당신의 "말투"는 몇 살인가요? 목소리로 알아보는 뇌의 노화, 그 가능성과 한계

말하고 싶은 것은 알고 있지만, 말이 바로 나오지 않는다. 이야기 도중에 예전보다 더 길게 멈추게 된다. 가족과의 대화에서 그런 변화가 신경 쓰이지 않나요?

한편으로는, 천천히 말을 고르는 것이 그 사람다운 말투일 수도 있다. 차분한 말투와 건강상의 변화를 어떻게 구분할지는 쉽지 않다.

현재 연구자들이 탐구하고 있는 것은 이러한 말투의 특징을 결합하여 노화나 뇌의 건강을 알 수 있는 실마리를 찾을 수 있는 가능성이다.

과학 저널 "Science Advances"에 발표되고 독일 신문 WELT가 소개한 연구에서는 음성으로부터 나이를 추정하는 "스피치 클락"이 사용되었다. 즉, 말투를 기반으로 작동하는 "나이의 시계"이다.

하지만 처음에 알아두어야 할 것이 있다. 이 연구는 "말이 느린 사람은 치매다"라고 보여준 것이 아니다.

"목소리의 젊음"만을 측정하는 연구가 아니다

연구 대상은 아르헨티나, 칠레, 멕시코, 페루, 콜롬비아의 5개국에 거주하는 스페인어 화자 2,928명이었다.

내역은 인지 기능이 건강한 사람 1,504명, 알츠하이머형 치매 환자 1,068명, 전두측두엽형 치매 환자 332명, 경도 인지 장애 환자 24명이었다.

참가자들은 짧은 이야기를 다시 말하기, 영상 내용을 설명하기, 1분 동안 동물이나 채소 이름, 특정 문자로 시작하는 단어를 최대한 많이 나열하기 등의 과제를 수행했다.

연구팀은 그 녹음에서 700개 이상의 특징을 분석했다. 대상은 목소리의 높낮이와 말하는 속도만이 아니다. 음절의 길이, 멈추는 방법, 단어 선택, 감정의 표현, 이야기의 정보량 등도 포함된다.

즉, 단순히 "젊은 목소리인지", "유창하게 말할 수 있는지"를 평가하는 것이 아니다. "어떻게 말하는가"와 "무엇을 말하는가"를 함께 포착하려는 시도이다.

실제 나이와 "말투의 나이"의 차이에 주목

연구에서는 이러한 특징으로 실제 나이를 추정하는 컴퓨터 모델을 만들었다.

여기서 주목된 것은 추정된 나이와 실제 나이의 차이를 나타내는 "Speech Age Gap"이다. 본 기사에서는 "말투의 나이 차이"라고 부른다.

설명을 위해 단순화하면, 실제 나이가 65세이고, 모델이 말투로부터 75세로 추정한 경우, 차이는 플러스 10세가 된다.

하지만 이것은 "뇌가 정확히 10세 노화하고 있다"는 의미는 아니다. 어디까지나 나이를 추정하는 모델이 그 사람의 발화를 어떻게 평가했는지를 나타내는 수치이다.

WELT에 따르면, 나이 추정의 오차는 평균 약 9년이었다. 개인에게 "당신의 뇌 나이는 몇 살입니다"라고 단정하기에는 큰 폭이 있다.

이 연구에서 중요한 것은 한 사람 한 사람의 나이를 정확히 맞추는 것보다 그 차이가 다른 건강 지표와 어떻게 관련되어 있는가라는 점이다.

기억력이나 뇌 이미지, 혈액 지표와도 관련

분석에서는 인지 기능이 건강한 참가자에서 말투의 나이 차이가 평균적으로 가장 작았다. 한편, 알츠하이머형 치매나 전두측두엽형 치매 환자에서는 말투가 실제 나이보다 고령으로 추정되는 경향이 보였다.

특히 차이가 컸던 것은 전두측두엽형 치매 중 언어 장애가 두드러진 유형이었다.

또한, 말투의 추정 나이가 높을수록 기억이나 주의 등의 인지 기능을 조사하는 검사 성적이 낮은 경향이 있으며, 기억과의 관련이 두드러졌다.

음성의 특징은 생물학적 지표와도 연결되어 있었다.

