IoT(Internet of Things)가 결합된 다양한 제품들과 소셜 네트워크 서비스(SNS) 산업의 성장은 방대 한 양의 데이터를 만들어내는 시대를 열었다. 실제로 대표적인 SNS인 Twitter에는 2014년 기준 전 세 계 9억 7,400만 명이 가입했으며 이들은 하루에 5천만 개 이상의 트윗을 업로드 되고 있다. Twitter를 통해 사용자가 본인의 관심사, 생각 등을 업로드 하면서 기업의 입장에서 자사가 필요로 하는 고객에 대한 정보들을 쉽게 얻을 수 있다. 미래가 불확실한 비즈니스 환경에서 기업의 외부시장 정보 수집과 분석을 통해 미래를 예측하려는 기업이 늘면서, 과거에는 중요하지 않게 여겨지던 데이터가 새로운 가치를 창출한다는 가능성에 재조명 되고 있다. 이에 많은 기업에서 신사업 창출, 생산성 향상, 빠른 의사결정, 고객 맞춤 서비스 제공 등의 목적으로 SNS 데이터를 이용하여 분석하고 있다. 이에 본 논 문에서는 R프로그램을 이용하여 대표적인 SNS인 Twitter에서 galaxy note7과 iphone7을 언급한 트윗 을 각각 500개씩 수집하여, 긍정/부정의 오피니언 마이닝 분석을 실시하였다. 트윗 분석 결과 iphone7과 galaxy note7 키워드에 대한 의미 있는 결과를 얻을 수 있었다. 향후 제품 이미지에 영향 을 미치는 기사 및 요인을 도출하여 제품의 판매 예측에 대한 연구가 필요하다.
The growth of social networking sites industry and the number of products combined with the IoT (Internet of Things) have created an era of vast amounts of data. For example, a representative social networking service Twitter has 97,400 million members in 2014, and more than 50 million tweets are posted every day. Through Twitter, many companies are able to obtain information about the clients they need easily as users post information such as interests and thoughts etc.. As the number of corporations trying to predict the future through their collection about and analysis on the information of external market is increased in the business environment where the future is unclear, the data is re-highlighted because of its possibility to create new values. Meeting to this trend, a lot of corporations analysis the consumers in using the SNS data for the purposes of creating new business, improving the productivity, more quickly making decisions, and providing customer-tailored service. So this study collected 500 twits commenting about the galaxy note7 and the iphone7, respectively on the Twitter, a representative SNS and conducted the positive/negative opinion analysis in utilizing the Program R. As the results analyzing the total 1000 twits, this study could get some meaningful fingdings about the iphone7 and the galaxy note 7. It needs to conduct researches about the prediction of the both products' sale by drawing out the articles and factors influencing on the both products' images from now on.
1. 서론 2. 관련연구 3. 데이터 감성 분석 4. 결론 References
