KR20240077935A - 키워드를 기반으로 하는 sns 트렌드 분석 서버 및 이를 포함하는 시스템 - Google Patents

키워드를 기반으로 하는 sns 트렌드 분석 서버 및 이를 포함하는 시스템 Download PDF

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KR20240077935A
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길병웅
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Abstract

본 발명은 다수의 SNS 플랫폼 각각으로부터 SNS 트렌드 분석에 필요한 데이터를 수집하는 데이터 수집 모듈; 및 상기 다수의 SNS 플랫폼 중 트렌드 분석을 진행할 SNS 플랫폼 및 다양한 카테고리 중 트렌드 분석을 진행할 카테고리가 설정되면, 설정된 SNS 플랫폼에 게시된 콘텐츠 중 설정된 카테고리와 관련되는 분석 대상 콘텐츠를 선별하고, 상기 분석 대상 콘텐츠가 상기 설정된 SNS 플랫폼을 통해 게시된 기간 대비 상기 분석 대상 콘텐츠에 대한 사용자의 반응 정보를 참조로 하여 상기 분석 대상 콘텐츠에 대한 콘텐츠 활성도 점수를 산출하는 트렌드 분석 모듈; 을 포함하는 SNS 트렌드 분석 서버에 관한 것이다.

Description

키워드를 기반으로 하는 SNS 트렌드 분석 서버 및 이를 포함하는 시스템{SERVER FOR ANALYZING SNS TRNED BASED ON KEYWORD AND SYSTEM INCLUDING THE SAME}
본 발명은 키워드를 기반으로 하는 SNS 트렌드 분석 서버 및 이를 포함하는 시스템에 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 SNS(Social Network Service)를 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 플랫폼 관련 산업의 발전으로 인해 다양한 플랫폼에서 콘텐츠 창작자가 점차 증가하는 추세이고 SNS 사용자는 더 급증할 것으로 예측되고 있다.
최근 모바일기기만 있으면 누구나 콘텐츠 창작자가 될 수 있는 환경이 조성되어 수많은 콘텐츠 창작자가 등장하고 있으며, 이에 신규 콘텐츠 창작자는 SNS 트렌드를 파악하고 어떤 카테고리에 해당하는 콘텐츠를 창작할지에 대한 보다 확실한 전략이 필요해졌다. 또한 제품이나 서비스의 홍보를 목적으로 SNS를 이용하는 경우 SNS를 마케팅에 효과적으로 활용하기 위하여는 SNS 상의 광범위한 정보들을 효율적으로 파악하여 트렌드를 분석할 필요가 있다.
본 발명은 SNS 플랫폼 사용자가 효율적으로 특정 카테고리 별 인기 콘텐츠 창작자를 파악할 수 있도록 하는 키워드 기반 SNS 트렌드 분석 서버 및 이를 포함하는 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 SNS 플랫폼 사용자가 효율적으로 다양한 카테고리 중 인기 카테고리에 대한 정보를 파악할 수 있도록 하는 키워드 기반 SNS 트렌드 분석 서버 및 이를 포함하는 시스템을 제공하는 것을 다른 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 신규 콘텐츠 창작자나 SNS 마케팅을 진행하고자 하는 기업이 SNS 트렌드를 쉽게 파악할 수 있도록 하는 키워드 기반 SNS 트렌드 분석 서버 및 이를 포함하는 시스템을 제공하는 것을 다른 목적으로 한다.
본 발명의 실시예에 따른 SNS 트렌드 분석 서버는, 다수의 SNS 플랫폼 각각으로부터 SNS 트렌드 분석에 필요한 데이터를 수집하는 데이터 수집 모듈; 및 상기 다수의 SNS 플랫폼 중 트렌드 분석을 진행할 SNS 플랫폼 및 다양한 카테고리 중 트렌드 분석을 진행할 카테고리가 설정되면, 설정된 SNS 플랫폼에 게시된 콘텐츠 중 설정된 카테고리와 관련되는 분석 대상 콘텐츠를 선별하고, 상기 분석 대상 콘텐츠가 상기 설정된 SNS 플랫폼을 통해 게시된 기간 대비 상기 분석 대상 콘텐츠에 대한 사용자의 반응 정보를 참조로 하여 상기 분석 대상 콘텐츠에 대한 콘텐츠 활성도 점수를 산출하는 트렌드 분석 모듈; 을 포함할 수 있다.
또한, 상기 트렌드 분석 모듈은, 상기 분석 대상 콘텐츠의 조회수, 상기 분석 대상 콘텐츠의 댓글 수, 상기 분석 대상 콘텐츠에 대한 좋아요 수, 상기 분석 대상 콘텐츠에 대한 싫어요 수, 및 상기 분석 대상 콘텐츠가 공유된 횟수 중 적어도 하나 이상을 포함하는 상기 사용자 반응 정보와, 콘텐츠가 게시된 기간을 참조로 하여 상기 분석 대상 콘텐츠에 대한 점수인 콘텐츠 점수를 산출할 수 있다.
