네이버 영화 리뷰를 분석한 미니 프로젝트
1. 목적
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관객들이 영화에 대해서 어떠한 의견을 가지고 있는지 파악하기 위해 관객 리뷰를 분석하고자 하였습니다.
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영화 리뷰를 부정에 가까운 리뷰와 긍정에 가까운 리뷰로 분류하고, 각각의 입장에서 어떠한 키워드들이 도출되는지 확인하고자 하였습니다.
→ 반어법적인 리뷰 또한 긍정으로 분류 될 확률이 높기 때문에, 영화에 대한 감성이 어느정도 수치화되는 ‘평점’을 기준으로 판별하였습니다 (ex. 참~ 재밌네^^, 아주 걸작이다! 등등)
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상위 키워드들을 워드클라우드로 시각화하여, 각각의 리뷰에서 가장 많이 나오는 키워드들을 한 눈에 파악하고자 하였습니다.
2. 주요 프로세스
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네이버 영화 리뷰에서 10,000개 리뷰 크롤링
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데이터 전처리 (결측값 제거, 중복값 제거, 컬럼명 변경)
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평점을 기준으로 긍정/부정 리뷰를 구분하여 ‘부정 → 0’, ‘긍정 → 1’로 그룹화
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koNLpy(한국어 파이썬 패키지) Okt 한글 형태소 분석기를 활용하여 명사를 추출(nouns 함수 활용)
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부정리뷰와 긍정리뷰의 키워드를 확연하게 나타내기 위해 상위 중복 단어 제거
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워드클라우드를 활용하여 도출된 상위 키워드를 시각화
3. 결과
긍정리뷰와 부정리뷰에서 각각 가장 많이 사용되었던 키워드를 도출 하였는데, 리뷰의 종류 또는 장르와 상관없이 ‘영화’, ‘평점’, ‘스토리’ 등 영화에 대한 감상평을 적기 위해 지칭해야하는 보조 키워드,
‘그냥’, ‘진짜’와 같이 자신의 의견을 강하게 전달하기 위한 부사어가 공통적으로 상단을 차지하고 있었습니다.
<예: 킹스맨 Top 20 긍정리뷰 키워드>
<예: 킹스맨 Top 20 부정리뷰 키워드>
부정 키워드와 긍정 키워드를 확연하게 확인하기 위해 부정리뷰와 긍정리뷰에서 중복되는 top10 키워드를 도출하여 삭제해주었습니다.
<예: 킹스맨 Top10 중복 키워드>
아래 왼쪽은 ‘정제된 긍정리뷰 키워드’를, 오른쪽은 ‘정제된 부정리뷰 키워드’를 워드클라우드로 시각화한 결과 입니다. 중복 키워드를 제거 해주었더니 극명하게 차이를 확인할 수 있었습니다.
긍정리뷰
공통적으로 ‘최고’, ‘꿀잼’과 같은 감성 평가와,
영화에서 임팩트 있게 등장하는 키워드나 영화의 특성을 나타내는 키워드가 상단을 차지했습니다.
킹스맨: ‘콜린퍼스(주인공을 도와주는 인물), 매너(명대사: 매너가 사람을 만든다)’ 인사이드 아웃: ‘감정(감정들이 캐릭터화가 되어 등장함), 애니메이션 ,픽사’ 듄: ‘티모시(영화를 통해 화제가 된 인물)’ ‘킹스맨’과 ‘인사이드 아웃’이 대부분 가볍게 즐기는 킬링타임용 영화라는 평가를 받는 반면, ‘듄’의 경우 전설이라는 평가를 받는 소설을 1974년부터의 노력 끝에 만든 심오한 내용의 영화입니다. 이 때문인지 단순하게 영화에 자주 등장하는 키워드 뿐만 아니라 ‘영상미’, ‘연기’, ‘압도’와 같은 영화 자체에 대한 감상평이 더 두드러지게 나타난 듯 합니다.
부정리뷰
'최악, 별로, 노잼,’ 과 같은 감성 평가와,
‘알바, 취향, 돈, 자막, 더빙'과 같은 영화 내에서 등장하는 것들과는 거리가 먼 키워드가 상위권을 차지했습니다.
킹스맨
액션, 스릴
인사이드 아웃
애니메이션, 코미디
듄
결과적으로, 긍정/부정리뷰에서 공통적으로 감성평가 키워드가 상단을 차지하는 것을 알 수 있었습니다.
이외에 긍정 리뷰어들은 대부분 영화 내에서 긍정적으로 생각됐던 부분을 언급하느라 영화와 직접적으로 관련있는 내용이나 특징들을 키워드로 언급하는 경우가 많았습니다.
반면에, 부정 리뷰어들은 영화와 직접적으로 관련된 내용보다는 영화를 보고 난 이후의 기분을 묘사하거나, 영화가 얼마나 별로였는지 표현하기 위한 부수적인 키워드들을 주로 사용하는 경향이 있다는 것을 알 수 있었던 프로젝트였습니다.