지난 포스팅에서는
인공지능 서비스인 Clova를 통하여
네이버의 정치적올바름이란 재미있는 주제를 다루어보았습니다
2021.12.30 - [일등박사의 생각/데이터분석] - [재미로보는] 네이버의 정치적 올바름 (Political Correctness) (Feat. Clova)
[재미로보는] 네이버의 정치적 올바름 (Political Correctness) (Feat. Clova)
최근 정치적 올바름(Political Correctness)이 다양한 분야에서 논란이 되고 있습니다! 영화에서의 정치적 올바름 크리스마스와 정치적 올바름 성별과 정치적 올바름 2015년, 구글 Photo는 사람을 고릴라
drfirst.tistory.com
이번에는 조금 더 흥미를 당기는,
정치를 주제로 포스팅을 진행하겠습니다!!!
2016년 미국 대선이 끝난 뒤
구글의 데이터 지표로 트럼프 대통령의 당선을
미리 예측할 수 있었다는 흥미로는 주제가
이슈였습니다!!
미국에 구글이 있다면
한국엔 네이버가 있다!!!
이번 2022년 대통령 선거를 네이버는
어떻게 보고있을까요??
1, 네이버 검색어 트랜드
- 네이버에서도 검색어 트랜드를 제공하고있습니다
- 안철수 아저씨의 검색트랜드가 지지율변화와 유사한것이 재미있네요!!
- 두 주요후보의 앞지르고 뒷지르는 변동도 뭔가 유사한 느낌??
2. 오늘의 본론 CLOVA
- 간단한 검색트랜드만 보고 끝내면 재미가 없겠지요!?
- 네이버의 빅데이터를 기반으로 텍스트 긍부정을 알려주는
NAVER CLOUD PLATFORM
cloud computing services for corporations, IaaS, PaaS, SaaS, with Global region and Security Technology Certification
www.ncloud.com
지난 포스팅 처럼 각 후보의 이름에 대한 긍부정 지수를 알아봅시다!!!^^
지난번과 동일하게 긍정지수 - 부정지수를 하여 최종 긍정점수룰 산출해보아요!!
- Python Code
import requests
import json
target_keyword = ['이재명','윤석열','안철수', '심상정','허경영','문재인',
"더불어민주당", "국민의힘","정의당","국민의당"]
for k in target_keyword:
content = '{}'
data = { "content": content.format(k)}
response = requests.post(
url="https://naveropenapi.apigw.ntruss.com/sentiment-analysis/v1/analyze",
headers={ "X-NCP-APIGW-API-KEY-ID":"fv6w2gn4ue",
"X-NCP-APIGW-API-KEY":"eVdoPkFsmtDDO4mwHQAHUtHhxJ0YVLRiYchhJstt",
"Content-Type": "application/json"},
data=json.dumps(data),
)
print(content.format(k) ," :" ,json.loads(response.text)['document']['confidence']['positive'] - json.loads(response.text)['document']['confidence']['negative'])
그래서 분석 결과는!??
순위 | 정치인 | 긍부정지수 |
1 | 윤석열 | -0.1355 |
2 | 허경영 | -0.2526 |
3 | 안철수 | -0.3497 |
4 | 이재명 | -0.3836 |
5 | 심상정 | -0.6778 |
뽀나스!!! 정당 및 대통령의 긍부정 지수도 알아보아요!!
순위 | 키워드 | 긍부정지수 |
뽀나스 | 국민의힘 | 0.0405 |
뽀나스 | 정의당 | -0.04958 |
뽀나스 | 더불어민주당 | -0.6600 |
뽀나스 | 국민의당 | -0.1284 |
1 | 윤석열 | -0.1355 |
2 | 허경영 | -0.2526 |
3 | 안철수 | -0.3497 |
4 | 이재명 | -0.3836 |
5 | 심상정 | -0.6778 |
뽀나스 | 문재인 | -0.1091 |
어떤가요!? 여러분의 개인적 생각과 비슷하게 나왔나요??
아니면 그 반대인가요!? ^^
오늘도 데이터에 대한 해석은 각자에게로 돌리고
이 포스팅을 마치도록 하겠습니다@!!
감사합니다
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