• 제목/요약/키워드: 네이버 트렌드

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네이버 데이터랩 검색어 트렌드 서비스를 이용한 온라인 포털에서의 한약재 검색 트렌드와 의미에 대한 고찰 (A Study on the Trend and Meaning of Searching for Herbal Medicines in Online Portal Using Naver DataLab Search Trend Service)

  • 김영식;이승호
    • 대한본초학회지
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    • 제36권5호
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    • pp.1-14
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    • 2021
  • Objectives : From January 2020, when the first confirmed case of COVID-19 in Korea, the use of health information using the Internet is expected to increase. It is expected that there will be a significant change in the general public's interest in Korean herbal medicines for health care. Therefore, in this study, we tried to confirm the change in the search trend of Korean herbal medicines after the COVID-19 epidemic. Methods : Using the "Naver DataLab (http://datalab.naver.com)" service of a Korean portal site Naver, search volume was investigated with 606 Korean herbal medicines as keywords. The search period was from January 2020, right after the onset of COVID-19, to June 2021. The search results were sorted by the peak search volume and the total search volume. Results : 'Cheonsangap (천산갑, 穿山甲, Manitis Squama)' was the most searched Korean herbal medicine in the peak search volume and total search volume with least bias. Conclusions : The problem of supply and demand of Korean herbal medicines of high public interest was identified. Broadcasting and media exposure were the factors that had a big impact on the search volume for Korean herbal medicines. As it was confirmed that the search volume for Korean herbal medicines increased rapidly due to media exposure, it is necessary to provide correct information about Korean herbal medicines, improve public awareness, and manage stable supply and demand based on continuous search trend monitoring.

네이버 뉴스 댓글을 이용한 산업 분야별 담론의 감성에 기반한 주제 트렌드 및 여론의 변화와 주가 흐름의 연관성 분석 (Analyzing Topic Trends and the Relationship between Changes in Public Opinion and Stock Price based on Sentiment of Discourse in Different Industry Fields using Comments of Naver News)

  • 오찬희;김규리;주영준
    • 정보관리학회지
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    • 제39권1호
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    • pp.257-280
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    • 2022
  • 본 연구에서는 대한민국 정부가 지정한 국가전략기술 사업인 반도체, 이차전지, 바이오 산업에 대한 여론을 파악하고 여론의 변화와 주가 흐름의 연관성을 분석하기 위해 각 산업별 대표 기업에 대한 기사의 댓글을 분석하였다. 반도체 산업에서 '삼성전자', 'SK하이닉스', 이차전지 산업에서 '삼성SDI', 'LG화학', 바이오 산업에서 '삼성바이오로직스', '셀트리온'을 선정하여 이를 제목에 포함하고 있는 2020년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지 발행된 네이버 뉴스 기사의 댓글 47,452개를 수집하고 분석하였다. 먼저, 해당 댓글을 긍정, 중립, 부정의 감성으로 나누고 각 감성 그룹에서의 시간의 흐름에 따른 댓글의 동적인 주제를 분석하여 각 산업별 여론의 트렌드를 파악하였다. 분석 결과 반도체 산업 분야의 경우 투자, 코로나19관련 이슈, 삼성전자라는 대기업에 대한 신뢰, 정부 정책 변화로 인한 타격에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 이차전지 산업체의 경우 투자, 배터리, 기업 이슈에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 바이오 산업체의 경우 투자, 코로나19 관련 이슈 및 기업 이슈에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 다음으로, 댓글의 감성이 실제 주가와 연관성이 있는지를 알아보고자 각 대표 기업 별 주가의 변화와 댓글의 감성 점수 변화를 시각적 분석기법을 이용하여 비교 분석하였다. 분석 결과, 댓글의 감성 점수와 주가의 변화 흐름이 매우 유사하게 나타남을 통해 여론의 감성 점수 변화와 주가의 흐름에는 연관성이 있음을 확인하였다. 본 연구는 주가와의 연관성이 높은 뉴스 기사 댓글을 분석했다는 점, 수집 시기를 코로나19로 선정하여 코로나19라는 특수한 상황에서의 여론 트렌드 변화를 파악했다는 점, 국가전략기술제도에 속하는 산업 기업에 대한 여론을 분석하여 정부기관의 관련 정책 제정에 객관적인 근거를 제공하였다는 점에서 의의를 지닌다.

