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http://dx.doi.org/10.7230/KOSCAS.2016.44.285

Webdrama Analysis and Recommendation using Text Mining and Opinion Mining Technique of Social Media  

Oh, Se-Jong (NHN Entertainment AD 캠페인본부, 한양대학교 문화콘텐츠학과)
Kim, Kenneth Chi Ho (한양대학교 문화콘텐츠학과)
Publication Information
Cartoon and Animation Studies / v., no., 2016 , pp. 285-306 More about this Journal
Abstract
With the increase use of smartphones, users can consume contents such as webtoon, webnovel and TV drama directly provided by the producers. In this Direct-to-Consumer era, webdrama services from the portal websites are increasing rapidly. Webdramas such as , , and can be analyzed in real time using responses such as unique users, likes, and comments. The analyses used in this research were Social Media Big Data Mining Method and Opinion Mining Method. Specific key words from webdrama can be extracted and viewers positive, neutral or negative emotion can be predicted from the words. The analyses of popular webdramas showed that the established K-Pop Idol member appearance and servicing portal site greatly influence the views, traffics, comments, and likes. Also, 'Mobile TV' proved the effectiveness as another platform other than television. Mobile targeted contents and robust business models still to be developed and identified. Overcoming these few tasks, Korea will be proven to be a webdrama content powerhouse.
Keywords
Webdrama; Big Data; Social Analytics; K-Pop; Text Mining; Opinion Mining; D2C(Direct-to-Consumer); Social Networks;
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