[뉴스콤 김경목 기자] 한국은행이 최신 언어모형을 활용해 경제뉴스에 담긴 심리를 보다 정교하게 측정하는 새로운 뉴스심리지수(NSI) 산출체계를 제시했다.

새 지수는 기존 뉴스심리지수보다 소비자·기업 등 공식 심리지표에 대한 선행성이 강화됐으며, 뉴스심리 변화가 실제 소비와 투자에도 유의미한 영향을 미치는 것으로 분석됐다.

한은은 1일 발표한 이슈노트 '언어모형을 활용한 新뉴스심리지수'에서 자연어 처리 기술 발전을 반영해 기존 뉴스심리지수의 한계를 보완한 새로운 뉴스심리지수(신NSI) 산출체계를 개발했다고 밝혔다.

기존 NSI는 지난 2022년 2월부터 실험적 통계로 공표되고 있다. 한은은 최신 언어모형이 뉴스에 포함된 특정 단어나 일부 문장을 넘어 기사에 내재된 맥락까지 이해하는 수준에 도달한 점을 새로운 지수 개발에 활용했다.

신NSI 산출 과정은 경제뉴스 기사 수집과 본문 전처리, 경제정보 포함 여부 필터링, 경제정보 시점 분류, 문장 샘플링, 감성 분류, 지수 산출 등 7단계로 구성된다.

핵심적인 변화는 국내 경제활동과 연관성이 높은 기사를 선별해 감성 분석에 활용한다는 점이다.

기존 지수와 달리 경제정보 포함 여부를 먼저 판단함으로써 실제 국내 경제활동과 관련된 심리를 보다 정확하게 포착하도록 했다. 선별된 기사는 다시 현재와 미래 시점으로 구분해 시점별 경제심리를 산출한다.

한국어에 특화된 사전학습 언어모형을 미세조정해 국내 경제와의 연관성 판단과 시점 분류, 감성 분석에 적합한 분류 모형도 구축했다.

감성 분석에 사용하는 문장 표본은 기존 1만개에서 2만개로 두 배 확대했다. 지수 산출 과정에는 기존의 긍정·부정 문장뿐 아니라 중립 문장도 반영한다.

이를 통해 표본의 대표성을 높이고 잡음에 따른 지수 변동성을 줄이는 한편 긍정·부정 문장만 사용했을 때 발생할 수 있는 지수 왜곡 가능성도 완화했다.

새 지수의 공식 심리지표에 대한 선행성도 기존 지수보다 강화된 것으로 분석됐다.

신NSI는 소비자심리지수와 경제심리지수에 대해서는 1개월 선행 시차에서 가장 높은 상관관계를 보였다. 기업심리지수와는 2개월 선행 시차에서 상관관계가 가장 높았다. 기존 NSI보다 공식 심리지표에 대한 선행성이 높아진 것이다.

뉴스의 시점과 감성에 따라서도 차이가 나타났다.

현재 상황을 다룬 뉴스보다는 미래를 다룬 뉴스가 소비자심리와 더 높은 상관관계를 보였다. 긍정적인 뉴스보다는 부정적인 뉴스의 영향이 더 크게 나타났다.

미래 뉴스의 부정 감성강도와 소비자심리의 상관계수는 마이너스(-) 0.75로 현재 뉴스의 -0.65보다 높았다. 긍정 감성강도 역시 미래 뉴스가 0.63으로 현재 뉴스의 0.52를 웃돌았다.

뉴스심리는 실제 경제활동에도 영향을 미치는 것으로 분석됐다.

한은 분석 결과 뉴스심리가 개선되면 준내구재를 중심으로 1개월 이내에 소비가 증가했다. 다만 소비 증가 효과는 이후 비교적 빠르게 소멸했다.

투자는 반응이 달랐다. 뉴스심리 개선에 따른 투자 확대의 파급 시차와 지속 기간은 7~8개월로 소비보다 상대적으로 길게 나타났다.

이에 뉴스에 나타난 경제주체들의 심리가 단순히 설문조사 심리를 선행하는 데 그치지 않고 실제 소비와 투자 결정에도 영향을 미칠 수 있음을 시사했다.

특히 신NSI는 경기 상황을 신속하게 판단하는 지표로서도 기존 지표보다 활용도가 높은 것으로 분석됐다.

한은은 신NSI가 기존 NSI뿐 아니라 소비자심리지수보다 경기판단에 유용한 정보를 더 많이 포함하고 있다고 평가했다.

산업생산 등 이미 발표된 실물지표에 포함되지 않은 추가적인 경기정보도 담고 있어 실물지표가 아직 발표되지 않은 시점에서 경기 흐름을 판단하는 '나우캐스팅' 지표로 활용할 수 있다는 설명이다.

보고서 4페이지에 제시된 GDP 나우캐스팅 분석에서도 신NSI를 추가한 모형은 기존 지표를 활용한 모형과 비교해 예측오차가 개선되는 모습을 나타냈다.

한은은 "언어모형을 활용한 신NSI는 경제뉴스에 내재된 심리를 보다 정교하게 추출함으로써 공식 심리지표에 대한 선행성과 실물 경제활동에 대한 정보력이 개선된 것으로 분석됐다"고 밝혔다.

이어 신NSI가 향후 실시간 경기 모니터링과 경제분석 등에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대했다.

김경목 기자 kkm3416@newskom.co.kr