빅데이터 분석을 통한 영화 관객수, 매출액 예측 모델 (Movie attendance and sales forecast model through big data analysis)

  • 이응환;우종필
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제4권2호
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    • pp.185-194
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    • 2019
  • 한국영화 100년 역사 속에 한국영화는 2012년부터 해마다 총 관객 수 1억 명을 넘고 있고, 총 매출액은 1조를 바라보고 있다. 이러한 한국영화의 흥행가도에 영향을 준 것이 스마트폰 보급률 60%와 가입자 수 3천만 명을 넘은 2012년과 상관이 있을 것이라 추정을 해 본다. 이에 따라 2012년 전후로 영화흥행 요인변수에도 변화가 필요했고, 새로운 독립변수로 훈련시킨 예측모델을 가지고 실전데이터에 적용하여 예측해 보았다.

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웹검색 트래픽 정보를 활용한 지능형 브랜드 포지셔닝 시스템 : 태블릿 PC 사례를 중심으로 (Intelligent Brand Positioning Visualization System Based on Web Search Traffic Information : Focusing on Tablet PC)

  • 전승표;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제19권3호
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    • pp.93-111
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    • 2013
  • 최근 독감 예측이나 부동산가격 예측 등 다양한 분야에서 웹검색 트래픽이나 소셜 네트워크 등의 방대한 고객 데이터를 통해 사회 현상, 소비 트렌드 등을 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 최근 구글이나 네이버 등의 인터넷 포털서비스 업체들은 온라인 사용자들의 웹검색 트래픽 정보를 구글 트렌드, 네이버 트렌드 등의 서비스로 공개하고 있는데, 이들이 제공하는 웹검색 트래픽 정보를 기반으로 온라인 사용자들의 정보 검색 행태에 대한 연구들이 학계 업계 등에서 주목받고 있다. 웹검색 정보를 기반으로 사회 현상이나, 소비 동향, 정치 투표 결과 등을 예측해 볼 수 있음을 실증하고 있는 분야는 많은 연구가 수행되고 있지만, 웹검색 트래픽 정보를 이용하여, 소비자의 제품에 대한 중요한 속성 도출 및 소비자의 기대 변화 관측 등의 온라인 사용자 행태에 초점을 맞추어 연구되고 있는 분야는 상대적으로 많은 연구가 수행되고 있지는 않다. 따라서, 본 연구에서는 구글이나 네이버가 제공하는 소비자의 웹검색 트래픽을 활용해서 소비자가 생각하는 제품 포지션을 가시화할 수 있는 방법을 제안한다. 브랜드 간의 관계를 확인하기 위해, 동시 검색 트래픽 정보를 활용하여 네트워크 모델링의 방법을 사용한 시스템을 제안하고 있으며, 이를 통해 소비자들이 제품 간의 유사성을 어떻게 인지하고 형성하며, 새로운 혁신 제품 카테고리 내에서 제품 브랜드들이 소비자의 마음 속에서 어떻게 자리 잡고 있는지의 브랜드 포지셔닝을 확인할 수 있는 방법론을 제안하였다. 또한 이를 태블릿 PC의 사례를 통해서, 미시적인 관점에서 소비자의 마음속에 위치한 태블릿 PC 개별 브랜드들의 위치 및 관계를 보여주었다. 기업은 소비자의 제품에 대한 인식 및 중요 속성 도출을 위해 많은 비용과 시간을 소요하여 소비자 조사를 행하게 되는데, 본 연구의 방법론을 활용하여 소비자의 제품에 대한 인식, 제품간 유사도, 제품에 대한 중요 속성의 변화 등을 일반에게 공개된 검색 트래픽 정보를 활용하여 비교적 쉽고 추가적인 비용 없이 도출할 수 있을 것이다.

