🐻 이모티콘 트렌드 및 통계 분석 (1) - 데이터 정의 및 분석 방법 설정

🐻 이모티콘 트렌드 및 통계 분석 프로젝트

✅  주제 : 카카오 이모티콘 상위 200개를 조사하여, 인기 있는 이모티콘의 특징을 분석하기

✅  배경 : 유튜브에서 우연찮게 카카오 이모티콘 작가들 관련한 숏츠 영상을 보게 되었고

                 인기 있는 이모티콘들의 특징과 아직 출시 되지 않은 캐릭터 성장 가능성 예측하고자 합니다.

✅  기간 : 2024.09.26 ~ 2024.10.11 (약 2주)

✅  과정 : 파이썬으로 웹사이트 크롤링

                 순위 캡쳐후 파이썬 Tesseract OCR 기능을 활용해 텍스트 화

                 작가의 인스타그램,유튜브 등 개인 채널 팔로우 숫자 수작업 라벨링

                 이모티콘과 인기의 상관분석, 워드 클라우드 분석

                 텍스트 데이터를 기반으로 이모티콘들을 군집화

                 과거 이모티콘의 성공 여부 데이터를 바탕으로, 특정 캐릭터 속성이 성공할 가능성을 예측 머신러닝 모델 개발

✅  스킬 : Tableau, 파이썬

 

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프로젝트 배경

이 프로젝트를 시작하게 된 계기는 다음과 같습니다.

문득 유뷰트 쇼츠를 보다가 카카오 이모티콘 작가들이 월 1억씩 번다는 영상을 보게 되었습니다.

카카오톡 이모티콘이 한번만 잘 뜨면 꽤나 쏠쏠한 수입을 벌 수 있다고 하는데

이미 레드오션이어서 뜨기가 어렵다 하더라구요.

저도 망그러진곰,마성의팍스 이모티콘을 굉장히 좋아하는데 이렇게 인기 있는 이모티콘들의 특징을 알아보고

이모티콘 데이터를 바탕으로 아직 출시되지 않은 캐릭터 중에서 인기가 있을 만한 캐릭터를 예측해보고자 합니다.

이런 프로젝트를 한 사람이 있나  구글링을 통해 찾아봤는데 없더라구요. 그래서 시작했습니다!

 

 

 

프로젝트 진행 계획 : 데이터 수집 방법  

우선 크롤링 기술을 더 늘리고자 카카오 웹페이지를 크롤링 하려고 했습니다.

카카오 이모티콘 웹페이지를 크롤링하여 데이터를 수집하려고 했으나 문제가 생겼습니다.

t1.kakaocdn.net/robots.txt

카카오는 크롤링을 차단해놨습니다...^^;;

위 사이트에 들어가면 아래와 같이 나옵니다.

 크롤링을 비허용 해놓았다는 뜻이고, 허용하지 않은 웹사이트에서 크롤링을 하면 법적으로 문제가 생깁니다..

자칫하면 벌금을 물어야 할 수도 있습니다. 남은 방법은 두가지 입니다.

데이터를 수작업으로 수집할 것인가? vs 스크린샷을 찍고 텍스트로 전환하여 수집할 것인가?

후자를 택하기로 했습니다.

전자를 하기엔 너무 많기도 하고, 이번 기회에 파이썬의 Tesseract OCR 기능을 익혀볼까 합니다. 

pytesseract를 사용하여 스크린샷에서 텍스트를 추출할 수 있습니다.

카카오 이모티콘 샵을 스크린샷으로 찍고 텍스트로  추출하기로 계획했습니다.

 

 

 

프로젝트 진행 계획 : 필요한 데이터 정의

필요한 데이터가 무엇인지 먼저 정의를 해야합니다.

이모티콘 데이터에서 수집할 주요 속성들을 정리한 뒤, 분석을 위한 데이터를 가공할 수 있습니다.

