KR102309802B1 - Sns 사이트 트렌드 분석방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 트렌드분석을 진행할 대상사이트에서 7일간 게시된 다수의 문장을 크롤링(crawling)하는 단계(S100); 상기 크롤링된 문장을 분석하여 명사단위의 키워드를 추출하는 단계(S200); 추출된 상기 명사단위의 키워드를 사용자가 입력한 검색어와 대조하여 일치하는 문장들의 횟수를 카운트하고 일치하지 않는 문장들은 삭제하는 단계(S300); 상기 키워드와 상기 검색어가 일치하는 문장들만을 이용하여 상기 문장들 중에 공감 또는 좋아요가 있는지의 여부를 확인하는 단계(S400); 문장에 공감 또는 좋아요 중 어느 하나가 있는 경우에 그 횟수를 카운트하여 데이터베이스에 저장하는 단계(S500); 및 상기 횟수를 기초로 한 결과값을 날짜별로 그래프화하여 사용자에게 제시하는 단계(S600)를 포함하여 구성되며, 근래에 널리 사용되고 있는 소셜 네트워크 사이트의 트렌드를 시간적으로 비용적인 면에서 효율적으로 분석할 수 있는 동시에 소셜 네트워크 사이트를 분석하여 정확성 및 신뢰도를 갖는 트렌트 분석방법을 제공할 수 있다.

Description

SNS 사이트 트렌드 분석방법{ANALYSIS METHOD FOR TREND OF SNS}

본 발명은 소셜네트워크사이트(social networking sites)의 검색어를 비교 및 분석하여 트렌드(경향)을 분석하는 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는 트렌드분석을 진행할 대상사이트에서 7일간 게시된 다수의 문장을 크롤링(crawling)하는 단계; 상기 크롤링된 문장을 분석하여 명사단위의 키워드를 추출하는 단계; 추출된 상기 명사단위의 키워드를 사용자가 입력한 검색어와 대조하여 일치하는 문장들의 횟수를 카운트하고 일치하지 않는 문장들은 삭제하는 단계; 상기 키워드와 상기 검색어가 일치하는 문장들만을 이용하여 상기 문장들 중에 공감 또는 좋아요가 있는지의 여부를 확인하는 단계; 문장에 공감 또는 좋아요 중 어느 하나가 있는 경우에 그 횟수를 카운트하여 데이터베이스에 저장하는 단계 및 상기 횟수를 기초로 한 결과값을 날짜별로 그래프화하여 사용자에게 제시하여 최근의 SNS 트렌드를 분석하는 방법에 관한 것이다.

21세기의 도래와 더불어 초고속망을 기반으로 하는 인터넷 통신이 확립되면서 전 세계적으로 각종 통신망이 인터넷을 중심으로 통합되는 추세로 가고 있으며, 인터넷 이용자의 급증과 더불어 인터넷 웹사이트(Web Site)의 수도 기하급수적으로 증가해오고 있다. 그리고 2010년대 이후에는 SNS를 이용하여 인터넷 이용자들이 자신의 게시물을 올리거나 게시물을 이용하거나 각종 검색을 통하여 뉴스정보, 생활정보 등 각종 유용한 정보로 이용해오고 있다.

SNS는 온라인 상에서 불특정 타인과 관계를 맺고 소통할 수 있도록 지원하는 서비스로서, 스마트폰과 같은 고성능 단말 장치의 등장 및 Wi-Fi 망과 같이 저렴하게 이용 가능한 네트워크의 구축에 따라서 그 이용이 활성화되고 있으며, SNS 사용자는 더 급증할 것으로 예측되고 있다. 이러한 SNS를 마케팅에 효과적으로 활용하기 위해서는, SNS 사용자의 행동 패턴, 인맥, 영향력, 성향 등을 분석할 필요가 있으나, 아직까지 이러한 분석 서비스가 효과적으로 제공되고 있지 않다.

최근에 사용자들의 검색어 수치를 분석하여 트렌드를 비교해주는 시스템이 많이 상용화되고 있다. 하지만, 기존 시스템들은 사용자의 검색기록을 통해 수치를 비교하고 이를 통계치를 내어 트렌드를 분석하고 있다. 이러한 시스템들의 최대 장점은 시스템을 사용하는 사용자들을 기반으로 현재의 트렌드를 분석할 수 있다는 점이다.

그러나 이러한 경우에는 하나의 사이트만을 이용하는 사용자의 검색어에 대한 정보만이 분석가능하며, 이는 정확성이 떨어지게 되는 결과를 초래하게 된다. 또한, 각각 사이트의 사용자들의 연령별, 성별에 따른 검색결과가 달라지기 때문에 여러 개의 사이트를 비교하려면 더 많은 분석시간이 소요되므로 사용자의 시간적 손실과 더 나아가 금전적 손실도 일어나게 된다.