소셜미디어 분석을 통한 삭카린나트륨 소비자 인식 조사 (Consumers Perceptions on Sodium Saccharin in Social Media)

  • 이수연;이원성;문일철;권훈정
    • 한국식품위생안전성학회지
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    • 제30권4호
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    • pp.329-342
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    • 2015
  • 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠를 소프트웨어 시스템을 이용하거나 정성적으로 분석함으로써 삭카린나트륨에 대한 소비자 인식도를 조사하고자 하였다. 첫 번째로, 1년(2013.7~2014.6)의 기간 동안 네이버와 카페에서 작성된 글들을 수집하였으며, 수집된 글들은 무료 텍스트 분석 소프트웨어인 TONK를 사용하여 분석되었다. 블로그와 카페에서 작성된 글들은 주로 삭카린나트륨을 사용하지 않은 제품에 대한 것으로 파악되었으며, 기타 높은 단맛과 낮은 열량을 보이는 삭카린나트륨의 특성, 식품첨가물 제거법에 대한 내용이 있는 것으로 파악되었다. 두 번째로, 네이버 트렌드 검색 서비스를 이용하여 삭카린나트륨에 대한 검색량 증가 구간에 발생한 언론보도 사건을 조사하였다. PC 검색량의 경우 총 11개 증가 구간 중 6개의 구간에서, 모바일 검색량의 총 12개 증가 구간 중 8개의 구간에서 뉴스에서 삭카린나트륨 사용허용 품목 확대에 대해 보도한 것으로 나타났다. 세 번째로 식품의약품안전처의 삭카린나트륨 사용 허용품목 확대 발표를 보도한 연합뉴스의 댓글을 분석하였다. 공감수 100개 이상인 댓글의 내용을 분석 결과 정부 불신을 비판하는 댓글들이 가장 많았으며, 그 외 관련 제품의 가격 비판 댓글과 기업 불신을 드러내는 댓글들이 파악되었다. 시판 제품들의 표시사항 분석 결과, 삭카린나트륨을 첨가하지 않은 제품들은 삭카린나트륨 무첨가라는 표시를 강조하고 있는 것으로 조사되었다. 본 연구 결과 소비자들은 삭카린나트륨의 사용 확대에 관심이 있으며, 사용 확대 보도시에 검색량이 증가하였다. 따라서, 매체들은 삭카린나트륨 사용 확대에 관하여 보도를 할 때에 과학적인 근거에 바탕하여 확대배경이나 적정 섭취량 등을 함께 알리는 것이 소비자의 올바른 인식에 도움을 줄 것이다.

지속의도와 과거행위가 핵심 사용자의 지식공유 지속여부 및 빈도에 미치는 효과: 네이버 지식인 사례 (Influences of Continuance Intention and Past Behavior on Active Users' Knowledge Sharing Continuance and Frequency: Naver Knowledge-iN case)

  • 강민형
    • 지식경영연구
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    • 제21권3호
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    • pp.67-87
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    • 2020
  • 사용자가 컨텐츠의 소비자에 그치는 것이 아니라 생산자 역할까지 담당하는 웹 2.0 시대에는 사용자의 지속적 컨텐츠 생산이 온라인 사이트의 성공에 핵심 요소가 된다. 온라인 Q&A 사이트는 웹 2.0 트렌드의 대표적 사례로, 고품질의 지식을 반복적으로 공유하는 핵심 사용자들이 지속적으로 지식을 공유하도록 하는 것이 사이트의 성패를 결정짓는다. 본 연구는 핵심 사용자의 지식공유 지속행위를 유발하는 두가지 경로, 즉 지속의도로 대표되는 정교한 의사결정 과정(elaborate decision process)와 과거행위로 대표되는 자동화된 인지적 과정(automated cognitive process)을 제안하였다. 네이버 지식인의 핵심 사용자 337인의 주관적 의도 데이터와 객관적 온라인 행동 데이터를 수집한 뒤, 지속의도와 과거행위의 직접효과 및 둘 간의 조절효과를 검증해 보았다. 종속변수로 이전 연구에서 주로 사용되었던 지식공유 빈도를 측정하는 것과 더불어, 특정 기간 이상 답변활동이 없을 경우 지식공유를 중단한 것으로 판단하는 지식공유 지속여부를 측정하였다. 콕스비례위험 회귀분석과 음이항 회귀분석을 사용하여 지속의도와 과거행위가 지속행위의 두가지 유형에 미치는 효과를 살펴본 결과, 지식공유 지속여부에는 과거행위만 유의한 영향력을 보였으며, 지식공유 빈도에는 지속의도와 과거행위 모두 유의한 영향력을 보였다. 또한, 과거행위가 지속의도의 지식공유 빈도에 대한 영향력을 부정적으로 조절하는 것까지 확인할 수 있었다. 온라인 Q&A 사이트에서 핵심 사용자들의 지식공유 행위를 지속시키기 위해서는 꾸준한 지식공유를 통해 습관화 과정을 거치는 것이 중요하며, 지식공유 빈도를 높이고자 할 경우에는 습관화와 더불어 지식공유 지속의도를 높일 수 있는 적절한 혜택의 마련이 필요하다.

