AI 에이전트를 활용한 여론 시뮬레이션: 반응 예측

인공지능 에이전트를 활용한 여론 시뮬레이션은 사건, 결정 또는 발표가 발생하기 전에 사람, 조직 및 언론이 어떻게 반응할지 예측할 수 있도록 해줍니다. 관련 문서를 업로드하고 예측하고자 하는 내용을 설명하면, 각기 다른 관점과 기억력을 가진 수백 명의 에이전트가 가상 소셜 플랫폼에서 해당 사건에 대해 토론합니다. 그 결과, 누가 먼저 반응하는지, 누가 의견을 확산시키는지, 어떤 주장이 퍼지는지, 그리고 대안적인 대응이 논쟁의 흐름을 어떻게 바꿀 수 있는지 보여줍니다.

여론 시뮬레이션이란 무엇인가?

전통적인 여론조사는 실제 사람들에게 현재 어떻게 생각하는지 묻습니다. 반면 시뮬레이션은 다른 질문을 던집니다. 특정 사건 이후 공론장에서 어떤 일이 일어날 가능성이 높으며, 그 이유는 무엇일까요?

InfoDome 에서는 이 과정이 다음과 같이 진행됩니다.

• PDF, Markdown 또는 TXT 형식의 문서를 업로드할 수 있습니다. 예를 들어 공지 초안, 사건 보고서, 뉴스 보도, 정책 제안서 등을 업로드할 수 있습니다.
• 예를 들어 "주민, 지역 언론, 야당은 첫 주에 어떻게 반응할 것인가?"와 같이 예측하고자 하는 바를 명확한 말로 설명해야 합니다.
• 이 서비스는 문서에 등장하는 인물, 조직, 그룹 및 그들 간의 관계에 대한 지식 그래프를 구축합니다.
• 이 시스템은 각각 고유한 특성, 위치 및 장기 기억을 가진 수백 개의 AI 에이전트를 생성합니다. 실제 이름을 가진 개체는 각자의 국가를 유지하며, 나머지 에이전트는 사용자가 선택한 최대 10개의 청중 국가에 균등하게 분배됩니다.
• 에이전트들은 Twitter 와 유사한 피드와 Reddit 과 유사한 포럼이라는 두 플랫폼에서 선택된 라운드 수 동안 병렬적으로 상호 작용하며, 사건이 전개됨에 따라 메모리가 업데이트됩니다.
• 분석 담당자가 예측 보고서를 작성합니다. 그런 다음 담당자와 인터뷰를 하거나 분석 담당자에게 추가 질문을 할 수 있습니다.

세 가지 일반적인 용도: 사건, 결정, 발표

사건 발생 시 대처 방법은 다양합니다. 데이터 유출, 제품 리콜, 시설 사고 등. 이러한 상황에서는 시간이 매우 중요합니다. 시뮬레이션을 통해 사건이 지역에만 국한될지 확산될지, 사람들이 어떤 세부 정보에 주목하는지, 그리고 침묵 속에 소문이 퍼지는지 등을 파악할 수 있습니다. 저희 위기 시나리오는 바로 이러한 상황을 위해 설계되었습니다.

결정들. 가격 변동, 조직 개편, 새로운 규제. 반응은 더디게 나타나고, 이해관계자들은 연합을 형성한다. 시뮬레이션은 어떤 집단들이 결집하고 어떤 주장이 논쟁의 틀이 되는지 보여준다.

공지사항. 신제품 출시, 파트너십 체결, 정책 발표 등. 문구와 시기를 직접 결정할 수 있으므로, 공식 발표 전에 다양한 버전을 테스트해 볼 수 있는 최적의 방법입니다.

누가 먼저 증폭시키나요?

시뮬레이션에서 가장 유용한 결과물 중 하나는 전반적인 분위기가 아니라 그 순서입니다. 현실 세계에서 대중의 반응은 '대중'으로부터 시작되는 경우가 드뭅니다. 몇몇 행위자들이 특정한 이유, 청중, 그리고 이미 준비된 이야기를 가지고 있기 때문입니다.

시뮬레이션 보고서를 읽을 때는 다음 사항을 살펴보세요.

• 선발 주자. 어떤 에이전트들이 먼저 게시물을 올리고, 무슨 내용을 말하는가? 이들은 대개 언론인, 활동가, 경쟁업체 관계자, 노동조합 대표와 같은 전문 관찰자들입니다.
• 브리지. 특정 주제를 한 커뮤니티에서 다른 커뮤니티로 전달하는 역할을 하는 매개체로, 예를 들어 전문 포럼에서 일반 게시판으로 주제를 전달하는 데 사용됩니다.
• 프레임. 사건을 요약하는 짧은 문구. "그들은 그것을 일주일 동안 숨겼다"와 같은 프레임이 등장하면, 이후의 사실들은 그 프레임을 통해 해석된다.
• 침묵하는 집단. 시뮬레이션에서 침묵하는 피해자들. 침묵은 실제 상황일 수도 있고, 문서에 그들에 대한 설명이 부족했기 때문일 수도 있다.

선구자들을 인터뷰하는 것은 특히 많은 것을 알려줍니다. 그들에게 무엇이 그들을 다르게 행동하게 만들었을지 물어보세요. 그들의 답변은 종종 놓친 사실이나 잘못 표현된 문장을 정확히 짚어줍니다.

