금융 붐과 붕괴가 온라인 감정에 미치는 영향

초록

본 연구는 Reddit의 금융 및 비금융 커뮤니티 데이터를 활용해 2024년 11월의 금융 붐과 2025년 4월의 금융 붕괴가 사용자들의 감정 표현과 심리언어적 특성에 미치는 영향을 차이‑인‑차이(DiD)와 인과‑영향(Causal Impact) 분석으로 검증한다. 결과는 붕괴 시 부정적 감정과 불안, 분노가 크게 증가하고, 긍정적 감정은 감소하는 반면, 붐에서는 감정 변화가 미미하거나 혼재되어 손실 회피 이론을 지지한다는 점을 보여준다.

상세 분석

연구는 두 가지 주요 사건—2024년 11월 8일 발표된 금융 붐과 2025년 4월 2일 발생한 금융 붕괴—를 기준으로 각각 30일 전후의 Reddit 포스트와 댓글을 수집하였다. 금융 커뮤니티(예: r/personalfinance, r/investing 등)와 비금융 커뮤니티(예: r/explainlikeimfine 등)를 사전‑매칭하여 최대 표준화 평균 차이(SMD) 0.166 이하로 균형을 맞추었으며, 중복 사용자 배제를 통해 교차오염을 최소화했다. 감정 라벨링은 VADER 기반의 긍정·중립·부정 감정 분류와 DistilRoBERTa‑fine‑tuned 모델을 이용한 7가지 기본 감정(분노, 혐오, 공포, 기쁨, 중립, 슬픔, 놀람) 라벨링을 수행했다. 또한 LIWC 사전으로 긍정·부정 감정, 슬픔·분노·불안, 보상·위험, 인지·확신·성취 등 12개 심리언어 지표를 추출하였다.

차이‑인‑차이 분석에서는 단기(±10일)와 중기(±30일) 두 창을 설정해 사건 전후 변화량을 비교했다. 붕괴 시 금융 커뮤니티의 포스트에서는 놀람과 확신 언어가 각각 +3.63pp, +3.39pp 상승했으며, 댓글에서는 공포가 +0.67pp 증가했다. 반면 붐에서는 포스트의 보상 언어가 –4.25pp, 분노가 –2.06pp 감소했으며, 댓글에서는 기쁨이 +1.32pp, 인지 처리 언어가 +1.74pp 상승했다. 중기 결과에서는 붕괴가 긍정적 감정을 –2.22pp, 부정적 감정을 +2.34pp, 성취 언어를 –2.50pp 감소시키는 반면, 댓글에서는 분노와 슬픔이 각각 +0.98pp, +0.97pp 상승했다. 붐의 경우 댓글에서 놀람, 기쁨, 긍정 감정, 보상, 성취, 확신이 모두 0.6~1.4pp 정도 상승했다.

인과‑영향(Bayesian Structural Time Series) 분석은 비금융 커뮤니티를 외생 변수로 사용해 예상 궤적을 모델링하고, 실제 관측값과의 차이를 효과 크기로 정의했다. 붕괴에서는 긍정 감정이 –2.54% 감소하고 부정 감정이 +6.49% 상승했으며, 댓글 수준에서 분노와 슬픔이 현저히 증가했다. 붐에서는 포스트 수준에서 슬픔이 –10.11% 감소하고, 반대로 anger가 +18.73% 상승하는 등 감정 변동이 일관되지 않아 손실 회피 이론의 비대칭성을 뒷받침한다.

통계적 유의성은 모든 DiD β3 계수가 p<0.05, 인과‑영향의 사후 확률이 95% 이상이며 95% 신뢰구간이 0을 포함하지 않는 경우에 한해 보고되었다. 연구는 데이터 전처리 단계에서 영어만을 대상으로 하였고, Reddit API 사용 정책을 준수했으며, 윤리적 검토는 필요 없다고 판단했다.

전체적으로, 금융 붕괴는 감정적 충격을 급격히 확대시키는 반면, 금융 붐은 감정 변동이 미미하거나 긍정·부정이 혼재되는 패턴을 보였다. 이는 손실 회피와 부정성 편향 이론이 실제 온라인 행동에서도 관찰될 수 있음을 실증적으로 입증한다.