알츠하이머병 환자에서는 말투의 나이가 높다는 것과 혈액 중의 "인산화 타우217(p-tau217)" 농도가 높다는 것에 관련이 보였다. 이는 알츠하이머병과 관련된 뇌의 변화를 포착하기 위해 연구·활용되고 있는 지표 중 하나이다.

더 나아가, 뇌 이미지로부터 추정하는 나이나 DNA의 화학적 변화를 통해 산출하는 노화 지표와의 관련도 보고되었다.

이러한 결과는 대화에 포함된 정보가 귀로 들었을 때 느끼는 "목소리의 인상"보다 더 넓은 가능성을 가지고 있음을 보여준다. 하지만 관련이 있다는 것과 음성이 혈액 검사나 뇌 이미지의 대체가 될 수 있다는 것은 동일하지 않다.

"현재의 차이"와 "미래의 발병 예측"은 별개의 이야기

이번 연구를 읽을 때 가장 중요한 것은 조사 방법의 한계이다.

연구는 주로 어느 시점에서 참가자를 비교하는 "횡단 연구"이다. 말투와 건강 상태가 동시에 어떻게 연결되어 있는지는 조사할 수 있지만, 그 사람이 몇 년 후에 치매가 될지까지는 확인할 수 없다.

예를 들어, 이미 병으로 인해 언어 기능이 변화한 사람의 음성을 모델이 고령으로 추정했을 가능성도 있다. 그것을 가지고 증상이 없는 사람의 미래를 예측할 수 있다고는 할 수 없다.

또한, 한 번의 녹음에서 추정 나이가 높게 나와도 그 사람의 노화가 "빠르게 진행되고 있다"고 직접 측정한 것은 아니다. 진행 속도를 알기 위해서는 같은 사람을 시간을 들여 반복적으로 조사할 필요가 있다.

연구자 측도 현 단계의 스피치 클락은 치매의 진단 검사라고 설명하고 있다.

"목소리에 건강의 실마리가 포함되어 있다"는 발견과 "목소리만으로 병을 알 수 있다"는 선전 사이에는 아직 큰 거리가 있다.

SNS에서는 "일상 대화에서도 사용할 수 있는가"라는 반응

이번 연구에 대해 연구자 아구스틴 이바녜스 씨가 소개한 LinkedIn의 게시물에는 성과에 대한 축하와 함께 실용화를 위한 구체적인 질문이 제기되었다.

치매가 있는 사람과 활동하고 있다고 소개한 박물관 교육 관계자는 짧은 영상을 보고 내용을 말하는 과제에 주목했다. 미술관에서 참가자들이 작품에 대해 이야기하는 장면과의 공통점을 언급하며, 정해진 과제가 아닌 자연스러운 대화에서도 같은 지표가 성립하는지 물었다.

다른 댓글에서는 다른 언어에서도 결과를 재현할 수 있는지가 다음 큰 과제가 될 것이라는 견해가 제시되었다.

이들은 일부 공개된 댓글로, SNS 전체의 여론을 나타내는 것은 아니다. 그럼에도 불구하고 연구에 대한 기대가 "바로 사용하고 싶다"는 반응뿐만 아니라 "일상적인 장면에 도입해도 성립하는가"라는 검증에 대한 관심으로 이어지고 있는 점은 흥미롭다.

한편, 제공된 WELT 기사 독자 댓글란에서는 보다 회의적인 의견도 보였다.

치매로 인해 말이 나오기 어려워지는 것 자체는 새로운 것이 아니라는 지적이나, 어휘를 나열하는 과제는 교육 배경이나 원래의 언어 능력의 영향을 받는 것이 아닌가라는 의문이다.

이 댓글란은 SNS와는 다른 장소이지만, 수치를 어떻게 해석해야 할지라는 논점을 부각시키고 있다. 말하는 것이 능숙한 사람과 서투른 사람의 차이를 건강의 차이로 착각하지 않는 시스템이 요구된다.

일본어에 그대로 적용할 수는 없다

일본 독자에게 궁금한 것은 일본어 대화에서도 같은 분석이 가능한지라는 점일 것이다.

이번 연구 대상자는 모두 스페인어 화자였다. 5개국을 포함한 연구이지만, 일본어에서의 유효성이 확인된 것은 아니다.

일본어에는 주어를 생략하는 표현이나 맞장구, 경어가 있으며, 말하는 상대나 상황에 따라 표현이 달라진다. "음" 하고 멈추는 것에도 말을 떠올리는 것 외의 역할이 있다.

