NFT 가격에 미치는 온라인 관심과 감성의 실증 분석

초록

본 논문은 2021년 1월부터 2025년 3월까지 25개 이더리움 NFT 컬렉션의 87 696건 거래 데이터를 활용해, Reddit 기반의 관심도와 감성 지표가 NFT 가격에 미치는 영향을 분석한다. 시각적 특성을 PCA 기반 시각 인덱스로 통제하고, 혼합효과 모델에 Mundlak 분해를 적용해 컬렉션 간 지속적 차이와 컬렉션 내 단기 변동을 구분한다. 결과는 컬렉션 수준의 지속적 높은 관심·긍정적 감성이 높은 가격과 연관되고, 컬렉션 내에서는 단기 부정적 감성이 오히려 가격 상승과 양의 관계를 보이며, 누적된 관심 지표가 가격 예측에 가장 유의미함을 보여준다.

상세 분석

이 연구는 NFT 시장을 ‘차별화된 문화재’라는 전통적 헤도닉 프레임에 놓고, 시각적 이질성을 정량화한 뒤 사회적 신호인 온라인 담론을 추가 변수로 포함한다. 시각적 통제는 컬렉션 내부에서 표준화된 다섯 가지 명시적 이미지 특성(에지 기하, 팔레트 분산, 구도 초점, 라인 기하, 색조)을 PCA에 투입해 첫 번째 주성분을 시각 인덱스로 만든다. 이 인덱스는 토큰 수준의 고정효과와 함께 컬렉션·시간 고정효과에 포함돼, 이미지 차이에 기인한 가격 변동을 효과적으로 흡수한다.

담론 변수는 Reddit의 포스트·댓글을 키워드 기반으로 수집하고, 토큰 거래 시점과 정렬된 ‘빈(bin)’ 단위로 집계한다. 관심도는 해당 빈의 텍스트 수를 로그 변환한 값이며, 감성은 사전 기반 극성 점수와 부정 비율을 결합해 산출한다. 텍스트 양이 적은 경우에는 로컬 랜덤워크 상태공간 모델로 스무딩해 잡음을 감소시켰다.

분석 모델은 혼합효과 회귀에 Mundlak within–between 분해를 적용한다. 각 담론 변수는 (1) 컬렉션 간 평균(크로스‑섹션 고정효과)과 (2) 컬렉션 내부 시점별 편차(시간적 변동)로 분리된다. 이를 통해 ‘지속적 사회적 환경’과 ‘단기 충격’이 가격에 미치는 영향을 독립적으로 추정한다. 랜덤효과는 토큰 수준, 컬렉션 수준, 컬렉션‑빈 수준에 각각 지정해, 동일 빈에 속한 관측치 간 상관을 반영한다.

주요 결과는 세 가지로 요약된다. 첫째, 컬렉션 수준에서 Reddit 관심도가 높고 감성이 긍정적인 컬렉션일수록 평균 가격이 상승한다. 이는 시간·시장·시각적 통제를 모두 포함한 후에도 유의하게 나타난다. 둘째, 컬렉션 내부에서는 단기 부정 감성 비율이 양의 계수를 보여, 부정적 논의가 오히려 가격 상승 압력으로 작용함을 시사한다. 반면 단기 관심도는 즉각적인 효과가 미미했으며, 이는 ‘즉시 충격’보다는 누적된 관심이 가격에 더 큰 영향을 미친다는 가설을 뒷받침한다. 셋째, 관심도를 최근 3빈(≈3 주) 평균으로 롤링 처리하면 컬렉션 내부에서 긍정적인 계수가 나타나, 지속적 참여가 가격 상승에 기여함을 확인한다. 이러한 패턴은 거래량이 많은 서브샘플에서도 일관되며, 가장 큰 컬렉션을 제외하거나 극단값을 트리밍해도 결과가 견고하게 유지된다.

이 논문은 NFT 가격 결정에 사회적 신호가 실질적인 설명력을 가진다는 점을 실증적으로 입증한다. 특히 Mundlak 분해를 통한 within‑between 구분은 기존 연구에서 흔히 간과되는 ‘지속적 사회적 환경’과 ‘단기 담론 충격’의 차별적 역할을 명확히 드러낸다. 또한 시각적 특성을 투명하게 통제함으로써, 사회적 변수의 효과를 과대평가하지 않도록 설계된 점이 학술적 기여로 평가된다.