문헌 1 대한민국특허청, 공개특허 제10-2013-66365호, "SNS문장분석을 통한 사용자 요구사항 수집방법” 문헌 2 대한민국특허청, 공개특허 제10-2016-03984호, "사용자 등록 게시물정보를 이용한 온라인 쇼핑정보 추천시스템”

전술한 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 근래에 널리 사용되고 있는 소셜네트워크사이트의 트렌드를 시간적으로 비용적인 면에서 효율적으로 분석하는 것을 목적으로 한다.

또한, 본 발명은 소셜 네트워크 사이트를 분석하여 정확성 및 신뢰도를 갖는 트렌트 분석방법을 제공하는 것을 목적으로 한다

전술한 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 트렌드분석을 진행할 대상사이트에서 7일간 게시된 다수의 문장을 크롤링(crawling)하는 단계(S100); 상기 크롤링된 문장을 분석하여 명사단위의 키워드를 추출하는 단계(S200); 추출된 상기 명사단위의 키워드를 사용자가 입력한 검색어와 대조하여 일치하는 문장들의 횟수를 카운트하고 일치하지 않는 문장들은 삭제하는 단계(S300); 상기 키워드와 상기 검색어가 일치하는 문장들만을 이용하여 상기 문장들 중에 공감 또는 좋아요가 있는지의 여부를 확인하는 단계(S400); 문장에 공감 또는 좋아요 중 어느 하나가 있는 경우에 그 횟수를 카운트하여 데이터베이스에 저장하는 단계(S500); 및, 상기 횟수를 기초로 한 결과값을 날짜별로 그래프화하여 사용자에게 제시하는 단계(S600)를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명의 상기 명사단위의 키워드로 추출하는 단계는 상기 크롤링이 진행된 문장들에 대하여 형태소 또는 품사 분석을 통하여 명사단위의 키워드로 추출하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명의 상기 결과값은 연령별 또는 성별로 구분되어 그래프화되어 사용자에게 제시되는 것을 특징으로 한다.

전술한 구성에 의한 본 발명의 실시로 발생하는 효과는 다음과 같다.

본 발명의 근래에 널리 사용되고 있는 소셜 네트워크 사이트의 트렌드를 시간적으로 비용적인면에서 효율적으로 분석하는 것이 가능하다.

또한, 본 발명의 실시로 소셜 네트워크 사이트를 분석하여 정확성 및 신뢰도를 갖는 트렌트 분석방법을 제공할 수 있다.

도 1은 본 발명의 바람직한 제1실시예의 절차도,
도 2는 본 발명의 바람직한 제1실시예의 구성도,
도 3은 본 발명의 바람직한 제1실시예의 흐름도, 및
도 4는 본 발명의 바람직한 제1실시예에 의한 결과값을 나타내는 그래프이다.

이하에서는 첨부된 도면의 바람직한 실시예를 들어 본 발명을 상세하게 설명한다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.

또한, 본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도, 판례 또는 새로운 기술의 출현 등에 의해 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 고려하여 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 상세한 설명에서 상세히 기능 및 구조의 설명을 통하여 의미를 설명할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.

본 실시예에서 사용하는 SNS는 영어인 Social Networking sites의 약자로서 소설네트워크사이트 또는 일반인이 많이 사용하는 SNS사이트의 약자를 의미하는 것으로 정의한다. 그리고 본 실시예에서 사용하는 사이트의 의미는 SNS사이트 또는 일반사이트, 포털사이트 등 다양한 사이트를 의미하는 것이 가능하다.

도 1은 본 발명의 바람직한 제1실시예의 절차도이고 도 2는 본 발명의 바람직한 제1실시예의 구성도이다.

본 발명은 트렌드분석을 진행할 대상사이트에서 7일간 게시된 다수의 문장을 크롤링(crawling)하는 단계(S100); 상기 크롤링된 문장을 분석하여 명사단위의 키워드를 추출하는 단계(S200); 추출된 상기 명사단위의 키워드를 사용자가 입력한 검색어와 대조하여 일치하는 문장들의 횟수를 카운트하고 일치하지 않는 문장들은 삭제하는 단계(S300); 상기 키워드와 상기 검색어가 일치하는 문장들만을 이용하여 상기 문장들 중에 공감 또는 좋아요가 있는지의 여부를 확인하는 단계(S400); 문장에 공감 또는 좋아요 중 어느 하나가 있는 경우에 그 횟수를 카운트하여 데이터베이스에 저장하는 단계(S500); 및, 상기 횟수를 기초로 한 결과값을 날짜별로 그래프화하여 사용자에게 제시하는 단계(S600)로 구성하여 실시하는 것이 바람직하다.

