X와 같은 소셜 플랫폼은 사람들이 나에 대해 어떻게 생각하는지 알아볼 수 있는 가장 좋은 장소 중 하나입니다. 결국, 사용자들은 이 네트워크에서 자신의 의견을 공유하는 것을 부끄러워하지 않습니다. 그러나 방대한 양의 게시물을 고려할 때 이러한 정보를 수집하고 분석하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 트위터 감성 분석 도구의 도움이 필요합니다.
이 가이드에서는 감성 분석의 의미, 사용자 데이터를 수집하는 방법, 사용자 의견을 이해하는 방법에 대해 알아보고, X에서 사람들이 나에 대해 말하는 것을 진정으로 이해하기 위한 첫걸음을 내딛을 수 있도록 도와드립니다. 또한 차선의 조치를 취하는 데 도움이 될 수 있는 도구에 대해서도 다룹니다.
목차
감성 분석이란 무엇인가요? 타겟 오디언스의 의견 이해하기
이 주제를 처음 접하는 분이라면 감성 분석이 무엇인지 알고 싶을 것입니다. 감성 분석은 브랜드와 제품에 대한 사람들의 인식을 학습하는 것입니다. 오피니언 마이닝이라고도 하며, 브랜드에 대한 사용자의 솔직한 생각을 발견하는 방법입니다.
하지만 X와 같은 소셜 미디어 플랫폼에서 이 작업을 어떻게 수행할 수 있을까요? 이 네트워크에서 자신에 대한 대화를 추적해야 합니다. 한 가지 방법은 사용자가 나를 멘션하는 모든 게시물을 주시하는 것입니다. 그러나 사용자가 트윗에서 항상 나를 태그하는 것은 아닙니다.
또 다른 방법은 유사한 콘텐츠를 분류하는 관련 해시태그를 팔로우하는 것입니다. 모든 것이 한곳에 있으므로 작업이 훨씬 쉬워집니다.
사람들이 이 섹션에서 사용자에 대해 이야기할 수도 있으므로 관련 게시물의 댓글을 확인할 수도 있습니다.
그러나 게시물, 멘션, 댓글, 해시태그를 추적하는 것만으로는 전체 상황을 파악할 수 없으므로 충분하지 않습니다. 또한 사용자 상호 작용을 유도하는 실제 감정과 의견을 찾아야 합니다.
사용자 감정을 파악하려면 사람들의 감정을 분류해야 합니다. 일반적으로 긍정, 중립, 부정과 같은 분류를 사용하는 것이 일반적입니다. 대화를 분석하면 대부분의 토론이 이러한 범주에 속하게 됩니다.
예를 들어, 수어사이드 스쿼드: 저스티스 리그의 얼리 액세스 기간 동안 여러 사용자가 자신의 게시물에 이 비디오 게임을 태그했습니다. 멘션 메트릭만 보면 이 비디오 게임이 잘 되고 있는 것으로 보입니다.
감성 분석을 통해 대부분의 게시물이 부정적인 내용임을 알 수 있습니다. 더 자세히 살펴보면 멘션이 증가한 진짜 이유를 알 수 있는데, 바로 게임 판도를 뒤흔드는 중대한 버그가 있었기 때문입니다.
트위터에서 트윗의 감성어를 분석해야 하는 3가지 이유
게시물에 담긴 감정을 분석하는 데 리소스, 시간, 노력을 투자하는 것이 왜 유익할까요? 이를 소셜 미디어 전략에 통합하면 얻을 수 있는 이점 중 하나는 소비자의 대화를 팔로우할 수 있다는 것입니다. 이것이 어떻게 도움이 될까요? 다음은 트윗의 감성어를 분석해야 하는 세 가지 이유입니다:
- 고객 지원을 개선하세요: 사람들은 종종 X와 같은 소셜 미디어 플랫폼을 사용하여 부정적인 경험에 대해 이야기합니다. 왜 그럴까요? 특히 다른 방법이 실패할 경우 브랜드의 관심을 끌 수 있는 가장 빠른 방법 중 하나라고 생각하기 때문입니다. 젊은 타겟 고객이 있다면 소셜 플랫폼을 사용하여 의견을 표출할 것입니다. 감성 분석을 통해 이들의 문제를 쉽게 파악할 수 있습니다. 이를 통해 문제를 신속하게 해결하여 소비자들 사이에서 브랜드에 대한 인식을 개선할 수 있습니다.
