소셜미디어 빅데이터의 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝 기법을 활용한 웹드라마 분석과 제안Webdrama Analysis and Recommendation using Text Mining and Opinion Mining Technique of Social Media
- Other Titles
- Webdrama Analysis and Recommendation using Text Mining and Opinion Mining Technique of Social Media
- Authors
- 오세종; 김치호
- Issue Date
- Sep-2016
- Publisher
- 한국만화애니메이션학회
- Keywords
- 웹드라마; 빅데이터; 소셜분석; K-Pop; 텍스트마이닝; 오피니언마이닝; D2C; 소셜네트워크서비스; Webdrama; Big Data; Social Analytics; K-Pop; Text Mining; Opinion Mining; D2C(Direct-to-Consumer); Social Networks
- Citation
- 만화애니메이션연구, no.44, pp.285 - 306
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 만화애니메이션연구
- Number
- 44
- Start Page
- 285
- End Page
- 306
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/15075
- DOI
- 10.7230/KOSCAS.2016.44.285
- ISSN
- 1738-009X
- Abstract
- 1인 스마트폰 사용으로 웹툰, 웹소설, TV드라마는 생산자에서 소비자에게 직접적으로 소비할 수 있는 Direct-to-Consumer로 전환되고 있다. 특히, 포털사이트의 웹드라마는 새로운 미디어로 급성장하고 있다. ‘연애세포’, ‘o시의 그녀’, ‘최고의 미래’, ‘우리 옆집에 EXO가 산다’ 등을 TV드라마의 시청률처럼 조회수, 유입자, 댓글, 좋아요 등으로 다양한 반응을 분석할 수 있다. 분석 방법은 소셜미디어 빅데이터의 텍스트 마이닝 기법과 오피니언 마이닝 기법으로 작품을 분석했다. 즉, 웹드라마 마다의 특정 키워드를 추출하고, 추출한 키워드의 긍정, 부정, 중립 등 시청자의 감정을 예측할 수도 있다. 주요 인기 웹드라마를 분석한 결과로는 이미 팬을 확보한 K-Pop 아이돌 멤버의 출현과 포털사이트의 편성 회사와의 연관성이 재생수, 유입자, 댓글, 좋아요에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 TV 이외의 매체로 ‘모바일 TV’의 영향력을 증명하였다. 한계점으로는 모바일 특화 콘텐츠 확보와 비즈니스 모델을 정립하는 것이 필요하겠다. 이 부분을 해결한다면, 한국은 웹드라마의 콘텐츠 강국이라는 긍정적 이미지를 보여줄 수 있는 계기가 될 것이다.
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