A Study of Webtoon comments using Text mining : Focusing on Naver's Best Challenge Webtoon

텍스트 마이닝 기법을 활용한 웹툰 댓글 분석 : 네이버 베스트 도전 웹툰을 중심으로

  • Lee, Yunju (Graduate School of Business IT, Kookmin University) ;
  • So, Hyeonjeong (Graduate School of Business IT, Kookmin University) ;
  • Kwahk, Kee-Young (Graduate School of Business IT, Kookmin University) ;
  • Ahn, Hyunchul (Graduate School of Business IT, Kookmin University)
  • 이윤주 (국민대학교 비즈니스IT전문대학원 비즈니스IT) ;
  • 소현정 (국민대학교 비즈니스IT전문대학원 비즈니스IT) ;
  • 곽기영 (국민대학교 비즈니스IT전문대학원 비즈니스IT) ;
  • 안현철 (국민대학교 비즈니스IT전문대학원 비즈니스IT)
  • Published : 2020.07.15

Abstract

웹툰 시장의 성장에 따라, 웹툰을 주제로 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 웹툰의 댓글을 분석한 연구는 특정 웹툰에 한정된 연구가 많아 일반적인 웹툰 독자의 댓글 특징을 보기에는 한계가 있다. 또한 웹툰의 흥행과 관련하여, 흥행에 성공한 웹툰과 그렇지 못한 웹툰의 독자 반응을 파악하는 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 웹툰의 흥행에 주목하여, 흥행의 지표를 웹툰 플랫폼 정식연재로 판단하고, 정식연재가 된 웹툰과 되지 못한 웹툰의 댓글을 비교 분석하였다. 분석 결과, 정식연재가 된 웹툰은 긍정적인 감상평 외에 2차적 저작물을 언급하고 등장인물의 이름 언급이 높았으나 정식연재가 되지 못한 웹툰은 부정적인 감상평 외에, 웹툰 요소에 대한 부정적 언급과 웹툰 장르와 다른 장르의 언급이 나타나 웹툰에 대한 독자의 불만족 요인을 파악할 수 있었다.

Keywords