[소셜네트워크] 감성 분석(Sentiment Analysis)에 대하여

1. 감성 분석(Sentiment Analysis)의 개요

 

감성 분석(Sentiment Analysis)은 텍스트, 음성 등에서 사람들의 태도, 의견, 감정을 분석하는 기법입니다.

 

주요 목적:

- 많은 양의 의견 데이터를 요약하여 긍정, 부정, 중립과 같은 감정의 유형을 파악합니다.

- 감정 분석은 특정 제품이나 서비스, 또는 사람에 대한 여론을 이해하고, 기업의 전략적 의사결정에 도움을 줍니다.

 

2. 감성(Sentiment) 구성 요소

 

• 감성 분석의 구성 요소는 다양한 변수로 표현될 수 있습니다:
  • g (감성 대상): 감정을 유발하는 특정 대상. 예: 제품(스마트폰), 서비스(항공사 서비스 품질).
  • s (감성): 대상에 대한 감정의 표현. 긍정적, 부정적, 중립적 감정을 나타냅니다.
  • h (주체): 감정을 표현하는 사람. 예: 사용자, 고객, 리뷰어 등.
  • t (시간): 감정이 표현된 시간. 감정이 발생한 시점이나 평가가 이루어진 시점을 말합니다.
• 예를 들어, "이 스마트폰은 가격 대비 성능이 뛰어나다" 라는 문장에서:
  • g: 스마트폰
  • s: 긍정적 감정 (성능이 뛰어나다)
  • h: 사용자인 리뷰 작성자
  • t: 리뷰를 작성한 날짜나 시점

 

3. 감성 분석 방법론

• 감성 분석의 방법론은 크게 규칙 기반 접근(Knowledge-based Techniques), 통계적 접근(Statistical Methods), 그리고 **딥러닝 기반 접근(Deep Learning)**으로 나눌 수 있습니다.

(1) 규칙 기반 접근 (Knowledge-based Techniques)

• 특정 감정 단어 리스트를 미리 정의하고, 텍스트 내에서 해당 단어를 찾아 감정을 분석합니다.
• 예: 긍정적인 단어("좋다", "훌륭하다")가 등장하면 긍정적 감정으로 분류.

(2) 통계적 접근 (Statistical Methods)

• Latent Semantic Analysis (LSA), Latent Dirichlet Allocation (LDA) 등과 같은 모델을 사용하여 감정을 분석합니다.
• Bag of Words (BoW):
  • 텍스트를 단순히 단어의 출현 빈도 벡터로 표현하는 기법입니다.
  • 단어의 순서를 무시하고, 단순히 빈도만을 고려하는 방식으로 단어의 문맥적 의미를 고려하지 못한다는 한계가 있지만 간단히 문서의 특성을 파악하는 데 유용합니다.
• Support Vector Machine (SVM):
  • 텍스트 데이터를 벡터 형태로 변환한 뒤 SVM과 같은 머신러닝 알고리즘을 이용하여 감정을 예측합니다.

(3) 딥러닝 기반 접근 (Deep Learning Techniques)

• 최근 감성 분석의 주된 방법으로 RNN/LSTM, BERT와 같은 딥러닝 모델을 사용합니다.
• RNN/LSTM: 문장의 순차적 특성을 잘 학습할 수 있어 감정 분석에 유리합니다.
• BERT: Transformer 기반의 사전 훈련된 언어 모델로, 문맥을 잘 이해할 수 있기 때문에 감정 분석 정확도가 높음

 

4. 감성 분석의 활용 분야

• 금융 및 주식 시장:
  • 뉴스 기사나 소셜 미디어에 나타난 감정이 주식 가격에 미치는 영향을 분석.
  • 긍정적인 감정은 주가 상승과 관련이 있는 반면, 부정적인 감정은 주가 하락과 연결될 수 있습니다.
• 제품 리뷰 분석:
  • 전자상거래 사이트에서 소비자 리뷰를 분석해 제품에 대한 만족도를 파악합니다.
  • 예: 아마존 리뷰 분석을 통해 상품의 개선점을 찾고 고객 만족도를 향상시킵니다.
• 소셜 미디어 모니터링:
  • 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어에서 특정 브랜드에 대한 사용자 의견을 모니터링하여 브랜드 이미지와 사용자 피드백을 분석합니다.

5. 감성 분석 도구와 라이브러리

• 감성 분석을 수행하기 위해 다양한 Python 라이브러리가 사용됩니다.

(1) TextBlob

• TextBlob은 사용하기 쉬운 감성 분석 도구로, 극성(polarity)과 주관성(subjectivity)을 분석할 수 있습니다.
• 극성: -1에서 1 사이의 값으로 부정적에서 긍정적인 감정을 나타냅니다.
• 주관성: 0에서 1 사이의 값으로, 객관적 혹은 주관적인 정도를 나타냅니다.

출처 : GPT

 

 

(2) VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner)

• VADER는 소셜 미디어와 같이 짧고 비공식적인 텍스트 감정 분석에 적합한 도구입니다.
• nltk.sentiment.vader에서 제공하는 이 라이브러리는 트위터 데이터, 영화 리뷰 등에서 감정을 쉽게 분석할 수 있도록 설계되었습니다.

출처 : GPT

 

 

6. 감정의 유형과 분류

• 6가지 주요 감정: 분노, 슬픔, 불안, 상처, 당황, 기쁨.
• 감정의 분류 기준:
  • 긍정/부정/중립의 분류: 문장에서 표현된 의견이 긍정적인지, 부정적인지, 아니면 중립적인지 판단합니다.
  • 어조(Tone): 풍자적, 아이러니컬한 어조 등을 분석하여 감정의 미묘한 차이를 파악합니다.

 

7. 감성 분석의 단계

1. 데이터 수집 (Data Collection):
   • 인터넷, 소셜 미디어, 리뷰 웹사이트 등에서 데이터를 크롤링하거나 API를 통해 수집.
2. 데이터 전처리 (Pre-processing):
   • 텍스트를 분석하기 전, 데이터를 깨끗이 정리합니다.
   • 토큰화, 불용어 제거, 형태소 분석, 어간/표제어 추출 등의 작업을 수행하여 텍스트를 분석에 적합한 상태로 만듭니다.
3. 감성 분석 (Sentiment Analysis):
   • 텍스트에서 감정의 유형을 분류하고 그 강도를 분석합니다.
   • 머신러닝 모델을 학습시켜 데이터를 분류하거나 회귀 문제로 풀어 감정의 강도를 예측합니다.