160만개 트위터의 긍정/부정적인 감정 데이터셋으로 만들 수 있는 비즈니스 가치
트윗의 날짜도 데이터셋에 있으니 선거철에 대선후보들을 어떻게 평가하는지?
아침 점심 저녁 시간대별로 어느 키워드가 더 많은지 경향성을 파악하자
신상품 출시 후 반응에 대한 word cloud → 긍정/부정적인 키워드에 어떤 단어들이 들어가있느냐에 따라 추가적인 경제적 가치 제공 (뚜껑이 부정적이다 → 뚜껑 개선)
바이럴 마케팅을 위해 어떤 키워드를 넣어야 더 긍정적/부정적 효과가 강해지는지.
요즘 워드 클라우드 쓰는 용도: 어떤 사람을 보면 떠오르는 말 같은거.
트윗도 너무 일상적인 글이다보니 가치가 없는데, 카테고리가 있고 조금 더 깊은 글들을 쓰면 가치가 있지 않을까?
새로운 차에 대한 반응의 글을 쓴다면, 장점 word cloud에서 큰 단어는 강조하고, 단점은 더 잘 설명하도록
자동차 동호회 카페, 블라인드, 중고차 앱 리뷰
타겟 고객을 구체화: 신차를 구매하고 싶은 사람 → 첫 차를 구매하는 사람이 추천을 많이 받지, 두 번째 이후로는 본인만의 기준으로 구매를 할 거니까
크롤링 소스: 블라인드 내 자동차 탭. → 질문 글? 댓글? 어디서 따올지. 대부분 질문글, 추천 차량은 댓글에.
Positive/Negative : 현대기아 차인지, 경쟁사 차량인지
하나의 word cloud로도 할 수 있다. prototyping으로 기아차 첫 차 구매할 때 나오는 키워드들이 무엇일까?
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