유튜브 자막(혹은 스크립트)과 영상에 대한 댓글을 추출한 후, 텍스트마이닝 하는 방법을 정리합니다. 분석 사례는 2023 베스트 무선 헤드폰(Best Wireless Headphones of 2023)에 관한 CNET의 유튜브 영상을 이용하겠습니다. 유튜브를 통한 국내외 고객과의 커뮤니케이션이 활발한 만큼 상당히 유용한 분석 방법이라 생각됩니다. 특히 유튜브 자막과 댓글을 예제처럼 특정 연도에만 수집하지 말고, 가급적이면 연도별 수집한 후, 분석해 보면 핵심 키워드들의 연도별 추세 변화를 확인할 수 있으니 응용해서 활용하기 바랍니다.
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1. 유튜브 자막 텍스트 추출
이전 포스팅과 유튜브 영상에서 활용 방법을 소개한 바 있습니다. 다음 포스팅을 참고하여 크롬 확장 프로그램을 설치한 후, 활용 방법을 숙지하기 바랍니다.
youtube summary │ChatGPT │워드클라우드│No Coding
코딩하지 않고, 유튜브 영상 내용을 ChatGPT로 복사한 후, 해당 내용을 워드클라우드로 생성하는 방법을 정리하는 포스팅입니다. YouTube Summary with ChatGPT 크롬 확장 프로그램 설치부터 Worditout을 이
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유튜브 자막 텍스트 추출 사례로 활용할 영상은 다음과 같습니다. 앞서 언급한 바와 같이 CNET의 2023 베스트 무선 헤드폰(Best Wireless Headphones of 2023) 평가 영상입니다.
아래 이미지와 같이 유튜브 자막 텍스트를 추출하고, 저장합니다. 유튜브 자막 텍스트 추출 및 저장한 파일은 아래와 같이 업로드해 두겠습니다. 실습용으로 활용하기 바랍니다.
2. 유튜브 자막 텍스트마이닝 : Voyant-Tools 분석 결과
이전 포스팅에서 여러 차례 Voyant-Tools 활용 방법은 소개한 바 있습니다. 2023 베스트 무선 헤드폰 유튜브 영상에서 추출 및 저장한 텍스트를 Voyant-tools로 업로드한 후, 텍스트마이닝을 자동 진행합니다.
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코딩하지 않고 자동으로 텍스트 마이닝 실행할 수 있는 무료 도구인 voyant tools의 데이터 입력과 불용어 처리방법에 관하여 정리합니다. voyant tools는 오픈 소스 웹 기반의 텍스트 마이닝 도구로서
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텍스트마이닝 분석 결과는 아래와 같습니다. 다만, 몇몇 단어들은 불용어 처리가 필요해 보입니다. 위에 링크한 포스팅을 참고하여 추가적인 불용어 처리를 실행하기 바랍니다.
3. 유튜브 자막 텍스트마이닝 : KHCoder 분석 결과
유튜브 자막 텍스트마이닝 두번째 방법은 이전 포스팅과 여러 영상에서 다뤘던 KHCoder를 활용하는 것입니다.
KHCoder 활용 한글, 영어 , 일본어 등 다국어 텍스트 마이닝 분석 안내
제 강의용 블로그에 올라온 KHCoder 활용순서(한글, 영어, 일본어 등 다국어 텍스트 마이닝)를 아래와 같이 순서대로 정리해서 말씀드리겠습니다. 그날그날 강의 목적에 따라 작성하다 보니 포스
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2023 베스트 무선 헤드폰 유튜브 자막 텍스트를 KHCoder로 호출합니다. KHCoder의 기초적인 활용 방법은 위의 포스팅을 참고하기 바라며, 분석 결과는 아래와 같습니다.
4. 유튜브 댓글 웹스크래핑과 텍스트마이닝
2023 베스트 무선 헤트폰 유튜브 영상에 대한 댓글 반응을 수집한 후, 수집된 데이터를 이용하여 텍스트마이닝은 어떻게 하면 될까요? 이미 다른 포스팅에서 여러 차례 언급한 바 있습니다만, 리스틀리를 이용하여 유튜브 댓글은 코딩하지 않고, 자동으로 스크래핑할 수 있습니다. 유튜브 댓글 수집이 완료되었다면, 앞서 소개한 Voyant-tools 혹은 KH Coder를 활용하여 텍스트마이닝을 실행하면 되겠습니다. 이번 포스팅에서는 유튜브 댓글 분석은 하지 않겠습니다. 아래 유튜브 댓글 웹스크래핑한 엑셀 데이터를 업로드해 둘 테니 각자 실습해 보기 바랍니다.
5. 정리
이번 포스팅에서는 유튜브 영상 자막과 해당 영상에 대한 댓글의 텍스트마이닝 분석 방법을 소개하였습니다. 유튜브는 현재 최고의 마케팅 도구 중 하나입니다. 유튜브 영상을 통해 국내외 고객과의 활발한 커뮤니케이션, 이에 기초한 데이터 수집 및 분석 그리고 이러한 데이터 분석에 기초한 마케팅 전략 수립을 통해 보다 효과적인 시장 진입이 가능할 것으로 판단합니다. 이번 포스팅에서는 코딩하지 않고 유튜브 자막과 댓글을 수집한 후, 텍스트마이닝 분석 방법을 정리하였습니다만, 다음 포스팅에서 R을 활용한 유튜브 자막, 댓글 반응 텍스트마이닝을 각각 실행해 보겠습니다.
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