OTT 사용자 경험 분석, 유튜브 댓글 전처리로 시작하세요!
by DD
11개월 전
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OTT 플랫폼 관련 사용자 의견 분석을 위해 유튜브 댓글 데이터를 활용함
어피니티 버블을 사용하여 댓글을 수집하고, 불필요한 데이터를 전처리함
전처리를 통해 OTT별 사용자 의견을 명확하게 분류하고, 분석의 정확도를 높임
유튜브 댓글 크롤링 및 데이터 수집
OTT 사용자 의견 분석을 위해 유튜브 댓글을 활용하는 방법은 매우 효과적이다. 어피니티 버블을 사용하여 코딩 없이 댓글을 크롤링할 수 있다. 따라서, 방대한 양의 정성 데이터를 빠르게 수집하고 분석할 수 있으며, 데이터 전처리를 통해 분석의 정확도를 높인다.
전처리를 통한 데이터 정제
유튜브 댓글에는 분석에 불필요한 내용이 섞여 있을 수 있다. 전처리 과정을 통해 분석 주제와 관련된 댓글만 추출해야 한다. AI 기반 추출 조건을 활용하면, 수작업 대비 효율적으로 데이터 정제가 가능하다. 결과적으로, 분석 결과의 정확도를 향상시키고, 의미 있는 인사이트를 얻을 수 있다.
의미 단위 분리를 통한 심층 분석
하나의 댓글 안에 여러 의미가 혼재된 경우, 의미 단위 분리가 필요하다. 어피니티 버블을 활용하여 의미 단위를 분리하면, OTT 플랫폼별 사용자 의견을 더욱 명확하게 파악할 수 있다. 데이터 시각화를 통해, 사용자 경험에 대한 깊이 있는 분석이 가능하며, 서비스 개선에 기여할 수 있다.
