With YouTube boom going on around the world, particularly Kids Content is a remarkably growth. But the population of children, which is the main demand group for content, is drastically decreasing. Therefore, the purpose of this study is to analyze and infer the cause by applying a Text Mining technique to the factors in which the market is growing despite the decrease of the main consumption layer of YouTube kids content.
In order to achieve the research purpose, the analysis was conducted by dividing two stages, the video text and the user's opinion text analysis. The first stage was collected the video text data, which are title, introduction and hash-tag, and analyzed the characteristics of the kids channel contents through core language frequency analysis, topic modeling and data clustering techniques. The second stage was collected comment text data and inferred the user’s consumer sentiment through topic modeling and machine learning emotion classifier. As an additional study, a survey was conducted to analyze user demographic information that is difficult to grasp by Text Mining and to support the argument of text mining analysis result. Through result of this study it can know what is the YouTube Kids content has a certain success factor, a user’s consumer sentiment and a consumer environment.
전 세계적으로 유튜브 콘텐츠 열풍이 불고 있는 가운데 특히 키즈 콘텐츠가 눈에 띄는 성장을 하고 있다. 그러나 콘텐츠의 주 수요층인 아동 인구수는 큰 폭으로 감소 중이다. 따라서 본 연구는 유튜브 키즈 채널의 주 이용 세대의 감소에도 불구하고 시장이 성장하는 요인에 대해 텍스트마이닝 기법을 적용하여 원인을 분석하고 추론 하는데 그 목적이 있다.
연구 목적을 달성하기 위해 영상 텍스트와 이용자 오피니언 텍스트 분석 두 단계로 분류하여 분석을 진행 하였다. 첫번째 단계로 영상 제목, 소개글 및 해시태그의 영상 텍스트 데이터를 수집하여 핵심어 빈도 분석과 토픽모델링, 데이터 클러스터링 기법을 통해 키즈 채널 콘텐츠가 어떤 특성을 가지고 있는지 분석하였다. 두번째 단계로 댓글 텍스트 데이터를 수집하여 토픽모델링과 기계학습 감정 분류기를 통해 이용자의 소비감성을 추론하고자 하였다. 또한 추가 연구로 텍스트마이닝으로 파악이 어려운 이용자 인구통계학적 정보를 분석하고 텍스트마이닝 결과의 논거를 지지하기 위해 설문조사를 진행하였다. 본 연구의 결과를 통해 유튜브 키즈 콘텐츠는 어떤 성공 요인을 가지고 있으며 이용자들의 소비감성은 어떤 것인지, 또 소비 환경에 대해 파악할 수 있다.