2020.10.07
[TOC]
이 소스 코드는 2020년 1학기 마케팅조사론 수업 논문 Replication 과제 자료 수집에 사용된 코드이다. Replication 대상 논문은
What Makes Online Content Viral? (Berger and Milkman, 2012)이며, 온라인 컨텐츠의 확산모형을 분석해 온라인 컨텐츠에서의 감정 표현과 컨텐츠 virality 간의 상관관계를 검증하는 것을 목표로 한다.
이 코드의 저작권은 서울대학교 경영대학 마케팅전공 석사과정 이송영, 산업공학과 석박사통합과정 안동현에게 있다.
Content that evokes high arousal emotion is more likely to be shared.
- H1: 긍정적인 감정을 환기시키는 컨텐츠는, 부정적인 감정을 환기시키는 컨텐츠에 비해 더 바이럴 할 것이다.
- H2: 모두 부정적인 감정을 환기시키는 컨텐츠일지라도 , 분노(anger)와 같은 고활성화(highly-activated) 감정은 슬픔과 같은 저활성화 감정에 비해 전파를 증가시킬 것이다
- 디지털 컨텐츠의 확산모형을 검증하기 위해서 작성되었다.
- 네이버 뉴스와 조선 일보 온라인 뉴스 기사를 crawling 한다.
- 2020년 5월 22일 ~ 2020년 6월 11일 3주간 하루 12차례(2시간 간격)으로 총 2249개의 기사를 크롤링하였다.
pandas: 데이터 분석/조작을 위한 라이브러리KoNLPy: 한글 형태소 분석기Selenium: 자동화 방식의 웹크롤링 도구Beautifulsoup: HTML과 XML 문서를 파싱하기위한 파이썬 패키지
Logistic Regression Model
KNU 감성어 사전을 이용하여 긍정어, 부정어, 중립어 및 미등록 단어를 구분하였다.
- 중복된 기사 삭제
- positivity, emotionality 계산
- 감정표현 Z값 계산
- 범주형 데이터 dummy 변수 생성
위계적 로지스틱 회귀분석
- 5단계로 분석
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