또한, 상기 트렌드 분석 모듈은, 상기 분석 대상 콘텐츠를 게시하는 창작자에 대한 점수인 콘텐츠 창작자 점수를 산출하고, 상기 콘텐츠 창작자 점수는, 상기 분석 대상 콘텐츠가 게시된 계정의 구독자 수, 상기 계정에 게시된 콘텐츠에 대한 누적 조회수, 상기 계정에 게시된 콘텐츠의 평균 조회수, 상기 계정에 게시된 콘텐츠의 수, 상기 계정의 운영 기간, 상기 계정에 게시된 콘텐츠 중 유료 광고를 포함하는 콘텐츠의 비중, 상기 계정에 게시된 콘텐츠의 조회수 증감률, 상기 계정에 대한 구독자 수 증감률, 상기 계정에 게시된 콘텐츠에 대한 좋아요 수의 평균 값, 및 상기 계정에 게시된 콘텐츠에 대한 댓글 수의 평균 값 중 적어도 하나 이상을 참조로 하여 산출될 수 있다.
또한, 상기 트렌드 분석 모듈은, 산출된 콘텐츠 창작자 점수에 대응하는 등급을 결정하고, 결정된 등급에 대응하는 가중치를 상기 콘텐츠 점수에 적용하여, 상기 콘텐츠 활성도 점수를 산출할 수 있다.
또한, 트렌드 분석 모듈은, 기 설정된 기간 내에 상기 설정된 SNS 플랫폼을 통해 게시된 콘텐츠 중 제목, 해시태그 및 댓글 중 적어도 어느 하나에 분석 대상으로 설정된 카테고리에 대응하는 대표 키워드를 포함하는 콘텐츠를 상기 분석 대상 콘텐츠로 선별할 수 있다.
또한, 상기 트렌드 분석 모듈은, 상기 콘텐츠 활성도 점수를 이용하여 분석 대상으로 설정된 카테고리와 관련된 콘텐츠를 게시한 창작자들의 영향력을 비교하는 정보가 포함된 화면을 생성할 수 있다.
본 발명에 따르면, SNS 플랫폼 사용자가 효율적으로 특정 카테고리 별 인기 콘텐츠 창작자를 파악할 수 있도록 하는 키워드 기반 SNS 트렌드 분석 서버 및 이를 포함하는 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, SNS 플랫폼 사용자가 효율적으로 다양한 카테고리 중 인기 카테고리에 대한 정보를 파악할 수 있도록 하는 키워드 기반 SNS 트렌드 분석 서버 및 이를 포함하는 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 신규 콘텐츠 창작자나 SNS 마케팅을 진행하고자 하는 기업이 SNS 트렌드를 쉽게 파악할 수 있도록 하는 키워드 기반 SNS 트렌드 분석 서버 및 이를 포함하는 시스템을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 의한 SNS 트렌드 분석 시스템을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 SNS 트렌드 분석 서버의 구성을 나타낸 도면이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 SNS 트렌드 분석 서버에 의해 생성된 SNS 트렌드 분석 화면을 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 컴퓨팅 장치를 나타내는 도면이다.
이하에서는 본 발명과 관련된 실시예들을 도면에 예시하고 이를 상세한 설명을 통해 구체적으로 설명하고자 한다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 또한, 본 명세서에서, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성 요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. "연결", "결합" 또는 "접속"의 경우, 물리적으로 "연결", "결합" 또는 "접속"되는 것뿐만 아니라 필요에 따라 전기적으로 "연결", "결합" 또는 "접속"되는 것으로 이해될 수 있다.
본 명세서에 기재된 "~부(유닛)", "~기", "~자", "~모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 본 명세서에 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재될 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.
그리고 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능 별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주 기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다.
이하, 본 발명의 실시예들과 관련된 도면들을 참고하여, 본 발명의 실시예에 의한 키워드를 기반으로 하는 SNS 트렌드 분석 시스템 및 방법에 대해 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 의한 SNS 트렌드 분석 시스템을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, SNS 트렌드 분석 시스템(1)은 SNS 트렌드 분석 서버(10), 다수의 사용자 단말 장치(20) 및 다수의 SNS 플랫폼(30)을 포함할 수 있으며, 네트워크를 통해 서로 연결될 수 있다.
먼저, 네트워크는 데이터 송수신 서비스가 가능한 대형 통신망의 고속 기간 망일 수 있으며, 인터넷(Internet) 또는 고속의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 와이파이(Wi-Fi), 와이기그(WiGig), 와이브로(Wireless Broadband Internet, Wibro), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access, Wimax) 등을 포함하는 차세대 무선망일 수 있다.
