여론 마이닝,Opinion mining

여론 마이닝, 輿論-, opinion mining

동의어 : 오피니언 마이닝

웹사이트(website), 소셜 미디어(social media) 등에 나타난 여론과 의견 등의

데이터를 분석하여 유용한 정보로 재가공하고 활용하는 기술.

여론 마이닝(opinion mining)은 감성 분석(sentiment analysis)의 한 범주로,

특정 대상에 대한 생각이나 감성이 포함된 데이터를 유의미한 정보로 가공하는 것이다.

예를 들어 여론 마이닝으로 구매 후기, 상품평과 같은 텍스트 데이터에서 유용한 정보를 찾아낼 수 있다.

상품 만족도를 단순하게 평점으로 분석하는 것과는 달리 이용자들이 자유롭게 작성한 댓글과 표현들을

데이터로 모아 분석하면 ‘좋았어요’, ‘만족’ 등과 같은 단어의 사용 빈도로 만족도를 측정할 수 있을 뿐만 아니라

상품의 장단점에 대한 새로운 규칙이나 의견도 분석할 수 있다.

일반적으로 여론 마이닝(opinion mining)은 인터넷에 올라온 댓글, 블로그 등의

텍스트 형태인 비정형 데이터를 다룬다. 텍스트 데이터에는 형용사,

부사 등에 따라 의미가 달라지거나 ‘크다’, ‘작다’와 같은 상대적인 표현,

정제되지 않은 표현 등이 많아 분석하는 데 어려움이 있다. 따라서 이를 객관적으로 수치화,

통계화하는 어휘의 감성 극성(sentiment polarity)과 감성 사전(sentiment lexicon) 등의 구축이 필요하다.

긍정과 부정 어휘를 극성화하여 긍정과 관련된 단어를 +1,

부정과 관련된 단어를 –1로 수치화한 감성 사전으로 댓글의 긍정도를 계산할 수 있다.

통상적으로 ‘감성 분석’을 ‘여론 마이닝’과 동일한 의미로 사용한다. 그러나 감성 분석은 텍스트

데이터뿐만이 아니라 음성(voice) 데이터에서 발견되는 톤, 템포 등의 정보를 분석하는 것을 포함한다.

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출처:TTA 정보통신 용어사전

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