“가족 갈등도 데이터다”…온라인 공감 패턴, 관계 산업에 시사점

가족 행사와 제사 일정이 충돌해 빚어진 갈등 사연이 온라인에서 큰 공감을 얻으면서, 이 같은 일상 속 갈등 사례가 정신건강·상담 관련 IT·바이오 산업의 핵심 데이터로 활용될 수 있다는 분석이 나온다. 개인의 스트레스와 갈등 경험이 익명 커뮤니티를 통해 대량으로 축적되면서, 감정·관계 패턴을 읽어내는 인공지능 기반 정신건강 서비스가 현실 가족 문제를 더 정교하게 다룰 수 있는 환경이 형성되고 있어서다. 업계에서는 이런 비정형 정성 데이터가 향후 디지털 치료제와 상담 매칭 플랫폼의 경쟁력을 좌우하는 요인이 될 수 있다고 본다.

최근 한 온라인 커뮤니티에는 자신을 며느리라고 밝힌 이용자가 친정아버지의 두 번째 기일과 시어머니의 칠순이 같은 날짜에 겹쳤던 경험을 공유했다. 글쓴이는 제사 참석을 선택했고, 사전에 시어머니에게 양해를 구했지만 “아버지 기일이라 못 온다는 건 잘못됐다”는 반응과 함께 예의가 없다는 취지의 지적을 들었다고 호소했다. 남편도 “바빠서 못 가는 건 이해되지만 기일 때문이라는 표현은 예의가 아니다”라는 의견을 전한 것으로 알려졌다. 이 사연은 가족 관계에서 반복되는 역할 갈등과 정서적 부담을 드러내는 전형적인 사례로, 온라인 상에서 다수의 공감과 논쟁을 동시에 이끌어냈다.

핵심은 가족 간 의례를 둘러싼 기대 수준과 감정의 충돌이다. 다수의 누리꾼은 “친정 부모의 제사를 우선하는 것은 자연스럽다” “각자 자기 부모 행사에 가면 된다”는 식의 반응을 보이며 글쓴이의 선택을 지지했다. 반면 “제사를 저녁에, 칠순은 낮에 하는 등 시간 조율이 가능했을 것” “산 사람의 행사도 중요하다”는 의견도 적지 않았다. 이처럼 하나의 사례 안에서 양극화된 관점이 동시에 드러나는 양상은, 정성 데이터에 기반한 정서·관계 AI 모델이 왜 세밀한 맥락 분석 능력을 요구받는지 보여준다.

디지털 정신건강 분야에서는 이런 온라인 대화가 중요한 학습 자원이 되고 있다. 기존에는 병원 진료 기록이나 설문, 상담 노트처럼 구조화된 자료 중심으로 연구가 이뤄졌다면, 최근에는 커뮤니티 게시글, 댓글, 익명 고민 상담 등 자연어 텍스트가 대규모로 수집·비식별화돼 감정 인식 모델 개발에 활용되는 추세다. 사람들의 실제 언어 표현, 비난과 공감의 비율, 의견 양상 등을 시계열로 분석하면 특정 유형의 가족 갈등이 어느 시점에 스트레스로 전환되는지, 어떤 문장이 상대를 공격적으로 느끼게 만드는지를 통계적으로 파악할 수 있기 때문이다.

국내외 IT 기업들은 이 같은 비정형 데이터를 바탕으로 감정 분석과 대화 맥락 이해 성능을 높인 AI 엔진을 개발하고 있다. 자연어 처리 모델은 게시글의 내용에서 분노, 죄책감, 혼란, 무력감 등 복합 감정을 확률 값으로 예측하고, 댓글의 패턴으로 사회적 지지 정도를 정량화한다. 예를 들어 이번 사례와 유사한 가족 갈등 글 수천 건을 모아 비교하면, 어떤 표현을 사용할 때 상대의 반발이 커지고, 어떤 응답 방식이 갈등 완화로 이어지는지 모델이 학습할 수 있다. 기존 상담 이론을 보완하는 데이터 기반 의사결정 도구가 되는 셈이다.

이 데이터는 상담 매칭과 디지털 치료제 분야에서도 활용도가 높다. 가족 갈등 유형, 스트레스 강도, 표현 방식에 따라 이용자를 맞춤형 상담사나 프로그램에 연결하는 추천 알고리즘을 고도화할 수 있기 때문이다. 반복적으로 시댁·친정 갈등을 호소하는 이용자는 가족 치료나 부부 상담에 특화된 콘텐츠가 우선 제공되고, 직장 내 갈등이나 우울감이 중심인 경우 다른 모듈이 제안되는 식이다. 실제로 해외에서는 텍스트 기반 감정 분석을 활용해 이용자의 불안 수준을 조기에 감지하고, 자해 위험이 높아질 조짐이 보이면 상담사에게 경보를 보내는 플랫폼도 개발되고 있다.

글로벌 시장에서는 이미 감정·관계 데이터 활용 경쟁이 진행 중이다. 미국과 유럽의 일부 정신건강 스타트업들은 소셜미디어 게시글, 온라인 포럼 글 등을 비식별화해 언어·감정 패턴을 학습한 뒤, 이를 정신건강 챗봇이나 자기관리 앱에 적용하고 있다. 일본과 유럽에서는 가족·직장 내 갈등 자료를 토대로 스트레스 지수를 예측하는 기업용 솔루션도 등장했다. 한국에서도 디지털 치료제, 원격 심리상담, 정신건강 관리 앱 기업들이 국내 커뮤니티 데이터를 활용해 한국어 특유의 뉘앙스를 반영한 감정 인식 모델을 확보하려는 움직임이 감지된다.

다만 이런 데이터 활용에는 분명한 규제와 윤리 기준이 요구된다. 개인 고민이 담긴 온라인 글과 댓글을 AI 학습에 사용하는 과정에서 개인정보 보호, 동의 절차, 비식별화 수준 등이 쟁점으로 떠오를 수밖에 없다. 한국의 데이터 3법 체계 아래에서는 가명 정보 활용이 일정 범위에서 허용되지만, 가족사와 정신건강 정보는 민감도가 높아 추가적인 안전장치가 필요하다는 지적이 많다. 유럽의 인공지능 규제 논의에서도 감정 인식 기술과 정신건강 분야 AI의 투명성, 설명 가능성이 중요한 의제로 다뤄지고 있다.

전문가들은 가족 갈등 사연처럼 개인이 온라인에 털어놓는 이야기들이 앞으로도 계속 쌓이면서, 사회 정서와 관계 구조를 보여주는 거대한 데이터 풀로 진화할 것으로 보고 있다. 한 디지털 헬스케어 업계 관계자는 온라인 고민 글과 댓글이 단순한 하소연을 넘어 정신건강 AI의 학습 교재가 되고 있다며, 기술이 실제 사람들의 언어와 감정을 정확히 이해할수록 서비스의 신뢰도와 활용 가치도 높아질 수 있다고 말했다. 동시에 그는 데이터 활용 전 과정에서 동의와 보호, 설명 가능성을 확보하는 것이 산업 성장의 전제 조건이 되고 있다고 덧붙였다. 산업계는 일상의 갈등 데이터를 다루는 기술과 윤리가 조화를 이룰 수 있을지 주시하고 있다.