상기 인터넷은 TCP/IP 프로토콜 및 그 상위계층에 존재하는 여러 서비스, 즉 HTTP(Hyper Text Transfer Protocol), Telnet, FTP(File Transfer Protocol), DNS(Domain Name System), SMTP(Simple Mail Transfer Protocol), SNMP(Simple Network Management Protocol), NFS(Network File Service), NIS(Network Information Service) 등을 제공하는 전 세계적인 개방형 컴퓨터 네트워크 구조를 의미할 수 있다.
한편, 상기 인터넷은 유선 또는 무선 인터넷일 수도 있고, 이외에도 유선 공중망, 무선 이동 통신망, 또는 휴대 인터넷 등과 통합된 코어망일 수도 있다. 만약, 네트워크가 이동 통신망일 경우 동기식 이동 통신망일 수도 있고, 비동기식 이동 통신망일 수도 있다. 상기 비동기식 이동 통신망의 실시 예로서, WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access) 방식의 통신망을 들 수 있다. 이 경우 도면에 도시되진 않았지만, 상기 이동 통신망은 예컨대, RNC(Radio Network Controller) 등을 포함할 수 있다. 한편, 상기 WCDMA망을 일 예로 들었지만, 3G LTE망, 4G망, 5G망 등 차세대 통신망, 그 밖의 IP를 기반으로 한 IP 망일 수 있다. 다만 네트워크는 상술한 것에 한정되지 않으며, 임의의 최신 데이터 통신망이 적용될 수 있다.
SNS 트렌드 분석 서버(10)는 SNS 플랫폼(30)으로부터 SNS에 게시된 콘텐츠 관련 데이터를 수집하고, 수집한 정보를 이용하여 SNS 플랫폼 별 트렌드에 대한 정보를 사용자에게 제공할 수 있다.
이를 위하여 SNS 트렌드 분석 서버(10)는 네트워크를 통해 사용자 단말 장치(20) 및 SNS 플랫폼(30)과 연결될 수 있다. SNS 트렌드 분석 서버(10)는 네트워크를 통해 SNS 플랫폼(30)으로부터 SNS에 업로드된 콘텐츠와 관련된 데이터를 수집하고, 이를 이용하여 SNS 트렌드를 분석하며, SNS 트렌드 관련 정보가 포함된 화면을 생성하여 네트워크를 통해 사용자 단말 장치(20)에 제공할 수 있다.
사용자 단말 장치(20)는 SNS 트렌드 분석 서버(10) 및/또는 SNS 플랫폼(30)에 접속한 후 통신할 수 있는 기능과 이미지나 텍스트를 출력할 수 있는 디스플레이 기능을 포함하는 디지털 기기로서, 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 태블릿(tablet) PC(personal computer), 무선전화기(wireless phone), 모바일폰(mobile phone), 스마트폰(smart phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), 웨어러블 장치(wearable device) 등을 포함할 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니며, 메모리 수단을 구비하고 마이크로 프로세서를 탑재하여 연산 능력을 갖춘 디지털 기기라면 얼마든지 본 발명에 따른 사용자 단말 장치(20)로서 채택될 수 있다.
SNS 트렌드 분석 시스템(1)을 이용하고자 하는 사용자는 자신의 단말 장치(20)를 이용하여 SNS 트렌드 분석 서버(10)에 접속할 수 있으며, SNS 트렌드 분석 서버(10))가 제공하는 SNS 트렌드 정보 제공 서비스를 이용할 수 있다.
이를 위하여, 사용자 단말 장치(20)에는 SNS 트렌드 분석 서버(10)로부터 사용자 인터페이스(UI; user interface)를 제공받을 수 있도록 하는 브라우저(browser) 관련 프로그램 또는 애플리케이션(application)이 포함되어 있을 수 있다.
SNS 플랫폼(30)은 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 운용하는 것으로, 대표적인 SNS로는 트위터, 인스타그램, 유튜브, 페이스북, 폴라, 틱톡 등이 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 SNS 트렌드 분석 서버의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, SNS 트렌드 분석 서버(10)는 데이터 수집 모듈(11), 트렌드 분석 모듈(12), 데이터베이스(13), 통신 모듈(14) 및 제어 모듈(15)을 포함할 수 있다.
데이터 수집 모듈(11)은 다수의 SNS 플랫폼(30; 도 1 참조) 각각으로부터 SNS 트렌드 분석에 필요한 데이터를 수집할 수 있다.