응답을 테스트하는 방법

시뮬레이션의 진정한 가치는 비교할 때 드러납니다. 한 번의 실행은 예측일 뿐이지만, 의도적인 변화를 가한 여러 번의 실행은 커뮤니케이션을 검증하는 테스트 벤치가 됩니다.

• 시점을 바꿔보세요. 첫날 발표된 내용과 내부 조사 후 발표된 내용을 비교해 보세요.
• 전달자를 바꿔보세요. CEO의 성명서, 기술 전문가, 현지 관리자 등 누구든 좋습니다.
• 내용을 바꾸세요. 구체적인 해결책, 일정 또는 직접적인 사과를 추가하고, 여론이 어떻게 바뀌는지 살펴보세요.
• 채널 강조점을 바꿔보세요. 포럼 토론과 빠른 피드가 동일한 텍스트에 대해 다르게 반응하는지 살펴보세요.

다른 모든 요소를 일정하게 유지하여 차이점을 자신이 적용한 변경 사항의 결과로 해석할 수 있도록 하세요. 위기 홍보 시나리오는 체계적인 대응 테스트를 위한 좋은 예시입니다.

예시 문제: 수질 오염 사고

지역 상수도 회사가 한 지역에서 오염 물질 수치가 높게 나온 것을 확인했습니다. 수돗물은 끓여 마시면 안전하며, 문제는 5일 안에 해결될 예정입니다. 홍보팀은 내부 사건 보고서, 보도 자료 초안, 그리고 영향을 받은 지역 목록을 가지고 있습니다.

질문은 이것입니다. "주민, 지역 언론, 지자체, 그리고 환자 단체는 향후 5일 동안 어떻게 반응할 것이며, 어떤 버전의 성명서가 공황과 루머 확산을 막을 수 있을까요?"

1차 실행: 초기 초안. 해당 보고서는 기술적인 내용을 담고 있으며 오염물질의 화학명을 명시하고 있습니다. 20회 실행 후 보고서는 다음과 같습니다.

• 지역 언론인들과 학부모 단체는 포럼에서 가장 먼저 반응을 보이며, 적발되기 전에 아이들이 노출되었는지 여부를 질문했습니다.
• 해당 유틸리티 회사가 몇 주 전부터 알고 있었다는 소문이 6라운드쯤에 피드에 나타나고 여러 요원들에 의해 반복됩니다.
• 지자체가 거리를 두는 태도는 은폐 의혹을 더욱 강화한다.

인터뷰 결과, 학부모 단체 관계자는 보도자료에 문제가 언제 시작됐는지, 이전의 물이 안전했는지 여부가 명시되지 않았다고 밝혔습니다. 분석가는 이러한 시점 누락이 루머 확산의 주요 원인이라고 지적했습니다.

2차 시도: 수정된 성명서. 팀은 명확한 일정, 끓이는 방법에 대한 쉬운 설명, 지자체와의 공동 성명, 그리고 매일 업데이트를 약속하는 내용을 추가했습니다. 새로운 시도에서도 루머는 여전히 나타나지만 확산 속도는 느려지고, 여러 관계자들이 일정을 인용하며 루머를 바로잡습니다. 논쟁은 실질적인 문제, 즉 물 배급 지점과 보상 문제로 옮겨갑니다.

그다음 팀이 하는 일은 다음과 같습니다. 그들은 두 번째 시도를 보장이 아닌 가설로 간주합니다. 실질적인 문제에 대한 답변을 미리 준비하고, 지자체와 공동 성명을 합의하며, 출시 당일에 "몇 주 전부터 알고 있었다"라는 문구에 대한 모니터링 체계를 구축합니다.

염두에 두어야 할 제한 사항

시뮬레이션은 판단을 보조하는 도구일 뿐, 판단을 대체하는 것은 아닙니다.

• 예측은 문서에 따라 달라집니다. 중요한 그룹이 설명되지 않으면 아예 나타나지 않을 수도 있습니다. 결과를 신뢰하기 전에 그래프를 확인하십시오.
• 주가는 여론조사 결과가 아니라 신호입니다. "대부분의 상담원이 비판적이 되었다"는 것은 측정된 비율이 아니라 방향을 나타내는 것입니다.
• 실제 사건은 예상치 못한 결과를 낳을 수 있습니다. 전혀 관련 없는 뉴스 기사가 주목을 끌 수도 있고, 단 하나의 바이럴 게시물이 모든 것을 바꿀 수도 있습니다. 여러 번 시뮬레이션을 실행하여 발생 가능한 결과의 범위를 살펴보세요.
• 실행하기 전에 검토하세요. 예측 검토 체크리스트는 예측의 틀, 부족한 부분, 가정, 그리고 실제 검증 단계를 안내 합니다.

가입하기 전에 InfoDome 콘솔 에서 상황을 설명하고 작업을 준비하거나, 갤러리에 있는 50개 이상의 기성 시나리오 중에서 선택하여 시작할 수 있습니다. 단일 요금제는 월 29유로이며, 월 9유로의 AI 사용 예산과 무제한 프로젝트를 포함하고 있으며, 언제든지 해지할 수 있습니다. 로그인은 Google 계정으로 진행되며 결제는 Stripe 통해 처리됩니다.