네이버 스마트스토어에 대한 빅데이터 분석 및 소상공인 온라인쇼핑몰 지속성장 방안 제안 (Big data analysis on NAVER Smart Store and Proposal for Sustainable Growth Plan for Small Business Online Shopping Mall)

  • 장현문;김선주;김채운;서지일;이경호
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제7권2호
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    • pp.153-172
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    • 2022
  • 온라인 쇼핑은 디지털전환(Digital transformation) 수요 및 COVID-19 대유행에 따른 사회적 거리두기 이슈 등에 해결책으로 도소매 서비스 분야의 선두에서 전체 시장을 변화시키고 빠르게 성장해왔다. 온라인 쇼핑 산업의 중심에서 다수를 이루고 있는 소상공인도 이러한 문제를 극복하고 지속적인 성장을 위하여, 정책의 변화 및 시장 동향 정보를 수집하여 마케팅 등 영업 활동에 활용하고 있으나, 한정된 자원과 경쟁 여건에서 본연의 사업에 더욱 밀착된 객관적이고 정제된 정보를 또한 필요로 하고 있다. 이에 본 논문에서는 디지털 전환의 핵심 기술인 빅데이터 정보 수집 및 분석을 통하여 대표적인 온라인 쇼핑몰인 네이버 스마트스토어의 상품 분류, 판매 동향, 소비자 선호도 및 리뷰 정보에서 핵심 변수를 선정하여, 등급별 영향도 및 경쟁자 비교 분석 및 온라인 쇼핑몰 사업 지속성 평가에 활용하는 방안을 마련하여 제안하고자 한다. 빅데이터 기반으로 소상공인이 경쟁자 또는 우수사업자를 벤치마킹하고, 시장의 트렌드 및 소비자 성향을 확인할 수 있다면, 본인의 영업 수준 및 위치를 명확하게 인식하고, 더욱 높은 경쟁력을 확보하기 위하여 자발적으로 노력할 것이다. 아울러 온라인 쇼핑몰 사업자의 지속 가능한 성장을 지표로 확인할 수 있다면, 한 단계 향상된 측정 방안을 보유하게 되므로 더욱 효율적인 정책의 수립 및 리스크관리를 기대할 수 있을 것이다.

실업률 예측을 위한 인터넷 검색 정보의 활용 (Application of Web Query Information for Forecasting Korean Unemployment Rate)