SNS 트렌드 분석에 필요한 데이터는 SNS에 업로드된 콘텐츠 내용에 대한 정보, 각 콘텐츠가 포함되는 카테고리에 대한 정보, 각 콘텐츠가 SNS에 업로드된 날짜 및 시각, 각 콘텐츠의 조회수, 각 콘텐츠에 달린 댓글의 수, 각 콘텐츠가 공유된 횟수, 각 콘텐츠를 좋아한 사용자(이하 ‘좋아요’ 라고 함)의 수, 각 콘텐츠를 싫어한 사용자(이하 ‘싫어요’라고 함)의 수, 콘텐츠 내 유료 광고 포함 여부, 및 콘텐츠가 영상인 경우 영상의 재생 시간 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
또한, SNS 트렌드 분석에 필요한 데이터는 콘텐츠를 제작하여 게시하는 콘텐츠 창작자(또는 게시자라고도 함)와 관련된 정보를 포함할 수 있으며, 예를 들어 창작자가 콘텐츠를 게시하는 계정(또는 채널)을 구독 등록한 사용자(이하 ‘구독자’라 하며, 팔로워라고도 함)의 수, 창작자가 해당 계정에 게시한 콘텐츠에 대한 누적 조회수, 창작자가 해당 계정에 게시한 콘텐츠의 평균 조회수, 창작자가 해당 계정에 게시한 콘텐츠의 수, 창작자가 해당 계정을 운영한 기간 등의 정보를 포함할 수 있다.
다만 SNS 트렌드 분석에 필요한 데이터는 SNS 플랫폼 별로 상이할 수 있다.
다음으로, 트렌드 분석 모듈(12)은 데이터 수집 모듈(11)에서 수집한 데이터를 이용하여 SNS 트렌드를 분석할 수 있다.
이를 위하여 먼저 다수의 SNS 플랫폼 중 트렌드 분석을 진행할 SNS 플랫폼을 설정하고, 다양한 카테고리 중 분석을 진행할 카테고리를 설정할 수 있다.
예를 들어, 트렌드 분석 모듈(12)은 트위터, 인스타그램, 유튜브, 페이스북, 폴라, 틱톡 등 다수의 SNS 중 분석을 진행할 SNS로 유튜브를 설정하고, 유튜브에 게시된 콘텐츠들을 분류하는 카테고리들 중 분석을 진행할 카테고리인 ‘먹방’ 관련 카테고리를 설정할 수 있다. 이때 카테고리들은 각각에 대응하는 대표 키워드로 표현될 수 있으며, 카테고리들 각각을 표현하는 대표 키워드들은 게임, 음악, 먹방, 브이로그, 패션, 헬스, 뷰티, 반려동물, 요리, 골프 등을 포함할 수 있다.
한편, 분석을 진행할 SNS 플랫폼과 카테고리는 사용자에 의해 선택된 것일 수 있으며, 이 경우 트렌드 분석 모듈(12)은 네트워크를 통해 사용자 단말 장치(20)로부터 분석을 진행할 SNS 플랫폼 및 카테고리에 대한 정보를 전달받을 수 있다.
트렌드 분석을 진행할 SNS 플랫폼 및 카테고리가 설정되면, 트렌드 분석 모듈(12)은 분석 대상 콘텐츠를 선별할 수 있으며, 보다 구체적으로 트렌드 분석이 수행되는 시점을 기준으로 기 설정된 기간 내에 SNS에 게시된 콘텐츠 중 분석 대상 카테고리와 관련된 콘텐츠를 분석 대상 콘텐츠로 선별할 수 있다.
여기서, 콘텐츠의 제목, 콘텐츠를 설명하기 위해 창작자에 의해 설정된 해시태그 또는 콘텐츠에 대한 댓글에 분석 대상 카테고리에 대응하는 대표 키워드가 포함되면, 분석 대상 카테고리와 관련된 콘텐츠인 것으로 판단할 수 있다. 또한, 트렌드 분석 모듈(12)은 콘텐츠가 SNS 플랫폼에 의해 대표 키워드에 대응하는 카테고리로 자동 분류된 경우, 분석 대상 카테고리와 관련된 콘텐츠인 것으로 판단할 수도 있다.
한편, 실시예에 따라, 트렌드 분석 모듈(12)은 제목에 분석 대상 카테고리에 대응하는 대표 키워드가 포함된 콘텐츠만을 분석 대상으로 설정할 수 있고, 또는 제목, 해시태그 및 댓글 중 적어도 어느 하나에 대표 키워드가 포함된 콘텐츠를 분석 대상으로 설정할 수도 있으며, 분석 대상 콘텐츠를 설정하기 위한 조건은 다양하게 설계 변경될 수 있다.
한편, 분석 대상 콘텐츠를 선별하는 조건은 사용자에 의해 선택된 것일 수 있으며, 이 경우 트렌드 분석 모듈(12)은 네트워크를 통해 사용자 단말 장치(20)로부터 분석 대상 콘텐츠를 선별하는 조건에 대한 정보를 전달 받을 수 있다.
