- 프로젝트 개요
본 프로젝트는 감정분석을 기반으로, 유튜브 댓글의 내용을 분석하고 모니터링하는 대시보드를 구성하는 소셜리스닝 프로젝트입니다. YouTube 구독자수 상위(2024-09-01자 기준) 10위 K-POP 4세대 걸그룹의 데뷔시점부터 현재까지 공식 MV만을 분석 대상으로 하여 일관성을 확보하고자 함.
- 프로젝트 선정의 배경
KPOP 산업에서 YouTube는 글로벌 팬덤 확장의 핵심 플랫폼입니다. KPOP 뮤직비디오와 다양한 콘텐츠가 YouTube를 통해 전 세계에 빠르게 확산되며, 이를 통해 아티스트들은 국경을 넘은 팬들과의 연결을 강화할 수 있습니다. 특히 조회수, 댓글 수, 좋아요 수 등은 KPOP 아티스트들의 인기를 측정하는 중요한 지표로 작용하며, 팬들이 YouTube를 통해 아티스트와 상호작용하면서 팬덤의 유대감이 더욱 깊어집니다.
YouTube 댓글 분석은 팬덤의 반응을 실시간으로 파악하는 데 중요한 역할을 합니다. 댓글을 통해 팬들이 아티스트와 콘텐츠에 대해 어떤 생각을 가지고 있는지 감지할 수 있으며, 이를 통해 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 또한, 댓글 분석은 팬덤을 세분화하여 충성도가 높은 팬과 부정적인 반응을 보이는 그룹을 구분할 수 있어, 각각의 팬 그룹에 맞는 전략적 대응을 가능하게 합니다.
자연어 처리(NLP) 기술은 비정형 데이터인 댓글을 정형화하고 분석하는 데 필수적입니다. NLP를 통해 팬들의 댓글을 감정별로 분류하고, 주요 키워드와 주제를 추출할 수 있으며, 다양한 언어로 작성된 글로벌 팬들의 반응을 효과적으로 분석할 수 있습니다. 이를 통해 아티스트와 팬 간의 소통을 강화하고, 시장별 맞춤형 전략을 수립하는 데 큰 도움을 줄 수 있습니다.
- 분석내용
YouTube 댓글의 작성 언어, 시점, 감정 수준 및 주요 토픽을 분석하여 팬들의 반응을 세부적으로 이해하고자 합니다. 구체적으로, 각 댓글을 긍정, 중립, 부정으로 분류하고, 각 감정 유형 내에서도 세부적으로 세그먼트화하여 반응의 뉘앙스와 강도를 분석합니다. 예를 들어, 긍정적인 댓글 중에서도 적극적인 찬사와 약한 지지를 구분할 수 있으며, 부정적인 댓글 역시 비판적인 의견과 단순한 불만을 구분할 수 있습니다. 이를 통해 팬덤의 주요 그룹을 세분화하여 각 그룹의 반응을 분석하고, 해당 그룹이 어떤 이슈에 반응하는지, 요구사항이 무엇인지 식별할 수 있습니다.
그룹별 비중 변화도 추적 가능합니다. 예를 들어, 특정 그룹이 시간이 지나면서 긍정적인 반응에서 부정적인 반응으로 전환되는 경우, 그 원인을 분석하여 어떤 사건이나 콘텐츠가 팬덤의 입장을 바꾸었는지를 추론할 수 있습니다. 또한, 여러 영상에서 동일한 그룹의 입장 변화를 파악하여, 특정 시점에서 팬덤의 반응에 영향을 준 요인을 식별할 수 있습니다.
- 차별성
유튜브 관리자 계정이 제공하는 기본 기능은 조회수, 좋아요, 댓글 수와 같은 정량적 데이터에 집중되어 있어, 이를 통해 팬덤의 심층적인 감정이나 이슈를 파악하는 데는 한계가 있습니다. 그러나 이 프로젝트는 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여, 댓글이라는 비정형 데이터의 내용적 분석을 가능하게 합니다. 이를 통해 자사 그룹뿐만 아니라 타사 그룹이나 경쟁 영상의 반응까지도 트래킹할 수 있다는 것이 중요한 차별점입니다.
유사 프로젝트와 비교했을 때, 이 프로젝트는 단순히 특정 영상의 감정 상태나 관심도만을 보여주는 것이 아니라, 한 그룹의 런칭부터 성장 과정까지의 감정 변화와 주요 이슈가 어떻게 발전해 왔는지를 시간적인 흐름 속에서 분석합니다. 또한, 단순한 지표 제공에 그치지 않고, 이러한 분석 결과를 마케팅 프레임워크로 활용하여 실질적인 전략을 세울 수 있도록 지원합니다. 이 프로젝트는 KPOP뿐만 아니라 유튜브 전반에 걸쳐 리뷰 모니터링 등 다양한 분야에도 적용할 수 있는 범용성을 갖추고 있습니다.