어피니티버블 - 베타 버전 공유

pxd AI툴 이야기

어피니티버블 - 베타 버전 공유

無異 2025. 1. 13. 18:31

어피니티버블(Affinity Bubble)은 수집된 ‘다수의 사용자 목소리’로부터 핵심 주제를 추출하여 계층적으로 시각화하고 인사이트 리포트까지 제공하는, pxd 업무툴입니다.

* 본문 하단에 있는 URL을 통해 직접 사용해 보실 수 있어요!

pxd에서는 사용자 의견으로부터 인사이트를 얻기 위해 어피니티 다이어그램을 사용했는데요. 주로 포스트잇을 활용하는 이 방법은 장시간동안 여러 디자이너들과의 협업이 필요합니다.

그에 비해, 어피니티버블은 LLM을 이용하여 보로노이 트리맵 형식으로 한눈에 그리고 빠르게 데이터의 계층구조를 보여주죠. 일상에서 흔히 볼 수 있는 보로노이 구조가 비누거품 모양이라, ‘방법론+시각화’ 를 의미하는 단어들을 조합하여 ‘어피니티버블’이라고 이름 붙였습니다.

텍스트 데이터 분석에서 널리 쓰이고 있는 ‘워드클라우드’는 단순히 많이 노출된 단어의 분포도를 보여주는 것이지만, 어피니티버블은 데이터에서 주제를 도출하고 정량적으로 시각화합니다. 즉, 트리맵 구조로 1차 묶은 주제와 그 그룹을 2차로 다시 묶어 추상화한 주제를 담고 있어 다양한 층위로 많은 정보를 효과적으로 전달할 수 있습니다.

UI 개선과 기능 추가

어피니티 버블 데모 배포 이후, 사용자들로부터 받은 피드백을 반영해 어피니티버블 베타 버전을 만들었는데요. 다음과 같이 UI를 개선하고 기능을 추가했습니다.

A. UI 단순화

분석할 텍스트 붙여넣기, 1차 클러스터링, 2차 클러스터링. 이렇게 순차 구조로 단순화했습니다.

step 1. 분석할 텍스트 데이터 입력

분석할 텍스트를 엑셀이나 구글 시트에서 복사해 그대로 붙여 넣으면 됩니다.

유입 검색어처럼 각 텍스트의 가중치가 다를 경우에 size 정보를 추가할 수 있는데요. tsv 데이터를 받아 올 수 있도록 해서, 분석할 텍스트는 text, 크기는 size를 헤더로 해 같이 복사해 붙여 넣으면 됩니다.

텍스트 데이터를 넣으면 바로 다이어그램이 만들어지는데 비슷한 내용들을 그룹핑하고 레이블을 추출하면서 어피니티가 버블 형태로 나타납니다.

step 2. 클러스터링

[어피니티 버블 만들기] 버튼을 누르면 1차 클러스터링 작업을 합니다. 텍스트 임베딩을 하고, 벡터 유사도에 따라 비슷한 내용을 모아 클러스터링하고, 각 클러스터를 대표하는 레이블을 만드는 작업을 순차적으로 진행하는데요. 레이블을 단순 키워드 형식으로 할지 사용자 목소리 형식으로 할지 선택할 수 있습니다. 사용자 인터뷰나 앱 리뷰 같은 텍스트인 경우에 사용자 목소리 형식으로 하면 내용을 이해 쉽습니다.

step 3. 상위 분류 (2차 클러스터링)

상위 분류는 LLM을 사용했습니다. 비슷한 내용을 묶는 1차 클러스터링은 늘 수월하게 잘 되지만, 더 큰 덩어리로 묶기 위해 추상화를 해야 하는 2차 클러스터링은 결과가 좋지 않았는데요. 이는 추상화 과정에서 개별 단어(토큰)의 영향을 받기 때문이고 이를 보완하기 위해 관점을 반영할 수 있는 LLM을 이용한 것이죠.

언어모델을 사용하기 때문에, 같은 데이터라도 결과값이 조금씩 다르게 나오는 것이 단점일 수도 있지만 다른 관점을 확인할 수 있다는 면에서 장점이기도 합니다.