분석 대상 콘텐츠가 선별되면, 트렌드 분석 모듈(12)은 분석 대상으로 선별된 콘텐츠 각각에 대한 점수를 산출할 수 있으며, 콘텐츠가 게시된 기간 대비 사용자의 반응에 따른 점수를 산출할 수 있다. 구체적으로, 트렌드 분석 모듈(12)은 콘텐츠의 조회수, 콘텐츠의 댓글 수, 콘텐츠에 대한 좋아요 수, 콘텐츠에 대한 싫어요 수, 및 콘텐츠가 공유된 횟수 중 적어도 하나 이상을 포함하는 사용자 반응 정보와, 콘텐츠가 게시된 기간을 참조로 하여 콘텐츠에 대한 점수를 산출할 수 있다.
실시예에 의하면, 트렌드 분석 모듈(12)은 아래 '수학식 1'에 따라 콘텐츠에 대한 점수를 산출할 있으며, '수학식 1'에서는 각 항목에 적용되는 가중치 값이 각각 1, 2, 1.5, 1, 100 및 1인 것으로 되어 있으나 본 발명이 이에 제한되는 것은 아니며, 각 항목에 적용되는 가중치 값은 변경될 수 있다.
(V: 콘텐츠의 조회수, C: 콘텐츠의 댓글 수, L: 콘텐츠에 대한 좋아요 수, H: 콘텐츠에 대한 싫어요 수, S: 콘텐츠가 공유된 횟수, T: 콘텐츠가 게시된 기간)
예를 들어, 유튜브의 ‘먹방’ 카테고리에 포함된 어느 하나의 콘텐츠 조회수가 10만 회, 댓글 수가 1,000개, 좋아요 수가 5,000개, 싫어요 수가 2,000개, 공유된 횟수가 100회, 콘텐츠가 게시된 기간이 180분인 경우, '수학식 1'에 따라 산출된 해당 콘텐츠 점수는 602.77일 수 있다.
다음으로, 트렌드 분석 모듈(12)은 분석 대상 SNS에 게시된 콘텐츠 중 분석 대상 카테고리 관련 콘텐츠를 게시한 창작자에 대한 점수(이하, ‘콘텐츠 창작자 점수’라 함)를 산출할 수 있다.
트렌드 분석 모듈(12)은 창작자가 콘텐츠를 게시하는 계정의 구독자 수, 창작자가 해당 계정에 게시한 콘텐츠에 대한 누적 조회수, 창작자가 해당 계정에 게시한 콘텐츠의 평균 조회수, 창작자가 해당 계정에 게시한 콘텐츠의 수, 창작자가 해당 계정을 운영한 기간, 해당 계정에 게시한 콘텐츠 중 유료 광고를 포함하는 콘텐츠의 비중, 조회수 증가 비율, 해당 계정에 대한 구독자 수 증감률, 창작자가 해당 계정에 게시한 콘텐츠의 평균 좋아요 수, 평균 댓글 수 등을 참조로 하여 콘텐츠 창작자 점수를 산출할 수 있다.
트렌드 분석 모듈(12)은 산출된 콘텐츠 창작자 점수에 대응하는 등급을 결정할 수 있으며, 결정된 등급에 대응하는 가중치를 콘텐츠 점수에 적용하여, 콘텐츠 활성도 점수를 산출할 수 있다.
한편, 트렌드 분석 모듈(12)은 콘텐츠 창작자 점수를 산출하기 위한 평가 항목을 ‘영향력’, ‘수익성’, ‘잠재력’, ‘선호도’, ‘활동성’ 및 ‘안정성’으로 구분하고, 각 항목에 대한 점수를 산출하여 합산함으로써 콘텐츠 창작자 점수를 산출할 수 있다.
여기서, ‘영향력’ 항목에 대한 점수는 창작자 계정의 구독자 수, 창작자 계정에 게시한 콘텐츠의 누적 조회 수, 창작자 계정의 적어도 일부 콘텐츠의 평균 조회 수, 구독자 1명 당 평균 조회수를 참조하여 산출될 수 있다.
‘수익성’ 항목에 대한 점수는 광고 비용 측정 모델(예를 들어, CPM)을 참조로 하는 콘텐츠의 가치, 창작자 계정의 적어도 일부 콘텐츠의 평균 길이(콘텐츠가 동영상인 경우), 창작자 계정의 콘텐츠 중 유료 광고가 포함된 콘텐츠의 비중을 참조하여 산출될 수 있다.
‘잠재력’ 항목에 대한 점수는 창작자 계정의 구독자 수 대비 적어도 일부 콘텐츠의 평균 조회수, 기 설정된 기간 대비 구독자 1명 당 평균 조회수 증가 비율, 기 설정된 기간 대비 구독자 수 증감률을 참조하여 산출될 수 있다.
