자연어 처리를 이용한 유튜브 댓글 여론 변화 분석

Abstract

온라인 매체에서 얻는 정보가 늘어나면서 댓글이 여론에 미치는 영향에 관한 다양한 연구가 진행되었다. 하지만 기존의 연구들은 개인을 대상으로 실험과 설문이 진행되었고, 이는 실제 온라인 환경에서는 댓글을 쓰는 상황이 익명 상태로 이루어진다는 점에서 적절하지 않다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 기존 연구의 한계점을 극복하기 위해 여론이 어느 정도 굳어진 매체에 대해 여론 변화를 관측하는 방법을 선택했다. 많은 온라인 매체 중 최근 의견 공유가 가장 활발하게 이루어지며 댓글을 얻기 쉬운 매체인 유튜브를 선정하여, 여론 변화가 이뤄질 만한 영상을 선정하였다. 이후, API를 활용해 해당 영상에 대한 댓글을 크롤링하고, KcELECTRA 모델을 사용해 감성 분석을 하여 댓글의 긍정, 부정 정도를 측정하였다. 또한 이를 시각화하여 최종 여론이 초기 여론에 얼마나 큰 영향을 받는지에 관한 연구를 진행하였다. 본 연구의 분석 결과를 보면 여론이 반전되는 확률이 매우 낮음을 알 수 있으며, 이것은 초기 여론이 최종 여론으로 될 확률이 매우 크다는 것을 뜻한다. 본 연구의 결론을 바탕으로 우리는 대중들이 여론에 휩쓸리는 사용자 중 하나라는 것을 깨닫고, 경각심을 가지고 보다 비판적이고 객관적인 시각으로 정보를 받아들이기를 기대한다.