투는 대화나 상황의 맥락적인 측면에서 이해할 필요가 있다. 질투는 동서양 문화권 간에 다양한 측면에서 차이가 나타난다(표 1). 집단주의(collectivism)가 두드러지는 동양 문화권에서 질투는 사회관계 내에서의 체면 유지나 관계 조화를 위협하는 요소들에 대해 발생하는 경향이 있으며, 질투의 표현은 상대적으로 내재화되고 간접적인 형태를 띤다. 반면, 개인주의(individualism)가 강조되는 서양 문화권에서는 질투가 주로 개인의 성취나 물질적 소유와 관련하여 나타나며, 질투의 표현도 보다 외현적이고 직접적인 방식으로 이루어진다^[15][16][17]. 또한, 질투는 시대적으로 그 단어의 사용에 따라 주도적인 의미가 달라져 질투에서의 부러움의 감정 혹은 그것으로 고양된 증오나 적의의 형태적 측면이 부각될 수 있음도 고려해야 한다. 로맨틱한 관계에서 빈번하게 나타나는 질투는 그것이 증오로 변하며 나타나는 ‘공격성’ 때문에 질투는 부정적인 감정으로 보는 것이 대체적이기도 하다^[18].

Table 1.

Comparison of jealousy in eastern and western cultures

질투는 로맨틱한 관계에 한정된 감정이 아니라 더 다양한 관계(현실이나 디지털 공간에서의 친구, 낯선 타인 등)에서 발생할 수 있다^[19]. 질투는 성별, 자존감, 문화권 등 다양한 개인적, 사회적 변인에 의해 영향을 받는다. 성별 측면에서 연구 조건에 따른 차이가 있기는 하지만, 대체로 여자가 남자보다 질투를 더 빈번하게 느끼는 것으로 나타났다^[6]. 또한, 자존감이 높은 개인은 자신의 상황을 타인보다 더 나쁘다고 평가할 가능성이 낮아 질투를 덜 경험하게 되는 것으로 조사되었다. 질투는 현실세계보다 온라인 디지털 공간에서 더 많이 유발될 수 있는데, 이는 개인의 자존감에 영향을 미칠 수 있는 비교 대상에 대한 정보가 실시간 공유되어 있는 소셜 미디어의 특성에 따른 것으로 볼 수 있다^[5]. 메타버스에서 사용자의 정체성이 투영된 아바타는 다른 사용자들의 아바타들과 함께 공유된 임의 공간에서 실시간으로 상호작용하기 때문에 사용자들은 다른 디지털 미디어들에 비해 사회적 실재감(social presence)을 더 크게 느낄 수 있다^[8][20]. 즉, 사회·문화·경제 활동이 자연스러운 소셜 메타버스에서 질투는 쉽게 경험할 수 있는 감정일 수 있음을 의미한다. 온라인에서 질투를 느끼는 정도는 연령에 따라 다를 수 있는데, 소셜 미디어에 의해 더 크게 영향을 받는 청소년들이 그 감정을 느끼는 정도가 크다고 알려져 있다^[5].

소셜 메타버스에서 질투는 가상공간에 있는 사용자가 다른 사용자와의 상호작용 과정에서 자신과 관계에 대해 경험하는 대체로 부정적인 감정 상태를 말한다. 이는 파트너나 친구, 혹은 다른 사회적 관계가 또 다른 타인과 친밀해지거나 특별한 상호작용을 할 때 느끼는 불안, 분노, 불안감 등을 포함한다. 이러한 감정은 현실세계의 질투와 유사하지만, 디지털 공간의 특성에 따른 증강된 상호작용의 방식 때문에 질투 감정의 강도와 그 영향이 달라질 수 있다. 또한, 메타버스에서는 사회적 상호작용의 패턴이 현실과 다르게 전개될 수 있으므로 그 질투의 양상이 현실세계의 그것보다 더 다양하게 나타날 수 있기도 하다. 즉, 현실세계와 메타버스는 맥락적, 환경적 특성에서 뚜렷한 차이를 보이며, 이러한 차이로 인해 질투의 유발 기제, 표출 방식, 그리고 그 결과적 영향이 두 환경에서 상이하게 나타난다(표 2 참조). 구체적으로, 메타버스에서 사용자는 아바타를 매개체로 하여 상호작용 할 수 있는데, 다른 사용자의 아바타나 장착한 아이템에 대해 사회적 비교를 하게 된다^[10]. 이는 소셜 메타버스가 아바타의 외모, 이벤트 성과 순위 등에 대한 정보를 쉽게 확인할 수 있는 공간이기 때문이다.⁴⁾ 또한, 관계적 측면에서 현실세계와 유사하게 사용자의 파트너나 친구가 다른 사용자와 교류 빈도를 늘리게 되어 친밀해지는 것(예: 칭찬, 친밀한 표현, 비밀스러운 대화 등)을 목격할 때 사용자의 ‘관계 안정성’이 영향을 받아 질투 감정이 느껴질 수 있다. 소셜 메타버스에서 사용자의 활동은 실시간으로 다른 사용자들에게 노출되며 사용자 역시 다른 사용자들, 자신의 파트너나 친구가 특정 시간에 누구와 상호작용하는지, 어떤 활동에 참여하는지 확인할 수 있다. 메타버스는 디지털 경제 시스템을 가질 수 있는데, 디지털 자산(예: 디지털 화폐, 가상 부동산 등)의 격차에 의해 질투를 느낄 수 있다^[21][22]. 따라서 소셜 메타버스에서 사용자는 사회적 비교, 관계 불안정성, 디지털 자산 격차 등과 같은 요인에 의해 그 행동의 방식과 형태가 달라질 수 있음을 짐작할 수 있다.