‘선호도’ 항목에 대한 점수는 구독자 수 대비 최근 게시된 복수의 콘텐츠에 대한 좋아요 수의 평균, 최근 게시된 복수의 콘텐츠의 평균 조회수 대비 좋아요 수, 최근 게시된 복수의 콘텐츠에 대한 좋아요 수의 평균, 최근 게시된 복수의 콘텐츠에 대한 댓글 수의 평균을 참조하여 산출될 수 있으며, 최근 게시된 복수의 콘텐츠는 최근 게시된 10개의 콘텐츠일 수 있다.
‘활동성’ 항목에 대한 점수는 최근 소정의 기간(예를 들어, 7일 간) 게시된 콘텐츠 수, 최근 소정의 기간(예를 들어, 30일 간) 게시된 콘텐츠 수를 참조하여 산출될 수 있다.
‘안정성’ 항목에 대한 점수는 기 설정된 기간 동안의 구독자 증감 비율, 기 설정된 기간 동안의 누적 조회수 증감 비율, 창작자 계정의 운영 기간, 창작자 계정에 게시된 전체 콘텐츠의 수를 참조하여 산출될 수 있다.
트렌드 분석 모듈(12)은 산출된 콘텐츠 창작자 점수에 대응하는 등급을 결정할 수 있으며, 등급은 ‘매우 낮음’, ‘낮음’, ‘보통’, ‘높음’ 및 ‘매우 높음’으로 구분될 수 있다. 예를 들어, ‘영향력’, ‘수익성’, ‘잠재력’, ‘선호도’, ‘활동성’ 및 ‘안정성’ 항목 각각에 대하여 최대로 부여할 수 있는 점수가 10점이고 콘텐츠 창작자 점수의 만점이 60점인 경우, 창작자에 대한 점수가 0점 내지 12점이면 ‘매우 낮음’ 등급으로, 13점 내지 24점이면 ‘낮음’ 등급으로, 25점 내지 36점이면 ‘보통’ 등급으로, 37점 내지 48점이면 ‘높음’ 등급으로, 49점 내지 60점이면 ‘매우 높음’ 등급으로 결정할 수 있다.
한편, 등급 ‘매우 낮음’에서 ‘매우 높음’으로 갈수록 가중치 값이 클 수 있다. 예를 들어, ‘매우 낮음’ 등급에 대응하는 가중치는 0.5, ‘낮음’ 등급에 대응하는 가중치는 0.75, ‘보통’ 등급에 대응하는 가중치는 1.0, ‘높음’ 등급에 대응하는 가중치는 1.25, ‘매우 높음’ 등급에 대응하는 가중치는 1.5 일 수 있다.
따라서, 콘텐츠 점수가 동일하더라도 콘텐츠의 창작자에 따라 콘텐츠 활성도 점수가 상이하게 산출될 수 있다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 SNS 트렌드 분석 서버에 의해 생성된 SNS 트렌드 분석 화면을 예시적으로 나타낸 도면이다.
트렌드 분석 모듈(12)은 산출된 콘텐츠 창작자 점수 및 그에 대응하는 등급에 대한 정보가 포함된 화면을 도 4와 같이 생성하고, 생성된 화면을 사용자 단말 장치(20)에 제공할 수 있다.
도 3을 참조하면, 상기 화면은 콘텐츠 창작자 점수가 표시된 영역(41), 및 콘텐츠 창작자의 등급이 표시된 영역(42)을 포함할 수 있다.
트렌드 분석 모듈(12)은 산출된 콘텐츠 활성도 점수를 이용하여 분석 대상 카테고리와 관련된 콘텐츠를 게시한 창작자들의 영향력을 비교하는 정보를 생성하고, 생성된 정보가 포함된 화면을 생성하여 네트워크를 통해 사용자 단말 장치(20)에 제공할 수 있다.
여기서, 콘텐츠 활성도 점수가 높은 콘텐츠를 많이 보유한 창작자일수록 트렌드에 미치는 영향력이 큰 창작자인 것으로 볼 수 있다.
도 4는 특정 SNS의 특정 카테고리 내에서의 트렌드 정보가 포함된 화면을 예시적으로 나타낸 것으로, 트렌드 분석 모듈(12)은 특정 SNS의 특정 카테고리, 예를 들어 유튜브 중 게임과 관련된 콘텐츠의 트렌드 정보가 포함된 화면을 도 4와 같이 생성하여 사용자 단말 장치(20)에 제공할 수 있다.
도 4를 참조하면, 사용자는 사용자 단말 장치(20)에 제공된 화면을 통해, 유튜브 중 게임 분야에서 영향력이 큰 창작자에 대한 정보를 확인할 수 있고, 트렌드에 미치는 영향력이 큰 창작자들에 대한 객관적인 비교를 진행할 수 있다.
