오피니언 마이닝 Opinion Mining

오피니언 마이닝은 텍스트마이닝에서 발전된 분석기법으로 소셜미디어 등에서 여론의 향방을 긍정(Positive), 부정(Negative), 중립(Neutral)로 구분하여 선호도를 판별하는 기술입니다. 

특정 상품의 선호도나 정치인에 대한 호감도를 판별해 내는 데 주로 활용되며, 분석 대상인 키워드와 긍정, 부정, 중립을 뜻하는 단어가 자주 출현하는 빈도수를 측정하여 해당 키워드에 대한 여론을 측정합니다.

오피니언마이닝은 텍스트마이닝에 근거를 둔 분석기법으로, 주로 블로고스피어나 소셜네트워크 서비스의 여론 향방을 추적하는데 사용되는 기술입니다. 

이는 텍스트마이닝이 특정 단어와 문맥의 연관성을 분석하는데 비해, 오피니언 마이닝은 문맥과 연계된 감성분석(Sentiment Analysis)을 활용하여 특정 텍스트의 어조와 감정을 파악해 내는 특징이 있기 때문입니다. 

블로그나 SNS의 텍스트는 신문 기사나 잡지와 달리 특정 사안에 대해 감정적인 경우가 많다는 점에 착안하여, 오피니언마이닝은 분석 대상인 키워드와 함께 나오는 긍정, 부정 등 감성적 언어의 빈도수를 추적하여 일반적인 여론의 향방을 추적합니다. 

오피니언마이닝은 최근 오바마대통령의 선거 전략으로 활용된 것으로 알려지면서 많은 관심을 얻고 있습니다. 

오피니언마이닝 시 유의점은, 여론 추정의 근거가 되는 감성사전의 구축을 소홀히할 경우 데이터 분석 결과에 오류가 발생할 수 있다는 점입니다. 

특정 단어는 맥락에 따라 긍정과 부정이 반어적으로 사용될 수 있으며, 이로 인해 단어의 맥락을 잘못 파악할 우려가 있습니다.