- 경쟁사의 약점을 파악하세요: 이 기법을 소비자에 대해 더 많이 알기 위해서만 사용할 필요는 없습니다. 이 방법을 사용하여 경쟁업체의 단점을 파악할 수도 있습니다. 예를 들어, 경쟁사의 제품과 서비스에서 소비자들이 싫어하는 점은 무엇인가요? X에 대한 사람들의 문의와 불만에 응답하지 않나요? 경쟁업체를 연구하면 경쟁업체의 고객을 확보할 수 있는 몇 가지 방법을 찾을 수 있습니다.
- 시간 경과에 따른 브랜드 인식을 추적하세요: 감성 분석을 통해 시간이 지남에 따라 브랜드에 대한 사람들의 인식이 어떻게 변화하는지 확인할 수 있습니다. 타겟 고객과의 관계가 악화되는 것을 발견했다면 그 원인을 파악할 수 있습니다.
제품에 내재된 결함이 있나요? 새로운 서비스에 대한 가격 책정 전략이 마음에 들지 않나요? 고객은 제품과 서비스에 대한 귀중한 실제 피드백을 제공하는 경향이 있습니다.
감성 분석을 위해 트위터 데이터를 가져오는 방법: 사용자로부터 트윗 수집하기
첫 번째 단계는 X에서 타겟 오디언스에 대한 정보를 수집하는 것입니다. 즉, 감성 분석을 위한 트위터 데이터를 얻는 방법은 무엇일까요? 한 가지 방법은 이 소셜 미디어 플랫폼에서 수동으로 찾는 것입니다.
예를 들어, X의 고급 검색 유틸리티를 사용하여 나를 태그하는 게시물을 찾을 수 있습니다. 내 브랜드와 관련된 특정 용어가 포함된 트윗을 찾을 수 있습니다. 또한 댓글 섹션을 살펴볼 필요가 있습니다.
하지만 이는 불가능하며 상당한 수작업과 집중력이 필요합니다. 게다가 실수가 발생하여 분석이 중단될 수 있습니다.
X 자체에서 데이터를 가져오는 더 쉬운 옵션이 있습니다. 트위터의 애플리케이션 프로토콜 인터페이스(API)에 액세스할 수 있어야 합니다. 개발자 계정이 있는 사람만 플랫폼의 API를 사용할 수 있습니다. 다행히도 X에서 무료로 만들 수 있습니다.
이 소셜 미디어 대기업은 API에 액세스할 수 있는 무료 티어도 제공합니다. 하지만 이 요금제에는 몇 가지 제한 사항이 있어 테스트를 수행할 때만 사용할 가치가 있습니다.
월 100달러의 기본 요금제 또는 월 5,000달러의 프로 요금제를 사용해야 합니다. 이러한 패키지로 업그레이드하면 수천 개의 게시물, 댓글 및 해시태그를 검토할 수 있습니다.
트위터 데이터에서 감성 분석하는 방법: 오디언스의 감정 평가하기
앞서 강조했듯이 트위터 데이터를 수집하는 것은 감성 분석의 첫 번째 단계입니다. 고객과 타겟 오디언스에 대한 정보를 수집한 후에는 어떻게 해야 할까요? 트위터 데이터에서 감성 분석을 수행하는 방법을 알아보려면 계속 읽어보세요.
1. 트위터 데이터 정리하기
X 데이터를 확보한 후에는 이를 정리해야 합니다. 게시물에 관련 없는 정보가 포함될 수 있기 때문입니다. 예를 들어 숫자나 특수 문자는 문맥을 제공하지 않으므로 포함할 필요가 없습니다.