상기 대상사이트에서 7일간 개시된 문장들을 크롤링(crawling)하는 단계(S100)는 먼저, 분석할 대상사이트를 정한 후에 타깃이 된 사이트에서 게시된 다수의 문장을 모으는 단계이다.

실시조건에 따라서는 상기한 크롤링을 진행하기 위해서는 웹에서 표현되는 정보를 특정 목적을 위해 프로그램을 작성해 정규화된 정보로 데이터를 저장해야 하므로 이를 효율적으로 하기 위하여 공지된 소프트웨어인 뷰티퓰소웁(Beautiful Soup)을 이용해 이 과정을 처리할 수도 있다. 상기 뷰티퓰소웁(BeautifulSoup)은 웹페이지의 URL을 이용하여 HTML문서를 요청하고, 요청된 HTML 문서를 회신받아 문서를 태극 기반으로 파싱하며 크롤링을 수행하는 구조로 진행된다.

명사단위의 키워드를 추출하는 단계(S200)는 상기 크롤링된 문장을 분석하여 명사단위의 키워드를 추출하는 단계로서, 바람직하게는 상기 명사단위의 키워드로 추출하는 단계는 전단계에서 크롤링이 진행된 문장들에 대하여 형태소 또는 품사 분석을 통하여 명사단위의 키워드로 추출할 수 있다.

실시조건에 따라서는 크롤링된 문장들을 파이썬의 NLP(Natural Language Processing)인 KoNLPy를 기반으로 명사단위로 추출할 수도 있다. KoNLPy는 파이썬을 기반으로 하는 한글 형태소 분석기로서, 사용자의 검색어와 크롤링 된 데이터를 비교, 대조하여 통계를 내는데 많이 활용된다. 즉, KoNLPy를 사용해 크롤링 데이터를 명사단위로 구분하여 사용자의 검색어와 비교함으로써 검색어가 얼마나 많이 검색되었는지에 대한 횟수를 헤아릴 수 있다. 그리고 KoNLPy를 이용하여 문장을 형태소 단위로 분석을 해낼 수 있으며, 예를 들어 한국어의 “오늘은 날씨가 좋네요.”라는 문장을 형태소 분석할 경우에 원하는 품사만을 뽑아낼 수 있다. 형태소 분석을 통해 명사단위로 문장을 분석해낼 경우에는 [“오늘”,“날씨”] 라는 단어를 분석하여 가져올 수 있다. 이렇게 분석해낸 명사단위의 단어를 통해서 사용자가 검색해낸 검색어와 비교하여 일치하는 검색어만을 뽑아내어 가져올 수 있다.

그리고 상기 명사단위의 키워드를 사용자가 입력한 검색어와 대조하여 일치하는 문장들의 횟수를 카운트하고 일치하지 않는 문장들은 삭제하는 단계(S300)에서는 분석하고자 하는 트렌드에 적합한 키워드를 사용자가 직접 입력한 검색어와 대조하여 카운트하거나 삭제하는 일종의 필터링(filtering)단계이다.

그리고 상기 키워드와 상기 검색어가 일치하는 문장들만을 이용하여 상기 문장들 중에 공감 또는 좋아요가 있는지의 여부를 확인하는 단계(S400)에서는 어떤 문장들에 공감 또는 좋아요가 있는지의 여부를 확인하여 최근의 트렌드를 확인하는 절차이다. 즉, 검색어의 선정에서 어떤 검색어가 최근의 트렌드의 중심이 있는 지를 미리 선정하여 실시하는 것이 바람직하다. 다만, 이러한 검색어의 선정은 자유로이 변경가능하다.

문장에 공감 또는 좋아요 중 어느 하나가 있는 경우에 그 횟수를 카운트하여 데이터베이스에 저장하는 단계(S500)는 상기 공감 또는 좋아요 중 어느 하나가 있는 경우에는 공감이 표시된 문장별로 데이터베이스에 저장하거나 좋아요가 표시된 문장별로 데이터베이스에 저장함으로써 최근에 트렌드가 되고 있는 단어 또는 그 단어가 들어가 있는 문장들을 카우트하여 데이터베이스화하는 작업이다.

상기 횟수를 기초로 한 결과값을 날짜별로 그래프화하여 사용자에게 제시하는 단계(S600)에서는 결과값을 시각적으로 확인할 수 있도록 그래프화하여 첨부된 도 4와 같이 사용자에게 제시하는 단계이다. 그리고 바람직하게는 상기 결과값을 연령별 또는 성별로 구분하여 사용자에게 제시할 수 있다.

