SNS data based regional trend analysis

SNS 데이터 기반 지역 트렌드 분석

도시 속 상업 공간에서는 공간적 위치에 따른 지리적 이점이나 판매하는 상품뿐만 아니라, 해당 공간 속에서 소비자가 느낄 수 있는 문화와 감성이 소비자가 소비를 유하게 하는 중요한 요소가 되기도 한다. ICT 서비스 환경이 자리를 잡아 감과 동시에 제4차 산업 혁명이 도래하고 있는 현대 정보화 환경 속에서 소비자들은 자신의 심리나 감성, 정서에 들어맞는 공간에 방문하며 소비하고 SNS를 통해 공유한다. SNS는 Social Network Service의 줄임말로 너무나 일반적으로 우리 일상에 들어와 있는 개념이다. SNS의 시작은 마케팅의 한 분야로 시작된 것으로 판단된다. SNS를 이용한 홍보마케팅은 21세기에 접어들면서 고객들의 주관적인 개개인의 욕구 충족과 감성을 중시하게 됨으로써 예전보다 더 복합적이며 정교해졌다. 본 연구는 SNS 데이터를 블로그, 카페, 페이스북, 인스타그램에서 지역 명칭을 키워드로 1년간 콘텐츠를 크롤링하며, 형태소 분석기를 통해 학습할 수 있도록 데이터 전처리 작업을 한다. 마지막으로 딥러닝 알고리즘인 RNN 중 LSTM을 사용하여 감성 분석 학습 모델을 만들어서 지역별 콘텐츠의 주요분야, 긍/부정을 판별한다. 이렇게 분석한 데이터를 이용해 각 지역만의 특색과 인기 분야, 비인기 분야, 더 나아가 유망한 분야를 알아본다.