[python] 미디어 콘텐츠 감성 분석을 활용한 국가 이미지 변화 분석

12 Dec 2023

서론

미디어와 소셜 미디어가 우리의 생각과 행동에 미치는 영향이 커지면서 여행객의 국가 이미지에 미치는 영향을 이해하는 것이 중요해졌습니다. 특히 감성 분석 기술을 활용하여 미디어 콘텐츠에 담긴 감정과 태도를 분석함으로써 특정 국가에 대한 이미지 변화를 추적하고자 합니다.

먼저, 여행 관련 뉴스 기사, 소셜 미디어 게시물, 여행 블로그 등과 같은 다양한 미디어 콘텐츠를 수집합니다. 이러한 데이터를 수집하기 위해서는 웹 스크래핑 기술과 API를 적극적으로 활용할 수 있습니다.

수집한 데이터를 감성 분석 알고리즘을 활용하여 긍정적, 부정적, 중립적인 감정을 분류합니다. 자연어 처리 및 기계 학습 기술을 활용하여 텍스트 데이터에 담긴 감정을 정량화하고 분석합니다.

from textblob import TextBlob

def sentiment_analysis(text):
    analysis = TextBlob(text)
    # 분류된 감정 반환
    return analysis.sentiment.polarity

감성 분석 결과를 바탕으로 특정 기간 동안의 국가 이미지 변화를 분석합니다. 긍정적인 감정이 많이 표현된 경우 국가 이미지가 긍정적으로 변화한 것으로 해석할 수 있습니다.

미디어 콘텐츠 감성 분석을 통해 국가 이미지의 변화를 분석함으로써 여행 산업과 정책에 도움이 될 수 있는 중요한 정보를 제공할 수 있습니다. 감성 분석 기술의 발전과 데이터 수집 방법의 다양화를 통해 효과적인 국가 이미지 변화 분석이 가능해질 것으로 기대됩니다.

Bird, S., Klein, E., & Loper, E. (2009). Natural Language Processing with Python.
Manning, C. D., Raghavan, P., & Schütze, H. (2008). Introduction to Information Retrieval.