Online live streaming is rapidly growing as the most focused content for internet users. Twitch.tv, which started as a gameplay live broadcast service, is the world’s largest internet broadcast platform with the system for viewers to interact with internet broadcasters through responses such as chatting. In this study, we collected chat data from 2162 videos of 52 channels of Twitch.tv to analyze user reactions appearing in the internet broadcast platform. Based on the user reaction data, we constructed the machine learning based video popularity prediction model and obtained high prediction performances. The user response data collected through this study can be used for future research on internet broadcasting platform and text analysis.
온라인 실시간 스트리밍은 인터넷 사용자들에게 가장 주목받는 콘텐츠로 빠르게 성장하고 있다. 게임 실황 중계 서비스로 시작된 Twitch.tv는 세계 최대의 인터넷 방송 플랫폼으로, 시청자가 채팅 등의 반응을 통해 인터넷 방송인과 서로 양방향으로 상호작용할 수 있는 시스템을 갖추고 있다. 이 연구에서는 인터넷 방송 플랫폼에서 나타나는 사용자 반응을 분석하기 위해 Twitch.tv의 52개의 채널, 2162개의 비디오에서 나타난 채팅 데이터를 수집하였다. 사용자 반응 데이터를 통해 기계 학습 기반 영상 인기도 예측 모델을 구축하여 높은 예측 성능을 얻을 수 있었다. 이 연구를 통해 수집된 사용자 반응 데이터는 이후 인터넷 방송 플랫폼과 텍스트 분석에 대한 연구에 활용될 수 있다.