도 3은 본 발명의 바람직한 제1실시예의 흐름도이다.

즉, 도 3은 본 발명의 제1실시예에 따라 SNS 트렌드를 분석하는 절차를 나타내는 흐름도이다.

먼저, 사용자가 입력하는 검색어를 기반으로 분석을 진행할 사이트의 글들의 7일치의 정보들을 크롤링(crawling)해오도록 한다. 이후 크롤링이 진행된 글들은 파이썬의 NLP(Natural Language Processing)인 KoNLPy를 기반으로 명사단위로 추출해낸다. 추출된 명사들은 사용자가 입력한 검색어와 대조하여 일치하는 글들의 횟수만을 카운트하고 일치하지 않는 문장들은 삭제하여 진행한다. 일치하는 키워드가 존재하는 글들만을 가지고 와 글에 공감(좋아요)이 달려있는지의 여부를 확인한다. 만약 글에 공감 및 좋아요가 있을 경우에는 횟수를 카운트하여 데이터베이스에 저장한다. 이 결과 값은 날짜를 기반으로 그래프화 되어 사용자에게 보여 지게 된다.

도 4는 본 발명의 바람직한 제1실시예에 의한 결과값을 나타내는 그래프이다.

도 4는 본 발명인 SNS 트렌드 분석방법에 의하여 분석이 진행된 키워드에 대한 분석결과를 나타낸 그래프이다. 즉, 사용자는 그래프를 통해 결과를 확인할 수 있으며, 여러 개의 키워드를 입력하여 검색을 진행할 경우에는 여러 개의 그래프가 도면 위에 나타나게 된다.

전술한 바와 같이 이와 같은 SNS 트렌드 분석은 검색을 진행한 일자로부터 7일전까지의 데이터를 이용하는 것이 바람직하며 그래프의 가로축은 날짜가 나타나도록 하고 그래프의 세로축은 날짜별로 사용자가 검색한 키워드에 대한 횟수가 입력되어 나타나도록 구성하는 것이 바라직하다.

그리고 여러 개의 그래프가 그려질 경우에는 그래프의 색을 다르게 표현할 수도 있다. 차트의 아래쪽 범례에는 사용자가 입력한 검색어(예를 들어 어벤져스)를 표시한다. 그리고 그래프의 접점 위에 마우스 오버시 정확한 수치의 검색횟수가 표시되도록 실시하는 것이 바람직하다.

이상을 통해 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 설명하였지만, 본 발명은 이에 한정되는 것이 아니고 특허청구범위와 발명의 상세한 설명 및 첨부한 도면의 범위 안에서 여러 가지로 변형하여 실시하는 것이 가능하고 이 또한 본 발명의 범위에 속하는 것은 당연하다.

100: SNS(Social Networking Site)
200: 크롤링 데이터(Crawling Data)
300: 웹(Web)
400: 단말기

Claims (3)

1. 데이터베이스를 포함하고 인터넷 웹사이트에 접속이 가능한 시스템을 이용하는 SNS 트렌드 분석방법에 있어서,
   트렌드분석을 진행할 대상사이트에서 7일간 게시된 다수의 문장을 크롤링(crawling)하는 단계(S100);
   상기 크롤링된 문장을 분석하여 명사단위의 키워드를 추출하는 단계(S200);
   추출된 상기 명사단위의 키워드를 사용자가 입력한 검색어와 대조하여 일치하는 문장들의 횟수를 카운트하고 일치하지 않는 문장들은 삭제하는 단계(S300);
   상기 키워드와 상기 검색어가 일치하는 문장들만을 이용하여 상기 문장들 중에 공감 또는 좋아요가 있는지의 여부를 확인하는 단계(S400);
   문장에 공감 또는 좋아요 중 어느 하나가 있는 경우에 그 횟수를 카운트하여 상기 데이터베이스에 저장하는 단계(S500); 및,
   상기 횟수를 기초로 한 결과값을 날짜별로 그래프화하여 사용자에게 제시하는 단계(S600);
   를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 SNS 트렌드 분석방법.
   
2. 제1항에서,
   상기 명사단위의 키워드로 추출하는 단계는 상기 크롤링이 진행된 문장들에 대하여 형태소 또는 품사 분석을 통하여 명사단위의 키워드로 추출하는 것을 특징으로 하는 SNS 트렌드 분석방법.
   
3. 제1항 또는 제2항에서,
   상기 결과값은 연령별 또는 성별로 구분되어 그래프화되어 사용자에게 제시되는 것을 특징으로 하는 SNS 트렌드 분석방법.

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