☂️ K 히트 콘텐츠 리뷰 NLP 분석 (2024)

#데이터분석 #NLP #Crawling #감정분석 ‘파묘’, ‘선재업고튀어’ 콘텐츠 리뷰

💁🏻 주요 역할

• 데이터 크롤링 및 전처리
• 리뷰 데이터를 Tokenization하여 중요한 단어를 추출
• 토픽 모델링(LDA) 기법을 통해 리뷰에서 나타나는 주요 주제를 분석
• 리뷰 별로 가장 중요한 토픽과 비중을 시각화 및 요약

☀️ 분석 내용

• LDA Topic Modeling 결과

• Pyldavis 시각화

1. Intertopic Distance Map (PC1 vs. PC2)

• PC1과 PC2는 차원 축소 기법인 MDS (Multidimensional Scaling)을 사용하여 시각적으로 토픽 간 거리를 표시
• 토픽 간 거리는 주제들이 서로 얼마나 유사도를 나타냄

2. Top-30 Most Relevant Terms for Topic

• 가장 관련이 깊은 30개의 단어를 나열하며 해당 주제에서 가장 중요한 단어들을 표시
• 빨간색 막대: 토픽에서 해당 단어의 중요도
• 파란색 막대: 해당 단어의 전체 문서에서의 빈도

🎯 결론

사용자 리뷰에서 중요한 주제를 추출함으로써, 콘텐츠 제작에 있어 사용자의 주요 피드백 및 강점과 약점을 파악하여 추후 마케팅 전략과 후속작 제작 방향 설정이 기여할 수 있습니다!

드라마 ‘’선재업고튀어’ 리뷰에서 가장 비중이 높은 주제는 "스토리의 몰입감", "캐릭터의 매력", "감정적 반응(설렘, 감동)" 등으로 요약되었고, 영화 '파묘' 리뷰에서 가장 비중이 높은 주제는 "긴장감 넘치는 스토리라인과 서스펜스", "특유의 미장센과 음산한 분위기", "주요 배우의 몰입도 높은 연기력" 등으로 요약되었습니다.