플러스프로젝트 배경
1) 문제점 - 인플루언서 협업·광고 시 평판 리스크를 사전에 정량 평가할 방법 부재 - 댓글 여론은 데이터가 방대해 사람이 직접 모니터링하기 어려움 2) 프로젝트 목표 - 댓글 감정 분석 기반 리스크 점수(CB/EC) 산출 모델 개발 - 비전문가도 리스크를 한눈에 파악하는 대시보드 구현 3) 주안점 - 리스크 점수 산출 로직의 학술적 검증 (학회 논문화) - 복잡한 시계열·분포 데이터의
프로젝트 성과
학회 논문 2편 게재
한국정보처리학회 'AURA'·'SCOPE-X' 게재, 1저자 논문 은상 수상
리스크 정량화 모델 구축
이버불링·에코체임버 점수 산출 및 시계열 추적, 임계값 기반 자동 알림 구현
통합 대시보드 구현
활동 지표·감정 분포·핵심 지지층·관심사를 한 화면에서 탐색하는 UI 개발
핵심 기능
리스크 점수 산출
댓글 감정 분석으로 CB/EC 점수 계산, 시간별 변화 추적
진행 단계
데이터 수집·모델 설계
2025.01.
유튜브 댓글 수집, AURA 리스크 산출 방식 설계
프로젝트 상세
유튜브 댓글 데이터를 AI 감정 분석하여 인플루언서의 리스크를 평가하는 시스템 SCOPE를 개발했습니다. 사이버불링(CB)·에코체임버(EC) 점수를 산출하는 AURA 모델을 만들고, 이를 시각화하는 대시보드의 프론트엔드와 리스크 존 데이터 분석을 담당했습니다. 댓글 텍스트를 긍정/부정/중립으로 분류하고 텍스트·이미지·영상 멀티모달 데이터를 통합 분석해, 인플루언서별 리스크 프로필과 시간에 따른 점수 변화