Table 2.

Real-world jealousy and digital jealousy

III. 디지털 질투 측정과 방법론 토의

본 연구에서 논한 바와 같이 메타버스의 고유한 특성은 질투 현상에 새로운 차원을 부여하며, 이는 기존의 현실 세계 기반 질투 연구와는 다른 접근이 필요함을 시사한다. 메타버스 상의 질투는 현실 세계의 질투와 상이할 뿐만 아니라, 다른 소셜 미디어에서 발생하는 디지털 질투와도 구별된다. 이는 비주얼 아바타가 공간 내에서 이동할 수 있고, 다양한 채널(실시간/비실시간, 텍스트, 음성, 비디오, 이미지 등)을 통해 상호작용할 수 있는 메타버스의 독특한 특성 때문이다. 소셜 메타버스에서 발생하는 질투로 인한 잠재적인 폐해를 줄이고 이를 건전한 공간으로 만들기 위해서는 이 공간에서 일어나는 질투를 과학적으로 분석하는 것이 선행되어야 한다. 이에 본 연구에서는 소셜 메타버스 상의 질투를 측정할 수 있는 다양한 방법론을 제시하고 논의하고자 한다. 이를 통해 본 연구는 메타버스 환경에서의 질투 현상에 대한 체계적인 이해와 효과적인 관리 방안 수립에 기여할 수 있을 것이다.

2. 대화 텍스트 분석 방법

Meta(舊 Facebook) 등과 같은 SNS에서 사용자는 ‘좋아요(likes)’ 등과 같은 이모지(Emoji)나 짧고 간결한 메시지 입력을 통해 감정을 표현할 수 있다. 메타버스에서는 서비스 환경에 따라 텍스트/음성 대화와 제스처 등을 통한 상호작용이 가능하다. 메타버스에서의 사용자 텍스트 입력은 단일 텍스트 메시지 기록과 다르게 대화 형식을 갖는 실시간 텍스트일 수 있다.

사용자 대화 텍스트에서 질투와 관련된 단어나 표현을 식별하는 방식으로 질투의 정도를 측정해 볼 수 있다. 이를 위해 메타버스에서 대화 텍스트 데이터(채팅 기록, 게시물 댓글 등)를 수집하고 텍스트 정제, 토큰화, 불용어 제거 등의 기본적인 데이터 전처리를 수행한다. ‘질투’ 관련 감정을 표현하는 문장을 레이블링하여 학습 데이터를 만든다. 혹은 기존의 감정 분석을 위한 데이터셋(예: Sentiment140)을 활용해 볼 수도 있다.

그림 1의 예시에서 보는 것과 같은 방법으로 개별 대화 텍스트 문장들에 대해 질투 감정 평가 기준을 따르는 감정 분석 모델을 학습시켜 질투 분석을 수행할 수 있다. 각 문장에 대해 질투와 관련된 키워드들(예: ‘부럽다’, ‘갖고 싶다’ 등)을 추출하고 TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) 등으로 이들의 빈도 및 특정 단어의 중요도를 계산하여 질투에 대한 0에서 1 사이의 확률 점수를 산정해 볼 수 있다.

Fig. 1.

Example of evaluating jealousy in a single sentence

그림 2의 예시에서 보듯이 문장별 질투 점수를 종합하여 연결된 대화 문장들의 전체 질투 감정을 평가해 볼 수 있다. 예를 들어, 각 문장의 질투 점수가 0.8, 0.7, 0.9, 0.6, 0.5라고 할 때 평균 질투 점수는 (0.8+0.7+0.9+0.6+0.5) / 5 = 0.7이 되는 식이다. 또한 특정 시간 구간에서 질투 점수의 변화 추이를 분석해 볼 수 있는데, 이로써 특정 이벤트나 상황이 감정에 미치는 영향을 살펴볼 수 있다. 이는 제품 소비 예측이나 마케팅에 중요한 정보가 될 수 있다.

