IT
텍스트 데이터로 감정 상태를 판별하는, 감성 분석
데이터를 기반으로 감정 상태나 주관적 성향이 긍정에 가까운지 부정에 가까운지를 판별하는 분석 기법.
웹(Web) 상의 텍스트 데이터나 SNS 데이터 등을 기반으로 대상의 성향을 판별하기 위해 사용하는 분석 기법이다. 영상이나 음성과 같은 멀티미디어 데이터를 변환하는 STT(Speech To Text)를 통해서도 텍스트 데이터를 확보할 수 있으며, 사람의 언어를 처리하는 자연어 처리(NLP; Natural Language Processing)나 인간의 학습 능력을 구현하기 위한 머신 러닝(ML; Machine Learning) 등을 활용하여 데이터를 분석한다. 대량의 텍스트를 분해한 뒤, 가장 작은 의미 단위로 나누어 분석하는 '형태소 분석'이나 문장 및 문장 사이의 '구문 분석'을 통해 '긍정', '중립', '부정' 등의 감정 상태를 판별하게 된다. 간단하게는 인터넷 댓글에 달린 '좋아요' 혹은 '싫어요'의 개수를 통해 분석할 수도 있고, 맛집 경험이나 영화 관람 등에서의 평점과 같이 0부터 5까지의 선택 구간을 두어 0에 가까우면 '긍정'으로, 5에 가까우면 '부정'으로 측정하여 분석하기도 한다. 감성 분석 활용 분야기업에서는 주로 고객의 피드백(Feedback) 조사나 신규 상품에 대한 고객 반응을 알아보는 데 활용한다. 리서치 기관에서는 사용 후기나 설문 조사를 통해 정량적인 대중의 반응을 측정하는 용도로 쓰는 사례가 많다. 또한 선거나 여론 조사 등에서 부정적 어휘나 의견 등을 사전 동의
