본 논문은 소셜 미디어 게시물에 대한 감성 분석을 통해 사회적 문제를 파악하는 데 있어 대규모 언어 모델(LLM)의 활용 가능성을 연구한다. 특히, 남아프리카 공화국의 영어, 세페디, 세츠와나 언어로 작성된 소셜 미디어 게시물에서 GPT-3.5, GPT-4, LlaMa 2, PaLM 2, Dolly 2 등 다양한 LLM의 제로샷 성능을 분석하여 10개의 주요 주제에 대한 감성 극성을 조사했다. 연구 결과, LLM, 주제, 언어에 따라 성능 차이가 컸으며, 여러 LLM의 결과를 융합했을 때 1% 미만의 감성 분류 오류율을 달성했다. 이를 통해 사회적 문제 탐지 및 특정 주제와 언어 집단에 대한 조치 필요성을 파악하는 데 활용할 수 있는 신뢰성 있는 감성 분석 시스템 개발의 가능성을 제시한다.
