개요

• 전기차 시장 성장에 따른 변화 파악 필요
• 웹크롤링 통한 관련 기사 데이터 수집 및 분석 진행
• *20~23년에는 "보조금", "배터리" 등이 매년 고빈도
→ 전기차 산업은 “기간 사업”, “글로벌 산업”

• **2022년 이후 긍정 기사가 부정 기사보다 적음
→ 캐즘 현상으로 임시적 수요 정체 가능성

업무

• 기간 : 2024.08.12 ~ 2024.08.24 (2주)
• 인원 : 동아일보 미디어 데이터 과정 3인
• 협업 : Slack, Notion
• 기여도: 33% (2024년 기사데이터 수집 및 핸들)

1. 수집 (웹 크롤링)
• ***Selenium → BeautifulSoup
• 포털 다음 "전기차" 8월 9일 검색시 기사 제목 및 언론사 웹크롤링
• 2020년~2024년 (연도별 1000개, 총 5000개, 정확도순, CSV)

2. 전처리 (자연어 분석, 유저 단어 구축)
• KoNLPy → Kiwipiepy
• 최신성 ↑ 간편성 ↑
• 최소 소거 : 기사 콘텐츠 (표준성, 통일성 ↑)
• 분리: "전기차" ↛ "전기" "차", 공란 처리

3. 분석 및 시각화
• Pandas를 활용한 연관, 고빈도 단어분석
• 형태소 분석 - 말뭉치 생성 - 문서 단어 행렬화
• 고빈도,저빈도 단어 상위 10개 출력
• Matplotlib, Wordcloud를 활용한 막대 그래프, 워드 클라우드

4. 감성분석
• OpenAI API를 활용한 긍정/부정/중립 분석
• 모델: gpt-4o-mini
• 역할: 감성분석 챗봇, 긍정, 부정 중립 표시
• 판별: ML → LLM