파이썬을 활용한 상품 리뷰 감정 분포 및 트렌드 분석을 위한 Sentiment analysis

04 Oct 2023

python

소개

상품 리뷰는 소비자들이 제품에 대한 경험과 의견을 공유하는 중요한 정보원입니다. 이러한 리뷰들을 분석하여 감정의 분포와 트렌드를 파악하는 것은 제품 개선이나 마케팅 전략 수립에 큰 도움이 될 수 있습니다.

이 글에서는 파이썬을 사용하여 상품 리뷰의 감정 분포를 분석하고, 시간에 따른 트렌드를 파악하는 Sentiment analysis에 대해 알아보겠습니다.

Sentiment Analysis란?

Sentiment analysis는 텍스트에서 감정이나 의견을 추출하는 자연어 처리 기술입니다. 일반적으로 문장에서 긍정, 부정, 중립적인 요소를 분류하고 판단합니다. 이를 통해 제품 리뷰, 소셜 미디어 메시지, 뉴스 기사 등 다양한 텍스트 소스에서 감정 분석을 수행할 수 있습니다.

필요한 도구들

Sentiment analysis를 수행하기 위해 다음과 같은 파이썬 라이브러리가 필요합니다:

NLTK (Natural Language Toolkit): 자연어 처리를 위한 툴킷
TextBlob: 감정 분석에 사용되는 라이브러리

먼저, 다음 명령어를 사용하여 NLTK와 TextBlob를 설치합니다:

pip install nltk
pip install textblob

데이터 수집

Sentiment analysis를 위해 상품 리뷰 데이터가 필요합니다. 웹 크롤링이나 공개된 데이터셋을 활용하여 데이터를 수집하실 수 있습니다. 데이터는 CSV나 JSON 형식으로 저장되어 있으면 편리합니다.

데이터 전처리

데이터 수집 후, 텍스트 데이터를 전처리해야 합니다. 이 단계에서는 특수 문자, 숫자, HTML 태그 등을 제거하고, 문장을 토큰화하여 단어 단위로 분리합니다. 또한, 불용어(stopwords)를 제거하여 분석에 방해되는 단어를 걸러냅니다.

감정 분석 수행

전처리된 데이터를 사용하여 Sentiment analysis를 수행합니다. TextBlob를 활용하여 문장에 대한 긍정, 부정, 중립 스코어를 산출합니다.

from textblob import TextBlob

def get_sentiment(text):
    blob = TextBlob(text)
    if blob.sentiment.polarity > 0:
        return 'positive'
    elif blob.sentiment.polarity == 0:
        return 'neutral'
    else:
        return 'negative'

감정 분포 및 트렌드 분석

감정 분석을 통해 리뷰들의 감정 분포를 파악할 수 있습니다. 긍정적인 리뷰, 부정적인 리뷰, 중립적인 리뷰의 비율을 계산하여 감정 분포를 확인해 볼 수 있습니다.

또한, 시간에 따른 트렌드를 살펴볼 수도 있습니다. 리뷰들을 날짜별로 그룹화하고, 감정 스코어의 평균을 계산하여 시간에 따른 감정 변화를 확인할 수 있습니다.

결론

파이썬을 사용한 Sentiment analysis를 통해 상품 리뷰의 감정 분포와 트렌드를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 제품 개선 및 마케팅 전략 수립에 도움이 되는 유용한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

소개