Fig. 2.

Example of evaluating jealousy in a multi-turn conversation

3. 아바타 행동 분석 방법

디지털 공간을 제공하는 메타버스에서 사용자 아바타의 행동 패턴은 데이터로 수집되어 분석될 수 있다. 메타버스 내에서의 디지털 어뷰징 사례 검출을 위해 대화 텍스트나 아바타 행동 데이터 분석을 시도하기도 했다.⁵⁾

메타버스 내에서 아바타의 이동 패턴(예: 특정 장소나 특정 인물이 있는 곳에 자주 방문), 특정 위치에서의 체류 시간, 다른 아바타와의 대화 및 상호작용 빈도, 표정 변화, 제스처나 특정 아이템 사용 빈도, 특정 아이템에 대한 관심 등에 대한 데이터를 모니터링하여 질투 감정을 추정해 볼 수 있다. 즉, 사용자의 아바타가 메타버스 내에서 다른 아바타와 어떻게 상호작용하는지를 분석함으로써 특정 아바타에 대한 과도한 관심, 경쟁적 행동, 특정 아이템이나 상태를 부러워하는 행동 등을 관찰할 수 있다.

그림 3의 예시에서 보듯이 아바타 행동의 특정 패턴에 근거하여 질투 감정 점수에 대한 산정 시도가 가능하다. 예를 들어, 사용자가 입력한 버튼 입력값들에서 패턴을 분석해 볼 수도 있다. 이때 사용자의 시각적 판단 거리 내에 있는 다른 사용자의 아바타가 장착한 아이템의 가치, 사회적 명성 등에 대한 특징 벡터를 생성하고 상관관계를 분석하여 디지털 공간 내에서의 환경과 조건도 함께 평가에 활용해 볼 수 있을 것이다. 그림 3의 예시에서 질투 감정 평가를 해석해 보면, 아바타 A는 이벤트의 중심에서 많은 상호작용과 긍정적인 표현을 보였기 때문에 질투 감정 점수가 낮고, 아바타 B는 주변부에서 혼자 시간을 보내고 부정적인 표현을 자주 사용하기 때문에 질투 감정 점수가 높으며, 아바타 C는 중간 정도의 행동 패턴을 보이면서 질투와 짜증의 표현이 있어 중간 정도의 질투 감정 점수로 산정된 것으로 볼 수 있다.

Fig. 3.

Example of evaluating jealousy based on avatar behavior analysis

아바타 행동 분석 방법으로 질투 감정 분석을 시도해 볼 수 있지만, 대화 텍스트 분석 과정에서의 질투 감정이 더 명확하게 드러날 수 있기 때문에 하이브리드 방식의 질투 감정 평가가 유리할 수 있다.

4. 가상 경제 활동의 추적 방법

타인이 가진 물건이나 경험에 대한 질투는 소비자 관점에서 경제적 행동을 유발하고 경쟁을 촉진하기 때문에 그와 같거나 유사한 것을 구매하여 소유하고 싶은 욕망을 불러일으킨다. 다른 아바타들과 경쟁하거나 사회적·경제적 지위를 과시하기 위해 임의의 사용자가 과도한 소비를 하거나 희귀 아이템을 구매하는 패턴을 보이면 이를 통해 질투 반응을 유추해 볼 수 있다.

사용자의 가상 경제 활동 측면으로는 축적된 비실시간 혹은 실시간 데이터 분석을 기반으로 질투 감정을 평가할 수 있다. 사용자의 가상 아이템 구매, 판매 등의 ‘거래 내역’, 사용자가 보유한 가상 아이템 및 통화의 현재 가치 등의 ‘자산 가치’, 특정 아이템 카테고리(예: 의류, 장신구, 부동산 등)에 대한 지출 내역으로 표현되는 ‘소비 패턴’, 일정 기간 내 거래, 구매 등의 ‘경제 활동 빈도’에 대한 데이터로부터 사용자가 고가의 아이템을 구매하는 빈도, 사용자가 소유 아이템을 판매하는 빈도, 지출 금액(소비)의 변동성, 특정 카테고리 또는 아이템에 지출이 집중되는 정도, 다른 사용자와의 거래 횟수 등을 살펴볼 수 있다. 데이터 분석을 통해 고가 아이템을 자주 구매하는 사용자는 다른 사용자의 반응을 자주 관찰하며 질투 감정을 느낄 가능성이 높거나, 저가 아이템을 구매하거나 경제 활동 빈도가 낮은 사용자는 질투 감정이 상대적으로 낮을 수 있거나, 경제 활동이 특정 카테고리에 집중되는 경우에 해당 카테고리에 대한 질투 감정이 강하게 나타날 수 있거나 하는 등과 같이 사용자의 가상 경제 활동 특징을 발견해 볼 수 있을 것으로 예상된다.