수집할 수 있는 특성은 다음과 같습니다:

• 이모티콘 이름
• 작가명
• 캐릭터 유형 (동물, 사람, 캐릭터 등)
• 이모티콘 스타일 (귀여운, 유머러스한, 감성적인 등)
• 발매일
• 인기 순위
• 카테고리 (감정 표현, 상황 표현, 연애, 회사, 친구, 계절/이벤트 관련 등)
• 10대,20대,30대 별 인기 순위
• 이모티콘 작가의 SNS 팔로우 숫자(유튜브,인스타그램,유튜브 등)
• 컨텐츠가 동영상 or 사진인지
• 각 이모티콘의 태그

이 데이터들을 기반으로 이모티콘의 공통적인 특징을 파악할 수있을 것 같습니다.

파이썬의 tesseract 기능과 수작업으로 데이터를 수집할 예정입니다. 

 

 

 

프로젝트 진행 계획 : 필요한 분석 방법

1. 상관 분석

어떤 특징이 이모티콘의 인기와 상관이 높은지 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 귀여운 동물 캐릭터가 인기를 많이 끄는지, 특정 스타일(예: 단순하고 직관적인 이모티콘 디자인)이 상위권에 많이 포진되어 있는지 상관관계를 분석할 수 있습니다.

2. 주요 키워드 분석 (워드 클라우드)

이모티콘 이름에 포함된 키워드나 설명을 분석하여 인기 있는 이모티콘의 주요 키워드를 파악합니다. 이를 통해 어떤 키워드가 더 많은 사용자들의 관심을 끄는지 알 수 있습니다.

3. 군집 분석 (Clustering)

유사한 특징을 가진 이모티콘들끼리 군집을 형성하여 어떤 특성이 많이 모여있는지 파악할 수 있습니다. 이를 통해 특정 유형이나 스타일이 많이 성공하고 있는지 분석합니다.

4. 머신러닝을 통한 예측 모델

과거 인기 이모티콘에서 반복적으로 나타나는 특징들을 바탕으로 앞으로의 트렌드를 예측합니다. 예를 들어, 특정 동물 캐릭터가 지속적으로 인기를 얻고 있다면, 아직 출시되지 않은 유사한 스타일의 동물 캐릭터를 개발하거나 마케팅할 수 있습니다. 과거 이모티콘의 성공 여부 데이터를 바탕으로, 특정 캐릭터 속성이 성공할 가능성을 예측할 수 있는 머신러닝 모델을 구축할 수 있습니다. 

5. 컴퓨터 비전 (CNN) - 이미지 기반 분석

이모티콘 자체는 대부분 이미지로 구성되어 있기 때문에, 이미지 데이터를 분석하여 인기 있는 이모티콘의 시각적 특징을 파악할 수 있습니다. 컴퓨터 비전 기술, 특히 합성곱 신경망(CNN)을 사용하여 이모티콘 이미지의 패턴을 학습하고 인기 있는 이모티콘의 특징을 추출할 수 있습니다.

6. 사용자 리뷰 분석

사용자가 남긴 리뷰나 피드백을 자연어 처리 기술로 분석하면 사용자들이 선호하는 이모티콘의 특징(예: "귀여운", "실용적인", "재미있는")을 파악할 수 있습니다. 긍정/부정 감성 분석(Sentiment Analysis)을 통해 이모티콘에 대한 전반적인 평가도 할 수 있습니다.

7. Generative Adversarial Networks (GAN) - 새로운 캐릭터 생성

GAN을 사용하여 인기 있는 스타일을 기반으로 새로운 이모티콘 캐릭터를 생성할 수 있습니다. GAN 모델은 기존의 인기 있는 이모티콘 스타일을 학습하여 유사한 스타일의 새로운 이미지를 생성할 수 있습니다.

 

대략 이 정도의 분석을 진행할 수 있을 것 같습니다. 다 하는 건 아니고 생각나는 방식은 다 써보았습니다.

1,3,4는 파이썬으로 2번은 태블로로 진행해보려 합니다.

5,6,7은프로젝트 진행 과정에 따라 추가할 것 같습니다.  이번 기회에 딥러닝방식도 써보고 싶네요!