🐻 이모티콘 트렌드 및 통계 분석 프로젝트 (완)

🐻이모티콘 트렌드 및 통계 분석 프로젝트

 

✅  주제 : 카카오 이모티콘 상위 200개를 조사하여,

                 인기 있는 이모티콘의 특징을 분석하기

✅  배경 : 인기 있는 이모티콘들의 특징과

                  아직 출시 되지 않은 캐릭터 성장 가능성 예측

✅  기간 : 2024.09.26 ~ 2024.10.15 (약 3주)

✅  과정 : - 이름,작가명,순위를  Google Vision api을

                 활용해 텍스트로 전환

                 - 종류, 카테고리 라벨링

                 - Google Vision api을 활용해 이미지 특성 추출

                 - 워드클라우드 및 그래프로 시각화 하여 분석

                 - 카이제곱 검정

✅  스킬 : 파이썬

 

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📃  1. 분석주제

카카오톡 이모티콘에서 인기 있는 이모티콘은 무엇이고, 이모티콘 사이에 보이는 특징이 있을까?

저는 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.

 

 

 

🔍  2. 분석 과정

•  Google Vision API 활용 및 수작업으로 데이터 수집
•  시각화를 통해 데이터 분석, 통계 이론을 바탕으로 검증 및 인사이트 도출

 

 

📊  3. 분석 진행

데이터 수집

• 이름,작가명,순위를  Google Vision api을 활용해 텍스트로 전환             
• 종류(사람,강아지,토끼,고양이 등), 카테고리(일상,연애,회사) 라벨링
• 특성(Happy, Nose, Text 등) 라벨링

데이터 분석

• 워드클라우드 및 파이차트, 바차트, 트리맵 등 다양한 그래프로 시각화 하여 분석
• 카이제곱 검정을 통해 시각화 분석 내용 검증하기

결론 및 인사이트 도출

 

 

 

 

데이터 수집 : Google Vision API를 통해 데이터 추출

카카오톡 이모티콘 상위 200개를 스크린샷 후 Google Vision API를 활용해 

이미지에서 텍스트를 추출하여 줄 단위로 인식한 후, 각 줄을 별도로 출력하는 방식으로 텍스트화

 

 

 

데이터 수집 : 수작업으로 종류 구분하기

1. 종류 구분하기

해당 캐릭터 검색 후 사람,강아지, 고양이,만화 캐릭터,스타,다람쥐 등으로 종류를 나눴습니다.

 

2. 카테고리 기준 설정 후 구분하기

카테고리는 해당 데이터를 일상/연애/회사 크게 3개로 구분하여 나누었습니다.

 

<연애 카테고리 분류 기준>

1. 이모티콘 제목이 연애,커플,하트,사랑 등 연애와 관련된 키워드가 들어간 경우

2. 이모티콘에 커플로 보이는 두 쌍의 캐릭터가 존재할 경우

3. 이모티콘의 절반 이상이 하트, 연애 관련 내용일 경우

연애와 사랑, 로맨스 관련 이모티콘이 포함됩니다.

하트, 사랑 표현, 연인 간의 상호작용을 나타내는 이모티콘은 연애 카테고리에 속합니다.

 

<회사 카테고리 분류 기준>

이모티콘 제목이 회사,사회생활,직장 등 회사 관련 키워드가 들어간 경우

업무, 스트레스, 성과 등 직장과 사회 생활에 대한 모든 이모티콘이 포함됩니다.

직장에서 흔히 겪는 감정과 상황을 표현하는 이모티콘을 포함합니다.

 

<일상 카테고리 분류 기준>

연애,회사를 제외한 모든 이모티콘은 일상 카테고리로 분류하였습니다.

감정이나 일상 활동을 나타내는 모든 이모티콘이 이 카테고리에 속합니다.

일상적인 대화에서 자주 사용되는 감정 및 상호작용을 포함합니다.

 

 

 

데이터 수집 : 데이터 라벨링, Google Vision API를 활용해 이미지 특성 추출

1~200위 까지의 이모티콘을 스크린샷으로 저장 후, Google Vision API를 활용해 이미지 특성을 추출했습니다.

 

Labels 에는 각 이모티콘의 Head, Hair, Happy, Nose 등 특성들이 들어있고

특성을 하나씩 칼럼에 나눠 저장했습니다.

 

 

 

라벨, 종류, 카테고리 별 빈도 분석

 

라벨 빈도 분석

●  작은 칸에 이미지를 다 나타내어야 하다 보니 몸 전체가 아니라 얼굴 위주로 이모티콘을 생성한다.

    그래서 턱, 눈 같은 라벨들이 상위권애 존재

    ex) Font, Gesture, Art, Happy, Cartton, Jaw, Nose, Humna body, Smile, Eye

● 폰트, 제스쳐, 아트가 압도적으로 많다.

   인기 있는 이모티콘들은 폰트를 많이 쓰고, 움직이는 이모티콘들이 많다.

