합성응답자

합성응답자(Synthetic Respondents)또는 합성소비자(Synthetic Consumers)는 인공지능, 특히 생성형 모델을 활용해 가상의 개인 프로필이 설문·인터뷰에 응답하도록 구성한 연구 대상을 의미한다. 이들은 특정 인구집단의 인구통계학적 특성, 태도, 행동 양식 등을 통계적으로 모사하도록 설계되며, 시장조사·사회과학·정책 시뮬레이션 등에서 탐색적 분석 도구로 활용되는 사례가 증가하고 있다.

유사 개념으로는 가상 응답자(virtual respondents), 디지털 페르소나(digital personas), 가상 고객(virtual audiences), 신스(synths) 등이 사용된다. 이러한 용어 차이는 단순한 명칭의 문제가 아니라, 어디까지를 ‘모사’로 보고 어디부터를 ‘대체’로 간주할 것인가에 대한 학계·산업계의 인식 차이를 반영한다. 일부 용어는 실제 개인과의 대응 관계를 강조하는 반면, 다른 용어들은 집단 수준의 통계적 재현에 초점을 둔다.

합성응답자의 핵심 아이디어는 실제 응답 데이터를 직접 수집하지 않고, 기존 데이터와 모델 학습을 통해 가상의 응답 분포를 생성하는 데 있다. 이를 통해 연구자는 설문 문항의 구조를 점검하거나, 가설을 사전 검증하거나, 다양한 시나리오를 빠르게 시험할 수 있는 시뮬레이션 환경을 구축할 수 있다. 다만 이러한 접근은 본질적으로 실험적·보조적 성격을 가지며, 실제 인간 응답을 완전히 대체할 수 있는지에 대해서는 여전히 논쟁이 존재한다.

 기술 발전의 역사 

 초기 형태의 합성 데이터 
합성 데이터라는 개념은 오래전부터 통계·사회과학 분야에서 사용되어 왔다. 초기 활용은 주로 결측치 대체(imputation)에 집중되었으며, 기존 데이터셋의 통계적 특성을 유지한 채 누락된 값을 추정하는 방식이었다. 이 과정에서 데이터 융합(data fusion) 기법이 사용되기도 했는데, 이는 공통 변수를 기준으로 서로 다른 데이터셋을 결합하는 방법이다.

또 다른 전신으로는 에이전트 기반 모델링(Agent-Based Modeling, ABM)이 있다. ABM은 개별 행위자를 단순한 규칙으로 정의하고, 이들의 상호작용을 통해 집단적 현상이 어떻게 나타나는지를 분석한다. 이 접근법은 투명성과 해석 가능성이 높았으나, 복잡한 인간의 언어적 판단이나 정성적 응답을 직접 다루기에는 한계가 있었다.

 생성형 AI의 등장 
합성응답자 개념이 본격적으로 주목받기 시작한 계기는 거대 언어 모델(LLM)의 등장이다. 대규모 텍스트 데이터를 학습한 LLM은 특정 역할이나 조건이 주어졌을 때 일관된 응답을 생성할 수 있게 되었고, 이는 기존 합성 데이터 접근법과 질적으로 다른 가능성을 제시했다.  이로 인해 합성 데이터의 활용 범위는 단순한 수치 보정에서 벗어나, 가상의 응답자 집단을 구성해 정성·정량 응답을 동시에 생성하는 방향으로 확장되었다. 이에 따라 시장조사·UX 리서치 업계에서는 비용·시간 절감 가능성에 주목하면서도, 신뢰도·책임 소재에 대한 우려 역시 병존하고 있다.

 작동 원리 
합성응답자 시스템은 일반적으로 다음 세 단계로 설명된다.

 페르소나 정의 
먼저 특정 집단을 대표하는 페르소나(persona)를 정의한다. 여기에는 연령, 성별, 소득 수준과 같은 인구통계 정보뿐 아니라, 관심사, 가치관, 소비 성향 등이 포함될 수 있다. 일부 연구에서는 성격 요인 모델(예: Big Five, HEXACO)을 적용하기도 한다. 이 단계의 핵심은 어떤 정보를 포함하고, 무엇을 의도적으로 배제할 것인가에 있다. 페르소나 정의가 불명확할 경우, 이후 생성되는 응답 역시 모호해질 가능성이 크다.

 응답 생성 
정의된 페르소나를 바탕으로 모델은 설문 문항이나 인터뷰 질문에 대한 응답을 생성한다. 가장 단순한 방식은 프롬프트 기반 생성이며, 더 복잡한 시스템에서는 외부 데이터베이스를 결합하는 검색 증강 생성(RAG) 방식이나, 제한적인 미세조정이 활용되기도 한다. 각 방식은 비용·정확도·재현성 측면에서 상이한 특성을 가지며, '기술적 선택이 결과 해석에 직접적인 영향을 미친다'는 점이 지적된다.

 검증과 보정 
생성된 합성응답의 활용 가능성은 검증 절차에 크게 의존한다. 일반적으로는 실제 조사 데이터와의 통계적 비교를 통해 분포 유사성이나 상관관계를 확인한다. 그러나 이러한 검증이 충분하지 않을 경우, 합성 데이터는 기존 편향을 반복·증폭시킬 위험이 있다.

 활용 분야와 한계 
합성응답자는 현재까지 의사결정을 직접 대체하기보다는, 탐색·보조적 분석 도구로 활용되는 경우가 많다. 활용 가능성과 위험성은 적용 분야에 따라 뚜렷하게 구분된다.

 시장 조사 및 제품 탐색 
가장 일반적인 활용 영역은 시장 조사다. 실제 응답자를 모집하기 전, 설문 문항의 표현이나 구조를 점검하거나, 가설 간 상대적 차이를 탐색하는 용도로 사용된다. 이 단계에서 합성응답자는 비용과 시간을 줄이는 실험 환경으로 기능할 수 있다. 다만 다수의 비교 연구에서는, 합성응답자가 기능적·명시적 속성에 대해서는 실제 조사와 유사한 경향을 보이는 반면, 감성적 반응이나 새로운 선택지에 대한 비선형적 반응에서는 차이를 보인다는 점을 지적한다.

 여론 조사 및 사회적 시뮬레이션 
합성응답자는 낮은 응답률, 조사 비용 증가, 특정 집단 접근의 어려움 등 기존 여론조사의 구조적 한계를 보완할 수 있는 대안으로도 논의된다. 특히 특정 메시지나 이슈에 대한 가상의 반응 분포를 빠르게 시뮬레이션할 수 있다는 점에서 연구적 관심을 끌어왔다. 동시에 가장 큰 논쟁이 발생한 분야이기도 하다. 대표적인 사례로, 미국에서는 합성 유권자 모델을 활용해 선거 결과를 예측하려는 시도가 있었다. 이 사례는 합성응답자가 집단 평균이나 일반적 경향을 재현하는 데에는 일정 수준의 유사성을 보일 수 있으나, 선거와 같이 미세한 분기점, 투표율 변화, 돌발 이슈에 크게 영향을 받는 현상을 예측하는 데에는 구조적 한계가 있다는 비판이 제기된다.

 데이터 증강과 편향 문제 
합성응답자는 표본 수가 부족한 집단을 보완하기 위한 데이터 증강 수단으로도 사용된다. 이 방식에 대해서는 “새로운 정보를 생성한다기보다, 기존 소수 표본의 패턴과 편향을 반복·증폭시킬 위험이 있다”는 비판이 지속적으로 제기되고 있다.