브랜드, 제품 또는 서비스에 대한 의견이 없는 게시물이 있는 경우 해당 게시물을 삭제할 수 있습니다. 예를 들어 X 사용자가 스토어에 있을 때 게시물에 회원님의 프로필을 태그하는 경우가 있습니다.
하지만 스토어 방문 여부 외에는 아무 것도 표시되지 않습니다. 이러한 유형의 게시물을 제거하면 데이터 세트에 관련 정보만 포함되도록 할 수 있습니다.
X 데이터를 정리하면 분석의 정확도가 향상됩니다.
2. 감정 분석 및 채점 방법 선택
트위터 데이터를 이해하기 위해 어떤 기술을 사용할지 결정해야 합니다. 하이브리드 감성 분석은 속도와 정확성 때문에 표준으로 사용됩니다. 이는 규칙 기반 및 머신 러닝 알고리즘과 기법의 조합입니다.
긍정적인 감정, 중립적인 감정, 부정적인 감정을 식별하고 분류하는 데 도움이 되는 규칙을 설정합니다. 예를 들어, 게시물에 놀라운, 놀라운, 좋은 등의 단어가 포함되어 있으면 긍정적인 감정 쓰레기통에 넣습니다.
머신러닝을 사용하면 트윗을 분석하고 감정을 식별하도록 소프트웨어를 훈련시킵니다. 머신러닝 모델을 구축하는 경우 기존 데이터 세트를 사용하여 여러 번 훈련해야 합니다. 또한 훈련 데이터도 다양해야 모델의 정확도를 높일 수 있습니다.
또한 결과에 점수를 부여하여 이해하기 쉽게 만들어야 합니다. 한 가지 해결책은 등급 척도를 사용하여 다양한 범위에 감정을 할당하는 것입니다. 다음은 감정 점수 척도의 예입니다:
- 0 - 25: 매우 부정적
- 26 - 40: 부정적
- 41 - 60: 중립
- 61 - 80: 긍정적
- 81 - 100: 매우 긍정적
소프트웨어가 언어와 커뮤니케이션의 뉘앙스를 이해해야 하기 때문에 이는 쉬운 일이 아닙니다. 예를 들어, 사람들은 X에 대해 비꼬는 리뷰와 댓글을 남길 수 있으며, 알고리즘은 이를 긍정적인 트윗으로 착각할 수 있습니다.
3. 결과를 시각화하여 사람들의 감정 이해하기
결과를 숫자로만 보면 사람들의 감정을 이해하기 어렵습니다. 특정 기간 동안 타겟 오디언스의 긍정적인 게시물이 증가했나요?
결과를 변환하여 그래프나 원형 차트와 같은 다양한 형식으로 표시하려면 데이터 시각화 도구가 필요합니다. Google 데이터 스튜디오는 이러한 목적으로 널리 사용되는 도구입니다. 올바른 소스를 입력하면 실시간 보고서를 제공할 수 있습니다.
감성 분석 프로세스는 복잡하기 때문에 위의 단계는 매우 단순합니다. 인간은 다년간의 경험을 통해 대화에서 의도를 파악할 수 있습니다. 문법, 의미, 의도를 알고 있기 때문에 어조와 정서를 더 쉽게 해독할 수 있습니다.
또한 토론 주제에 대해 잘 알고 있을 가능성이 높습니다. 하지만 이러한 경험이나 지식이 없는 기계와 소프트웨어는 그렇지 않습니다.
하지만 적절한 기술, 모델, 데이터 세트를 사용하면 대규모로 감정을 분류할 수 있습니다.
내 계정에 꼭 사용해야 하는 최고의 트위터 감성 분석 도구 2가지
X는 플랫폼에서 게시물의 감성을 분석하는 데 훌륭한 가이드를 제공합니다. 개발자 계정, 파이썬 3, Microsoft Azure의 텍스트 분석 코그너티브 서비스가 필요합니다. 프로젝트와 애플리케이션을 생성하고 앱의 베어러 토큰을 보유해야 합니다.