그림 4의 예시에서 보는 것과 같은 방법으로 사용자가 고가 아이템을 구매한 횟수, 사용자가 저가 아이템을 구매한 횟수, 일정 기간 내 사용자의 거래 빈도, 특정 아이템 카테고리에 대한 지출 비율 등을 질투 감정 평가를 위한 특징으로 추적해 볼 수 있다.

Fig. 4.

Example of evaluating jealousy by tracking virtual economic activity

Ⅳ. 결 론

본 연구는 소셜 메타버스에서 디지털 질투를 유발하는 동인과 상황을 탐색하고, 디지털 질투가 소셜 메타버스에서 사용자의 선택, 결정, 행동 및 사회적 상호작용에 미치는 영향을 살펴보았다. 가상과 현실이 융합된 공유 공간인 소셜 메타버스는 사용자가 디지털 환경에서 상호작용을 하고 관계를 형성하는 새로운 플랫폼으로, 질투는 이러한 환경에서 빈번하게 발생하는 감정 중 하나이다. 질투는 동기유발이라는 긍정적 측면을 갖기도 하지만, 대체로 사용자의 정서적, 사회적, 행동적 측면에 부정적 영향을 끼친다. 즉, 소셜 메타버스 내에서 사용자는 타인과 비교함으로써 자존감이 낮아지고, 시기와 부러움, 상실감, 불만족 등의 부정적 감정을 경험하게 된다. 이러한 감정은 사용자의 메타버스 내 활동과 상호작용 패턴에 변화를 일으켜, 신뢰와 관계 만족도에 부정적인 영향을 미친다. 또한, 타인의 가상 자산이나 아이템을 부러워하거나 질투함으로써, 자신의 사회적 지위나 만족을 위해 과도한 소비를 하게 되어, 결과적으로 디지털 자산이나 가상 아이템의 구매 활동에도 영향을 미치게 된다. 이는 상업적 활동 측면에서도 중요한 요인으로 작용할 수 있다. 예를 들어, 랭킹 시스템을 갖는 메타버스 게임에서 상대 사용자만 가능한 스킬이나 도구는 게임 사용자에게 질투를 유발해 구매로 이어지게 할 가능성이 높다. 따라서 소셜 메타버스에서 발생하는 디지털 질투는 개인의 정서적 경험을 넘어 커뮤니티 내에서의 사회적 관계와 문화 형성, 그리고 경제적 활동까지 영향을 미치는 중요한 요소이다. 이에, 본 연구에서는 대화 텍스트 분석, 아바타 행동 분석, 가상 경제 활동 추적 등의 방법을 통해 질투 감정을 측정하고 평가할 수 있는 다각적인 방안을 제안하였다. 이러한 질투에 대한 분석과 측정을 바탕으로 메타버스 운영자와 개발자는 질투를 유발하는 환경적 동인을 줄이고 사용자 경험을 개선할 수 있다. 예를 들어, 사용자 간 상호작용의 투명성을 향상시키고, 개인정보 보호를 위한 프라이버시 설정을 강화할 수 있다. 또한, 사용자 간 불필요한 비교를 유도하는 요소를 줄이고, 건설적인 상호작용을 촉진하는 기능을 도입할 수 있다. 이러한 접근은 디지털 질투의 발생을 감소시키고, 더 나아가 메타버스 내에서 사용자의 사회적 경험을 개선하는 데 기여할 수 있다.

본 연구는 소셜 메타버스에서의 질투 현상에 대한 초기 단계의 탐색적 연구로서 의의를 지닌다. 본 연구는 그간 다루어지지 않았던 새로운 주제에 대한 학술적 논의를 촉발하고, 향후 연구를 위한 방법론을 제시했다는 점에서 그 의의가 있다. 본 연구는 그러나 실증적 데이터를 바탕으로 한 분석을 수행하지 못했다는 한계가 있다. 따라서 향후 연구에서는 다양한 실증적 접근법을 통해 본 연구에서 제시한 개념과 방법론을 검증하고 발전시켜야 할 것이다. 또한, 메타버스 환경에 특화된 새로운 측정 도구와 분석 기법 개발도 필요하다. 이를 통해 소셜 메타버스에서의 질투 현상에 대한 더욱 깊이 있는 이해와 실질적인 해결 방안 도출이 가능할 것으로 기대한다.

Acknowledgments

This work was supported by Institute of Information & Communications Technology Planning & Evaluation (IITP) under the metaverse support program to nurture the best talents (IITP-2024-RS-2024-00425383) grant funded by the Korea government (MSIT).

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