또한, 트렌드 분석 모듈(12)은 복수의 카테고리 각각에 대한 활성도 점수를 산출할 수도 있다. 구체적으로, 트렌드 분석 모듈(12)은 어느 하나의 카테고리와 관련된 콘텐츠들을 분석하여 산출된 콘텐츠 활성도 점수들 중 표본을 선정하고, 선정된 표본 내 콘텐츠 활성도 점수의 평균 값을 산출하여 카테고리 활성도 점수를 획득할 수 있다. 여기서, 콘텐츠 활성도 점수가 높은 순서대로 나열하였을 때 상위 50개의 콘텐츠 활성도 점수가 표본으로 선정될 수 있다.
예를 들어, ‘먹방’ 카테고리의 활성도 점수가 500점, ‘게임’ 카테고리의 활성도 점수가 700점, ‘뷰티’ 카테고리의 활성도 점수가 600점으로 산출될 수 있으며, 사용자는 카테고리의 활성도 점수가 가장 높은 ‘게임’ 관련 콘텐츠에 대한 타사용자의 관심이 가장 높고, 카테고리의 활성도 점수가 가장 낮은 ‘먹방’ 관련 콘텐츠에 대한 타사용자의 관심이 가장 낮음을 확인으로써 SNS 트렌드를 파악할 수 있다.
또한, 트렌드 분석 모듈(12)은 주기적으로 각 카테고리의 활성도 점수를 산출할 수 있으며, 이 경우 사용자는 카테고리 별 활성도 증감 추이를 확인할 수 있다.
다음으로, 데이터베이스(13)는 데이터 수집 모듈(11)에서 수집한 정보, 트렌드 분석 모듈(12)에서 발생된 정보 등을 저장하고 관리할 수 있다.
비록 도 2에서는 데이터베이스(13)가 SNS 트렌드 분석 서버(10)에 포함되어 구성되는 것으로 도시되어 있지만, 본 발명을 구현하는 당업자의 필요에 따라, 데이터베이스(13)는 SNS 트렌드 분석 서버(10)와 별개로 구성될 수도 있다. 또한, 본 발명을 구현하는 당업자의 필요에 따라, 데이터베이스(13)는 복수 개로 분리되어 구성될 수도 있다.
한편, 본 발명에서의 데이터베이스(13)는, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 포함하는 개념으로서, 협의의 데이터베이스뿐만 아니라 파일 시스템에 기반을 둔 데이터 기록 등을 포함하는 광의의 데이터베이스일 수도 있으며, 단순한 로그의 집합이라도 이를 검색하여 데이터를 추출할 수 있다면 본 발명에서의 데이터베이스(13)가 될 수 있다.
다음으로, 통신 모듈(14)은 데이터 수집 모듈(11), 트렌드 분석 모듈(12), 데이터베이스(13) 및 제어 모듈(15)로부터의/로의 데이터 송수신 또는 SNS 트렌드 분석 서버(10), 사용자 단말 장치(20), SNS 플랫폼(30) 간의 통신이 가능하도록 하는 기능을 수행할 수 있다.
마지막으로, 제어 모듈(15)은 데이터 수집 모듈(11), 트렌드 분석 모듈(12), 데이터베이스(13), 및 통신 모듈(14) 간의 데이터의 흐름을 제어하는 기능을 수행할 수 있다. 즉, 본 발명에 따른 제어 모듈(15)은 SNS 트렌드 분석 서버(10)의 외부로부터의/로의 데이터 흐름 또는 서버(10)의 각 구성요소 간의 데이터 흐름을 제어함으로써, 데이터 수집 모듈(11), 트렌드 분석 모듈(12), 데이터베이스(13) 및 통신 모듈(14)에서 각각 고유 기능을 수행하도록 제어할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른, 컴퓨팅 장치를 나타내는 도면이다. 도 5의 컴퓨팅 장치(TN100)는 본 명세서에서 기술된 장치(예, 서버(10), 단말 장치(20), 플랫폼(30) 등) 일 수 있다.
도 5의 실시예에서, 컴퓨팅 장치(TN100)는 적어도 하나의 프로세서(TN110), 송수신 장치(TN120), 및 메모리(TN130)를 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(TN100)는 저장 장치(TN140), 입력 인터페이스 장치(TN150), 출력 인터페이스 장치(TN160) 등을 더 포함할 수 있다. 컴퓨팅 장치(TN100)에 포함된 구성 요소들은 버스(bus)(TN170)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.