  • 권치명;황성원;정재운
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제24권2호
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    • pp.31-39
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    • 2015
  • 실업은 개인의 경제적 활동뿐 아니라 사회적 문제와 관련되어 있기 때문에 많은 국가들은 실업률을 낮추기 위해 다양한 정책을 추진하고 있다. 기존의 실업 실태 조사 방식에서는 조사시간 지연으로 인해 실업률 자료 확보에 많은 시간이 소요된다. 시의 적절한 실업 정책을 개발하기 위해서는 신속하고 정확한 실업 예측 관련 자료를 확보하는 것이 중요한 문제이다. 이러한 문제를 개선하기 위해 최근에 인터넷 검색 정보를 활용한 분석 기법이 제안되고 있다. 본 연구는 우리나라의 실업률을 예측하는데 인터넷 검색 정보가 어떤 영향을 미치는가를 조사하였다. 선택한 검색어 중에서 '실업급여' 검색어의 트렌드는 실업률과 상당히 높은 상관관계를 보여 주었다. 본 연구는 네이버 트렌드에서 제공하는 인터넷 검색어 정보를 시계열 자료의 분석에 널리 사용되는 ARIMA 모형에 추가하여 검색 정보의 활용이 실업률 예측력에 미치는 영향을 분석하였다. 예측모형의 선택 기준으로 제시되는 예측치의 평균 제곱 오차와 예측 오차 측면에서 실업 관련 인터넷 검색어를 활용한 모형이 그렇지 않은 모형보다 우수한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 실업률 예측에 있어서 검색 정보의 활용 가능성을 제시하고 있으며 향후 더 많은 연구가 필요할 것으로 판단된다.

광고 캠페인의 소셜 네트워크 확산 구조에 대한 연구 (How do advertisements spread on social networks?)

  • 김유나;한상필
    • 디지털융복합연구
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    • 제16권8호
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    • pp.161-167
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    • 2018
  • 본 연구의 목적은 광고 캠페인이 소셜 네트워크에서 어떻게 확산되고 있으며, 광고의 핵심 요인인 광고모델이 확산에 어떤 역할을 하는지 그 패턴과 양상을 살펴보기 위한 것이다. 본 연구 목적을 달성하기 위해 국내 맥주 브랜드인 '클라우드(Kloud)'를 수집 키워드로 하여 텍스트마이닝과 소셜 네트워크 분석을 실시하였다. 구체적으로 '클라우드' 광고의 영향이 어떻게 SNS에 나타나는지 살펴보기 위해, '설현'이 광고모델로 처음 등장한 'Good Body' 광고 집행 이후 2달 간 네이버 블로그와 카페의 소셜 데이터를 수집하여 분석하였다, 그 결과, 광고 이후 클라우드에 대해 '?고 트렌디한 스타일', '맥주 브랜드', '맥주와 어울리는 음식', '럭셔리한 맥주 음용 장소', '여가 트렌드', 'SNS 활동' 등으로 인식하는 것으로 나타났다. 또한 클라우드 광고 모델 '설현' 역시 모델 이미지를 브랜드에 전이시키는 동시에 광고의 USP 및 브랜드명을 잘 전달하고 있는 것으로 나타나, 광고 모델이 소셜 미디어 상에서 광고와 브랜드의 확산에 영향을 주는 주요 요인임을 확인할 수 있었다. 본 연구는 소셜 네트워크 분석을 이용하여 광고 캠페인의 SNS 상의 확산 구조와 패턴을 밝혀냄으로써 광고 캠페인의 효율적인 운영 관리에 실무적인 기여를 했다는 의의를 갖는다.

국제특허분류(IPC) 코드 기반 전자상거래(G06Q) 분야 특허 정보 분석에 관한 연구 (A study on the Patent Information Analysis on Electronic Commerce(G06Q) based on the International Patent Classification (IPC) Code)

  • 심재륜
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제19권6호
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    • pp.1499-1505
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    • 2015
  • 본 연구는 국제특허분류(IPC) 코드 기반의 특허 기술내용 분류를 통해 관련 기업과 기술의 특허 정보 분석에 관한 연구로 국내 최대 인터넷 기업인 네이버주식회사의 전자상거래(G06Q) 분야 출원 902건을 대상으로 하였다. 먼저 IPC 코드별 출원 및 등록건수를 조사하여 핵심 기술 분야와 특허 출원 현황을 분석하였다. 또한 IPC 코드의 주분류-부분류 상호 연결성을 조사하여 기술 융복합을 조사하였다. 마지막으로 연도별 IPC 코드별 출원 현황을 조사하여 특허 기술 변화를 살펴보았다. 본 연구에서 활용한 IPC 코드 기반 특허 정보 분석을 통해 기업과 기술의 트렌드를 보다 심층적으로 예측할 수 있다.