데이터 마이닝을 이용한 유튜브 인기 동영상 콘텐츠 분석 (Analysis of Popular YouTube Video Content using Data Mining)

서지정보

· 발행기관 : 한국디지털콘텐츠학회
· 수록지 정보 : 디지털콘텐츠학회논문지 / 21권 / 4호 / 673 ~ 681페이지
· 저자명 : 김희숙

초록

본 논문에서는 유튜브 인기 동영상 콘텐츠를 기반으로 데이터 마이닝을 실행하여 인기 동영상 요소들의 상관성을 분석하였다. 데이터 마이닝의 과정은 python에서 제공하는 라이브러리를 활용하여 데이터의 수집, 정제, 적재 그리고 분석 및 시각화의 단계로 처리하였다. 유튜브 인기 동영상 콘텐츠 기반의 데이터들을 수집하여 키워드, 조회 수, 동영상의 likes와 dislikes의 수, 댓글 수 등의 요소를 추출하여 데이터를 정제하였다. 정제된 요소들을 기반으로 유튜브 인기 메뉴에 등장하는 단어를 수집하여 빈도수를 분석한 결과, 매일 전해지는 주요 뉴스에 해당하는 동영상이 인기 메뉴 범주의 상위권을 차지하였으며 상관 분석 결과 양의 상관 관계를 보였다. 본 논문에서 구축된 빅데이터는 향후 유튜브 수익 예측을 위한 딥러닝 구현으로 확장 연구가 가능할 것이다.

영어초록

As the activities of creators based on Youtube are vigorously activating, video content market is also expanding in recently. In this paper, I analyze several popular YouTube contents using data mining technique, and figure out concepts and correlation going through those popular video elements. The process of data mining was done using the library provided by python. The data was collected, purified, loaded, analyzed, and visualized. First, I collected data based on popular video content on YouTube and then refined and clarified the data by extracting elements such as keywords, views, the number of likes and dislikes of videos, and the number of comments. After analyzing those refined factors by collecting the words repeatly appearing to popular videos and menus on Youtube, the result shows that the videos including the burning issues and news of the day occupy the top ranks at youtube platform. Also the result of correlation analysis, using python-based library on the loaded big data, shows positive correlation. In this paper, big data loaded by data mining based on popular YouTube video content is expected to be used for artificial intelligence service for predicting YouTube profit by executing deep learning based on regression analysis.

참고자료

· 없음