프로세서(TN110)는 메모리(TN130) 및 저장 장치(TN140) 중에서 적어도 하나에 저장된 프로그램 명령(program command)을 실행할 수 있다. 프로세서(TN110)는 중앙 처리 장치(CPU: central processing unit), 그래픽 처리 장치(GPU: graphics processing unit), 또는 본 발명의 실시예에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 프로세서(TN110)는 본 발명의 실시예와 관련하여 기술된 절차, 기능, 및 방법 등을 구현하도록 구성될 수 있다. 프로세서(TN110)는 컴퓨팅 장치(TN100)의 각 구성 요소를 제어할 수 있다.
메모리(TN130) 및 저장 장치(TN140) 각각은 프로세서(TN110)의 동작과 관련된 다양한 정보를 저장할 수 있다. 메모리(TN130) 및 저장 장치(TN140) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(TN130)는 읽기 전용 메모리(ROM: read only memory) 및 랜덤 액세스 메모리(RAM: random access memory) 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다.
송수신 장치(TN120)는 유선 신호 또는 무선 신호를 송신 또는 수신할 수 있다. 송수신 장치(TN120)는 네트워크에 연결되어 통신을 수행할 수 있다.
본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이지 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구의 범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구의 범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
1: SNS 트렌드 분석 시스템
10: SNS 트렌드 분석 서버
11: 데이터 수집 모듈
12: 트렌드 분석 모듈
13: 데이터베이스
14: 통신 모듈
15: 제어 모듈
20: 사용자 단말 장치
30: SNS 플랫폼

Claims (5)

  1. 다수의 SNS 플랫폼 각각으로부터 SNS 트렌드 분석에 필요한 데이터를 수집하는 데이터 수집 모듈; 및
    상기 다수의 SNS 플랫폼 중 트렌드 분석을 진행할 SNS 플랫폼 및 다양한 카테고리 중 트렌드 분석을 진행할 카테고리가 설정되면, 설정된 SNS 플랫폼에 게시된 콘텐츠 중 설정된 카테고리와 관련되는 분석 대상 콘텐츠를 선별하고, 상기 분석 대상 콘텐츠가 상기 설정된 SNS 플랫폼을 통해 게시된 기간 대비 상기 분석 대상 콘텐츠에 대한 사용자의 반응 정보를 참조로 하여 상기 분석 대상 콘텐츠에 대한 콘텐츠 활성도 점수를 산출하는 트렌드 분석 모듈;
    을 포함하는 SNS 트렌드 분석 서버.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 트렌드 분석 모듈은,
    상기 분석 대상 콘텐츠의 조회수, 상기 분석 대상 콘텐츠의 댓글 수, 상기 분석 대상 콘텐츠에 대한 좋아요 수, 상기 분석 대상 콘텐츠에 대한 싫어요 수, 및 상기 분석 대상 콘텐츠가 공유된 횟수 중 적어도 하나 이상을 포함하는 상기 사용자 반응 정보와, 콘텐츠가 게시된 기간을 참조로 하여 상기 분석 대상 콘텐츠에 대한 점수인 콘텐츠 점수를 산출하는 SNS 트렌드 분석 서버.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 트렌드 분석 모듈은,
    상기 분석 대상 콘텐츠를 게시하는 창작자에 대한 점수인 콘텐츠 창작자 점수를 산출하고,
    상기 콘텐츠 창작자 점수는,
    상기 분석 대상 콘텐츠가 게시된 계정의 구독자 수, 상기 계정에 게시된 콘텐츠에 대한 누적 조회수, 상기 계정에 게시된 콘텐츠의 평균 조회수, 상기 계정에 게시된 콘텐츠의 수, 상기 계정의 운영 기간, 상기 계정에 게시된 콘텐츠 중 유료 광고를 포함하는 콘텐츠의 비중, 상기 계정에 게시된 콘텐츠의 조회수 증감률, 상기 계정에 대한 구독자 수 증감률, 상기 계정에 게시된 콘텐츠에 대한 좋아요 수의 평균 값, 및 상기 계정에 게시된 콘텐츠에 대한 댓글 수의 평균 값 중 적어도 하나 이상을 참조로 하여 산출되는 SNS 트렌드 분석 서버.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 트렌드 분석 모듈은,
    산출된 콘텐츠 창작자 점수에 대응하는 등급을 결정하고, 결정된 등급에 대응하는 가중치를 상기 콘텐츠 점수에 적용하여, 상기 콘텐츠 활성도 점수를 산출하는 SNS 트렌드 분석 서버.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 트렌드 분석 모듈은,
    기 설정된 기간 내에 상기 설정된 SNS 플랫폼을 통해 게시된 콘텐츠 중 제목, 해시태그 및 댓글 중 적어도 어느 하나에 분석 대상으로 설정된 카테고리에 대응하는 대표 키워드를 포함하는 콘텐츠를 상기 분석 대상 콘텐츠로 선별하는 것을 특징으로 하는 SNS 트렌드 분석 서버.
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