[빅데이터] 분석기술: 오피니언 마이닝(Opinion Mining)

OPINION MINING

오피니언 마이닝이 무엇인지 알기 전, 동의어들을 살펴보면 의미 파악이 수월해진다.

| 동의어 |

미묘한 차이가 있지만, 오피니언 마이닝의 동의어로 취급되는 것들은 다음과 같다.

감성 분석(sentiment analysis), 

의견 추출(opinion extraction), 

감성 마이닝(sentiment mining), 

주관성 분석(subjectivity analysis), 

정서 분석(affect analysis), 

감정 분석(emotion analysis), 

리뷰 마이닝(review mining)

이 중, 감성 분석(sentiment analysis)이란 단어가 오피니언 마이닝과 함께 일반적으로 사용되고 있다(Liu, 2012)

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| 목적 |

오피니언 마이닝은 텍스트 마이닝의 한 분야이다.

하지만, 문장 내의 주제를 파악하는 텍스트 마이닝과 달리 감정 심리를 다룬다는 점에서 차이가 있다.

개인의 의견, 감성, 평가, 판단, 태도, 그리고 제품, 서비스, 조직, 개인, 이슈, 사건, 주제와 그 속성 등에 대한 감정을 분석한다.

| 방법 |

이미지: http://scholarwiki.indiana.edu

텍스트 마이닝과 같이 문장을 분석하기 때문에 자연어 처리 방법(Natural Language Processing, NLP)을 사용한다.

텍스트 내의 의견 정보를 파악하기 위해 문장 구조, 문장 간의 관계, 어휘 분석을 수행한다.

키워드와 연관된 감성 어휘의 빈도수를 분석해 중립, 긍정, 부정으로 분류하고 그 강도를 평가한다.

대상

정형 데이터도 포함된다.

하지만, 주 대상은 비정형 데이터의 웹 문서이다.

소비자들이 온라인에 게재한 상품평, 후기, 선호도 등의 의견 분석.

활용 예

기업의 소비자 의견 파악 -> 고객 만족도 향상 및 기업의 의사결정

여론 파악(신문 기사, 잡지, SNS 내의 여론 경향)

오바마 대통령의 선거에 활용된 것으로 알려져 관심이 증가되었다.