텍스트 마이닝 시각화란?
텍스트 마이닝 시각화는 텍스트 데이터를 시각화하는 분석 기술입니다. 텍스트 데이터는 일반적으로 비정형 데이터로 분류되며, 이 데이터를 통해 다양한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 하지만 이러한 비정형 데이터를 다루는 것은 어렵기 때문에, 컴퓨터 프로그램이나 소프트웨어를 이용해 데이터를 분석하고 시각화하는 것이 필요합니다. 이를 위해 텍스트 마이닝 시각화 기술이 개발되었습니다.
텍스트 마이닝 시각화의 장점
텍스트 마이닝 시각화 기술은 다양한 장점이 있습니다. 대표적으로는 다음과 같은 것들이 있습니다.
- 다양한 분석 결과를 빠르게 확인할 수 있다.
- 복잡한 정보를 한눈에 볼 수 있어, 정보의 이해도가 높아진다.
- 데이터의 패턴 및 추세의 파악이 수월해진다.
- 시각적으로 표현되는 데이터의 정보 누락이 없이 정확하게 전달된다.
- 기업이나 조직의 의사 결정과 전략 수립에 큰 도움을 준다.
텍스트 마이닝 시각화 종류
텍스트 마이닝 시각화 기술은 크게 네 가지로 분류할 수 있습니다.
- 워드 클라우드
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텍스트 데이터에서 가장 많이 나오는 단어를 크게 나타내는 시각화 기술입니다.
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네트워크 그래프
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단어나 주제 간의 관계를 시각화한 기술입니다.
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트리맵
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계층 구조의 데이터를 일정한 블록으로 구성하여 시각화한 기술입니다.
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시계열 차트
- 일정 기간 동안의 데이터 추이를 시각화한 기술입니다.
텍스트 마이닝 시각화 예시
한 예시로는 미국 대통령 선거 캠프 중인 트럼프와 클린턴 트위터 계정에서 텍스트 데이터를 추출하여 분석하였습니다. 워드 클라우드로는 트럼프의 경우 ‘대통령’, ‘아메리카’와 같은 단어들이 많았으며, 클린턴의 경우 ‘여자’, ‘젠더’와 같은 단어들이 많았습니다. 또한, 네트워크 그래프를 이용하여 두 후보자 간의 언급 단어의 관계를 분석한 결과, 트럼프가 클린턴을 공격하는 내용이 많았다는 것이 나타났습니다.
결론
텍스트 마이닝 시각화는 다양한 데이터에서 인사이트를 발견하는 데 큰 도움을 줍니다. 이러한 기술은 기업이나 조직에서 소비자의 브랜드 인식 및 니즈 파악, 마케팅 전략 및 의사 결정에 따른 비즈니스 개선과 같은 분야에서 활발히 활용되고 있습니다. 이를 통해서, 더욱 효과적인 데이터 분석과 의사 결정에 도움이 될 것입니다.