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데이터 마이닝(data mining) 분야 중 텍스트 마이닝(text mining)의 대표 주자라고 할 수 있는 감정 분석(sentiment analysis, 감성 분석)은 특정 단어, 구, 문장, 문서 등의 내용을 분석하여 해당 데이터가 긍정적인 의미를 담고 있는지, 부정적인 의미를 담고 있는지, 아니면 비교적 중립적인지를 판단하는 기법이다. 그래서 의견 마이닝(opinion mining)이라고도 하는데, 우리가 사용하는 모든 단어, 표현의 호불호를 모두 저장해 두고 이를 바탕으로 분석을 진행하기 때문에 결과가 확정적이지는 않지만, 최근 빅 데이터를 비롯해 많은 분야에서 인기를 끌고 있다.

이번에 소개하는 것은 웹 서비스이다. 특정 키워드를 입력하면 트위터 타임라인을 검색하여 해당 표현들을 모아온 후 감정 분석을 실시하고, 그 결과를 그래프로 표시해준다.

Twitter Sentiment Visualizer 페이지로 가기

따로 회원 가입을 하는 등 별도의 준비가 필요하지는 않다. 해당 페이지에 접속하여 분석을 원하는 단어만 입력하면 된다.

Twitter Sentiment Visualizer
 
Twitter Sentiment Visualizer

한국어(한글)는 인식하지 않아 분석할 수 없다. 영어를 입력한다. 우리나라 인물 이름 등 고유 명사도 영어 표현을 찾아 입력하도록 한다.

Twitter Sentiment Visualizer

Twitter Sentiment Visualizer

위 예(전기차)에서는 긍정 점수가 더 높은 것을 시각적으로 확인할 수 있다.

통계 수치를 보여주지는 않기 때문에 전문적인 보고서에 활용하기는 어렵겠지만, 분위기를 파악하는 데는 꽤 유용할 것으로 생각된다.

[한국어로 된 트윗을 확보하여 감정 분석을 하려고 하는 경우는 수업 시간에 알려준 방법 참조]


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