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제안 방법
- Twitter의 트윗의 정보를 사용하기 위해 Twitter API와 RStudio를 연동하였으며, API의 package 내부에 존재하는 함수인 searchTwitter 함수를 활용하여 트윗을 수집하였다.
- 검색 결과의 가시성을 높이기 위해 표 1의 자료를 바탕으로 워드 클라우드를 진행하였다. 자료를 시각화를 위해 R packages인 wordcloud 내부의 wordcloud 함수를 사용하였으며, 함수 내부의 속성인 시각화 사이즈, 폰트 속성 등을 이용하여 표현하였다.
- 본 연구는 인기 있는 SNS를 텍스트 마이닝을 통해 수집하고 R패키지를 통해 분석하였다는 점에서 의미가 있다. 또한 최근 사회적으로 큰 이슈가 되고 있는 2017년 대선에 대하여 분석하고 관찰하였다. 해당 후보에 대한 이슈가 되었던 단어는 빠르게 업데이트가 되고 있음을 확인할 수 있었다.
- 수집된 트윗에 대하여 불필요한 자음 또는 모음만으로 이루어진 텍스트나, 특수기호 등 사전에 정의되지 않은 문자 제거, 문자 분리, 문자 카운트를 통한 데이터 분석을 위해 필터링하였다. 문자 제거를 위하여 gsub, unlist, Filter 등의 함수를 사용하였으며, 문자 분리 및 추출하기 위하여 KoNLP 패키지의 extractNoun 함수를 사용하였다.
- 이 논문에서는 Twitter의 트윗을 수집대상으로 하고 있으며, 수집된 트윗를 바탕으로 텍스트 마이닝 분석, 시각화 하였다. 이 논문에서 제안하고자 하는 범위는 트윗을 수집하는 부분, 텍스트 마이닝 부분, 시각화 부분으로 구성되어 있다.
- 이 논문에서는 Twitter의 트윗을 수집대상으로 하고 있으며, 수집된 트윗를 바탕으로 텍스트 마이닝 분석, 시각화 하였다. 이 논문에서 제안하고자 하는 범위는 트윗을 수집하는 부분, 텍스트 마이닝 부분, 시각화 부분으로 구성되어 있다.
- com/)에서 제공하는 Twitter API와 빅데이터 통계 분석 도구인 RStudio에서 연동 하였다[6]. 이 논문에서는 그림 2와 같이 트윗 수집, 텍스트 마이닝, 데이터 시각화를 구현하였다.
- 검색 결과의 가시성을 높이기 위해 표 1의 자료를 바탕으로 워드 클라우드를 진행하였다. 자료를 시각화를 위해 R packages인 wordcloud 내부의 wordcloud 함수를 사용하였으며, 함수 내부의 속성인 시각화 사이즈, 폰트 속성 등을 이용하여 표현하였다.
대상 데이터
- 본 연구에서는 2017년 04월 20일~2017년 04월 26일 동안에 주요 키워드 포함하는 트윗을 중심으로 분석을 실시하였다. 본 연구는 인기 있는 SNS를 텍스트 마이닝을 통해 수집하고 R패키지를 통해 분석하였다는 점에서 의미가 있다.
- 이 논문에서는 searchString의 속성을 활용하여 “안철수”, “문재인” 2가지 키워드를 중심으로 트윗을 수집하였다.
데이터처리
- 이 논문에서는 II장에서 언급한 기술을 이용하여 2017년 04월 20일~2017년 04월 26일까지 생성된 트윗을 수집하였고, 빈도분석을 진행하였다. 위 기간 동안 키워드 ”안철수“가 언급된 트윗은 약 90만 건 이였으며, 키워드 ”문재인“이 언급된 트윗은 약 170만 건 이였다.
- R은 기본적인 통계 기법부터 모델링 등 다양한 기법이 구현 가능하며, 구현된 결과는 다양한 시각 패키지를 활용하여 사용자에게 보여준다[9]. 이 논문에서는 수집된 데이터를 중심으로 빈도분석을 실시하였고, 비정형 데이터 분석에 많이 활용되는 워드 클라우드를 통하여 시각화하였다.
이론/모형
- 수집된 트윗에 대하여 불필요한 자음 또는 모음만으로 이루어진 텍스트나, 특수기호 등 사전에 정의되지 않은 문자 제거, 문자 분리, 문자 카운트를 통한 데이터 분석을 위해 필터링하였다. 문자 제거를 위하여 gsub, unlist, Filter 등의 함수를 사용하였으며, 문자 분리 및 추출하기 위하여 KoNLP 패키지의 extractNoun 함수를 사용하였다. 마지막으로 빈도분석를 위하여 table 함수를 사용하였다[8].
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