INVEN, NAVER, TERA

커뮤니티 사이트 분석을 통해 본 테라 – 첫걸음

목차

• 왜 시작했는가?

• 목표가 무엇인가?

• 앞으로의 방향은?

• 사용한 라이브러리?

왜 시작했는가?

사용자 동향 분석을 해보자!

게임 커뮤니티의 데이터로 가능할까?

이를 통해 사용자들이 원하는 것을알아낼 수있을까?

라는 질문을 가지고 호기심 반 재미 반으로 시작!

커뮤니티 사이트를 분석해야 하는 이유

• 사용자의 의견을 직접 청취할 수 있는 통로 중 하나

• 그 외에 청취할 수 있는 경로는 있을 수 있지만 …

사용자의 목소리는 어디에?

• 게임 채팅 – 알 수 없음

• 각종 커뮤니티 사이트의 게시판 – 공개된 글은 확인 가능

커뮤니티에 쓰여진 글은 과연 믿을만한가?

• (제 관점에서 본) 게임 커뮤니티 글의 특징

• 형식이 자유로움 – 은어/비속어/유행어 등을 통해 의견 표출

• 하고싶은말은함 –솔직한의견을 가감없이 들을 수 있음

• 게임과 관련없는 이야기도 존재

핸폰을 바꾸고 자판이 적응 안되요 ㅠ

길리안.. 내일만 돌면 속옷상자가 5개!!

재미로는 켈상도 나쁘지 않았죠. ㅋㅋ

한 사람의 이야기여러 주제가 섞여있음

커뮤니티에 쓰여진 글은 과연 믿을만한가?

커뮤니티에 쓰여진 글은 과연 믿을만한가?

• 각자 자유로운 이야기를 진행

• 하지만 많은 사람의 이야기를 합쳐보면분명한 방향성은 존재

• 기를 모으면 알 수 있을지도?

다양한 이야기

그리고 공통의 주제는 TERA

TERA

개인의 관심사

커플 일기

연예인 기사

최신짤방/유행어

테라 커뮤니티안에서는 테라 이야기가 메인!

테라 커뮤니티에서 논의되는 내용들

커뮤니티에 쓰여진 글은 과연 믿을만한가?

• 충분한 양의 데이터가 있다면

• 같은 주제의 글을 모으고

• 핵심 키워드 분석을 통해

• 사용자의 만족/불만족에 대해 파악할 수 있다.

• 이러한 것을 집단지성이라고 하는듯?!

• 여러 미디어에서 이러한 분석을 하고 있음

http://sentdex.com/24hr-global-sentiment-analysis/

위치 정보를 활용한 지역별 집단 지성 분석의 예

http://www.datameer.com/blog/big-data-analytics-

perspectives/analyzing-twitter-sentiment-presidential-election.html

미국 대선에서 지역별 분석을 통한 맞춤형 정책으로 승리를 거둔 오바마 대통령

http://swampland.time.com/2012/11/07/inside-the-secret-world-of-

quants-and-data-crunchers-who-helped-obama-win/

Inside the Secret World of the Data CrunchersWho Helped Obama Win

Twitter Sentiment Analysis

물론 한국에서도 하고 있는듯 합니다?!

커뮤니티에 쓰여진 글은 과연 믿을만한가?

• 실제로 사용되고 있는 사례를 볼 때

• 같은 주제의 글을 대량으로 모으고

• 핵심 키워드 분석을 하면

• 사용자의 만족/불만족에 대해 파악할 수 있지 않을까?

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테라 오픈

Free to Play

포악한 퀴르갈의 동굴

테라 자유게시판

테라 자유 게시판 – 인벤

• 자유게시판의 전체 글 수는 약 20만건 이상

• 최근 하루에 약 200~400건의 글이 올라오는데 한달에 대략 0.6~1.2만건이상

• 충분하다고 하긴 어려울 수 있는 분량이지만 사용자의 반응을 개략적으로 알 수 있지않을까?

그래서 자유 게시판의 키워드를 일단 뽑아보았습니다!

나오다 61

테라 31

상자 27

만들다 22

오늘 21

생각 20

진짜 19

사람 18

이상 18

기준 16

게임 15

시간 15

보이다 14

정도 14

단순 키워드 분석, 인벤 테라 자유게시판, 2014-10-30 기준

의외로괜찮아보이는

단어들?

2784, 12% 3074, 13%

3377, 14%

3563, 15%

4768, 20%

3229, 14%

2745, 12%

일요일 월요일 화요일 수요일 목요일 금요일 토요일

업데이트가 있는목요일에 글을쓰는 사람의비율이 높음

각 요일에 글을 가장 많이 쓴 사람의 수 (인벤 자유게시판 기준)

- 목요일에 가장 글을 많이 쓴 사람의 비율은 20%로 다른 요일에 비해 두드러짐- 업데이트 전날인 수요일도 높음- 결론: 테라 커뮤니티는 테라 자체에 관심이 높은 사람들이 모여 테라를 이야기 하는 곳 (너무 당연한가요^^;)

테라 자유 게시판 – 인벤

• 개략적으로 분석하였지만

• 충분한 데이터를 활용하면

• 사용자의 반응을 개략적으로 확인할 수 있어보인다!

목표가 무엇인가?

앞서 이야기하였듯이

커뮤니티의글을모아사용자들의욕구를파악

할 수 있는지 확인하고 싶다!

앞으로의 방향은?

잉여로운 시간에 즐기는 취미 중 하나인지라 …

구체적인것은 없습니다.

번뜩이는 아이디어가 떠오르면 (주시면) 불타오를지도 …

사용한 라이브러리?

문서수집/형태소분석/데이터분석 단계에

여러가지 도구를 사용하였는데

빠르고 쉽게 사용할 수 있는 것을 주로 선택하였습니다.

문서수집/데이터분석/웹뷰어 등에 사용된 도구

• 수집 및 분석에는 C#을 사용

• 웹클라이언트는 ANGULARJS 프레임워크

• 웹서버는 NANCY 활용

형태소 분석

• 주어진 글에 대해 명사, 형용사, 및 부사 등 각종 품사로 분석하는 것

• 한국어 형태소 분석기의 게임 사전은 많이 부족한 상황

• 데이터 분석엔 명사/동사/형용사 만 사용하기로 결정

• 다른 품사의 경우 의미있는 정보가 부족

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><Document><HtmlCleanDocument>혹시 티켓 이벤트 조건있나요?

혹 PC방 에서 접속이라던가몇월 몇일전 생성된 케릭이라던가특정 레벨이라던가???오늘 들어갔는데 ?이벤트 옷재료는 주는데티켓은 안주는걸까요?</HtmlCleanDocument><Sentence>티켓/NN,이벤트/NN,조건/NN,있/VV</Sentence><Sentence>방/NN,접속/NN</Sentence><Sentence>월/NNB,일전/NN,생성/NN,케릭/NN</Sentence><Sentence>특정/NN,레벨/NN</Sentence><Sentence>오늘/NN,들어가/VV,이벤트/NN,옷/NN,의료/NN</Sentence><Sentence>티켓/NN,안주/NN,것/NNB</Sentence>

</Document>

형태소 분석의 예

은전한닢프로젝트검색에서 쓸만한 오픈소스 한국어 형태소 분석기를 만들자!

형태소 분석이 어느 정도 잘되는 오픈소스 발견!

토론 및 질문?

이런 주제에 관심이 있으신 분들과 즐거운 이야기를 나누고 싶습니다.

아래의 링크로 오시면 됩니다.

HTTP://GOO.GL/NHQ7CI