따라서 일본어로 이용하려면 일본어 발화를 모은 검증이 필요하다. 방언이나 교육 배경, 일상적으로 사용하는 언어 등의 차이에 대해서도 공정하게 평가할 수 있는지를 확인해야 한다.

적어도 이번 결과로부터 "말이 빠른 사람일수록 뇌가 젊다", "어려운 단어를 많이 사용하면 건강하다"라고 결론지을 수는 없다.

마찬가지로 말하는 속도를 높이거나 의도적으로 멈춤을 줄이면 노화를 방지할 수 있다고 보여준 연구도 아니다. 지표에 나타나는 특징을 모방하는 것과 건강을 개선하는 것은 별개이다.

기대되는 것은 가까이에서 반복할 수 있는 보조적 평가

음성을 사용하는 방법의 강점은 녹음 자체의 부담이 비교적 적다는 것이다. 대형 검사 장치를 사용하지 않고 수집할 수 있으며, 원격지에서도 반복적으로 기록하기 쉽다.

미래에 충분한 검증이 진행되면 다른 검사와 결합하여 건강 상태를 파악하는 보조적 수단이 될 가능성이 있다.

하지만 현 시점에서 "스마트폰에 말하면 치매 여부를 알 수 있다"고 받아들이는 것은 이르다. 연구에서 정한 과제와 가정에서의 잡담이나 전화에서는 얻을 수 있는 음성의 조건도 다르다.

실용화를 고려한다면 정확도뿐만 아니라 본인에 대한 설명이나 녹음의 취급도 중요해질 것이다. 가족과의 대화가 본인이 모르는 사이에 건강 판정에 사용되는 시스템에는 신중함이 필요하다.

목소리는 분석을 위한 데이터이기 전에 그 사람이 경험이나 감정을 전달하는 것이다.

말투를 "판정"하기보다 변화를 세심하게 받아들이기

이번 연구는 일상 대화에 뇌나 몸 상태를 알 수 있는 실마리가 포함되어 있을 가능성을 보여주었다.

동시에 말투를 나이의 숫자로 바꾸면 모든 것을 알 수 있는 것은 아니라는 것도 분명히 하고 있다. 나이 추정의 오차, 미래 예측의 미검증, 언어와 문화의 차이 등 남은 과제는 크다.

우리가 이 연구로부터 받아들여야 할 것은 가족의 침묵을 세거나 천천히 말하는 사람을 의심하기 위한 기준이 아니다.

가까운 목소리에는 지금까지 충분히 포착되지 않았던 정보가 있을지도 모른다. 그 정보를 본인의 존엄을 지키면서 유용한 형태로 해석할 수 있을지.

"말투의 나이" 연구는 그 입구에 서 있다.

출처·참고 자료

1. WELT
   연구 대상의 내역, 발화 과제, 700개 이상의 분석 특징, 평균 약 9년의 추정 오차 등을 참조.
   https://www.welt.de/wissenschaft/article6ac21ba685d64113fb06e82c/gehirn-was-sprechtempo-wortwahl-und-pausen-ueber-das-altern-verraten.html

2. 트리니티 칼리지 더블린: 연구 기관의 발표
   연구 개요와 치매의 진단 검사가 아니라는 것, 장기 추적·다른 언어·자연스러운 대화에서의 검증이 필요하다는 설명을 확인.Trinity College Dublin
   https://www.tcd.ie/news_events/top-stories/featured/voice-may-reveal-how-well-you-are-aging/

3. LinkedIn: 아구스틴 이바녜스 씨의 연구 소개 게시물과 공개 댓글
   자연스러운 대화에의 응용을 묻는 댓글, 다른 언어에서의 재현성에 관한 반응을 확인. 본문에서는 취지를 일본어로 요약했다.Agustin Ibanez
   https://www.linkedin.com/posts/agustin-ibanez-b727172b_speech-aging-clocks-ai-models-estimating-activity-7511760127016730625-relF

4. Science Advances: 연구 논문의 게재처
   논문명은 "Speech clocks decode dementia phenotypes, social exposome, and biological aging". 게재처는 확인할 수 있었지만, 논문 본문의 직접 취득은 불가능했기 때문에 연구의 설명은 제공 기사와 연구 기관 발표에 기반함.
   https