익숙하지 않거나 코딩 방법을 모른다면 플랫폼의 가이드를 따르는 것이 어려울 수 있습니다. 또한 트위터 감성 분석은 복잡하고 시간이 많이 소요되는 프로세스입니다.
다행히도 X 감정 분석 도구를 사용하면 훨씬 쉽게 할 수 있습니다. 올바른 방향을 제시하면 도구가 알아서 처리합니다. 이러한 도구는 방대한 양의 대화를 추적하여 결과를 시각화합니다.
다음은 최고의 트위터 감성 분석 도구 두 가지입니다.
멘션
멘션틱스는 X에서 인기 있는 감성 분석 도구로, 자신과 경쟁사에 대한 감정을 추적하는 데 사용할 수 있습니다.
코딩 지식이 필요하지 않으므로 설정이 간단합니다. 내 계정과 관련된 트위터 키워드, 해시태그 및 문구를 입력하기만 하면 됩니다.
잠시 기다리면 멘션리틱스의 대시보드에 특정 기간 동안의 감성 분석 결과가 표시됩니다. 팀과 공유하여 팀원들이 다음에 해야 할 일을 알 수 있도록 할 수 있습니다. 고품질 보고서를 자동으로 생성하는 옵션도 있습니다.
무료 평가판을 사용하여 이 도구가 원하는 도구인지 확인하세요.
Hootsuite 인사이트
X를 위한 또 다른 훌륭한 감성 분석 도구는 Hootsuite Insights입니다. 다른 모든 소프트웨어와 마찬가지로 이 도구도 타겟 오디언스의 긍정적인 트윗과 부정적인 트윗에 대한 인사이트를 제공합니다. 특수 필터는 트위터 팔로워 인구 통계에 따라 의견이 어떻게 달라지는지 보여줍니다.
또한 이 도구로 감정에만 집중할 필요는 없습니다. 또한 다양한 감정을 모니터링하여 타겟 고객을 더 잘 이해할 수 있습니다.
이 도구는 사람들의 감정에 중대한 변화가 발생하면 알림을 보냅니다. 즉, 선제적으로 문제를 신속하게 해결할 수 있도록 도와줍니다.
트위터 감성 분석 도구와 함께 트윗 삭제를 사용하여 문제 해결하기
브랜드에 대한 사람들의 감정을 이해하면 올바른 방향으로 나아가고 있는지 쉽게 파악할 수 있습니다. 이 가이드의 도구를 사용하여 타겟 고객에 대해 어떤 정보를 발견할 수 있는지 확인해 보세요.
논란의 여지가 있거나 부정적이거나 공격적이거나 무신경한 내용을 게시하면 그 영향이 감성 분석 보고서에 표시됩니다. 반발이 증가한다는 것은 X에 대한 전략에 문제가 있다는 것을 의미합니다.
다행히도 이러한 문제가 위기로 번지기 전에 트윗 삭제를 통해 신속하게 해결할 수 있습니다. 트윗 대량 삭제 기능은 여러 개의 게시물이 타겟 오디언스에게 공감을 얻지 못할 때 유용하게 사용할 수 있습니다. 사용자 지정 필터를 사용하면 이러한 트윗을 찾아 신속하게 조치를 취할 수 있습니다.
자동 삭제 기능은 내 프로필에서 오래된 게시물을 주기적으로 삭제할 수 있는 훌륭한 방법입니다. 과거에 트윗한 내용이 향후 브랜드 신뢰도를 떨어뜨릴까 걱정할 필요가 없습니다.
또한 다양한 게시물에서 마음에 들어요를 삭제하여 X에서 브랜드 이미지를 유지할 수 있습니다. 트윗삭제와 트위터 감성 분석 도구를 사용하면 부정적인 감정이 쌓이는 것을 사전에 방지할 수 있습니다. 지금 바로 트윗삭제 기능을 사용해 브랜드 평판과 이미지를 보호하세요!