 

 

 

●  핑크색과 마젠타 색상이 많다. 캐릭터 디자인을 정할때 고려 요소가 될 수 있다.

●  행복한 모습의 이모티콘이 많은 것으로 추정

●  Snout(주둥이), Jaw(턱)의 글자 크기가 큰 것으로 보아 동물 이모티콘이 많아서 나타나는 것으로 추정됨

 

 

 

 

카테고리 빈도 분석

● 일상이 압도적으로 많다.

● 회사,연애 관련 이모티콘은 아직 블루오션으로 추정

 

종류 빈도 분석

● 사람 > 강아지 > 고양이 > 만화캐릭터 > 곰 > 비버,토끼 > 햄스터 순으로 많다.

● 아까 워드 클라우드 분석시 예상했던 대로 동물이 많은 것으로 알 수 있다.

 

 

 

 

카테고리(일상,연애)에 따른 종류의 분포

 

일상 : Font > Art > Gesture > Happy > Cartoon

연애 : Art > Gestrue > Font > Happy > Cartoon

회사: Art > Font > Happy > Gesture > Rectangle

●  일상은 '안녕하세요. 반갑습니다' 등 내용을 전해야 하는게 많기에 폰트가 1위를 차지 하는 것으로 추정.

●  연애는 Gesture가 상위권인데 아무래도 '사랑'을 표현하기 위해서는 움직이는 동작이 많은것 같다.

●  회사는 Font와 Rectangle이 상위권인데 회사에서 일할 때 쓰는 문구들 '퇴근하고 싶다, 피곤해' 이런 단어들이

   자주 사용되어서 인 것으로 예상.  또한 회사 문서, 컴퓨터, 노트북, 책, 결재서류, 가방 등이 직사각형 형태를 띄고

   있기에 Rectangle이 포함된 것으로 추정.

 

 

 

카테고리(일상,연애)에 따른 종류의 분포

일상 : 사람>고양이>강아지>만화캐릭터>곰 

연애 : 사람>강아지>토끼>곰,수달

●  두 그래프에서 강아지와 사람이 압도적으로 많다

●  고양이는 연애 카테고리에서는 확인할 수 없다. 강아지나 사람에 비해 커플로 나타내기 어려워서 일꺼라 추정

    강아지는 말티즈-리트리버 이렇게 짝을 나타낼 수 있는 대표 동물이 떠오르는데 고양이는 떠오르는 동물이 없음

●  토끼는 일상에서는 순위가 상위권 5위안에는 들지 않고 연애쪽에서 많이 나타남

 

 

카이제곱 검정

1. 종류, 순위의 독립성 여부

• 목적: 특정 종류(강아지, 고양이, 사람 등)가 순위에 영향을 미치는지, 아니면 독립적인지 분석.
• 방법: 종류와 순위를 범주형 변수로 보고, 카이제곱 검정을 통해 이 두 변수가 독립적인지 확인
• 순위를 범주형으로 분류 (상위 50%를 "높음", 나머지를 "낮음"으로 구분)

종류와 순위 간의 카이제곱 검정 결과

P-value: 0.04924187116612567 < 0.05

Degrees of Freedom: 38

Chi-square Statistic: 53.46431346431346

즉, 독립적이지 않다

종류(강아지, 고양이 등)가 순위에 영향을 미친다

p-value가 0.05 이하이므로 종류와 순위 간의 관계가 통계적으로 유의미

 

2. 종류, 카테고리의 독립성 여부

• 목적: 특정 종류(강아지, 고양이, 사람 등)가 카테고리(일상,연애,회사)에 영향을 미치는지, 아니면 독립적인지 분석.
• 방법: 종류와 카테고리를 범주형 변수로 보고, 카이제곱 검정을 통해 이 두 변수가 독립적인지 확인합니다.

종류와 카테고리 간의 카이제곱 검정 결과:

Chi-square Statistic: 100.09114203601781

P-value: 0.033492996838640536

Degrees of Freedom: 76

 

즉, 독립적이지 않다

종류(강아지, 고양이 등)가 카테고리(일상,연애,회사)에 영향을 미친다

p-value가 0.05 이하이므로 종류와 카테고리 간의 관계가 통계적으로 유의미

 

 

 

 

📌4. 결론

인기 있는 이모티콘들의 특징

• 몸 전체가 아닌 상반신 위주의 캐릭터 이미지 구성
• 폰트를 많이 사용하고, 역동적인 이모티콘들이 많다(단순한 사진X, 움직이는 O)
• 핑크, 마젠타 색상이 인기가 많다. 캐릭터 디자인 색상을 정할 때 고려해야 할 요소다.
• 행복한 모습의 이모티콘이 많다.
• 동물 이모티콘이 많다.
• 일상 이모티콘이 전체의 80%를 차지한다. 
• 사람 > 강아지 > 고양이 > 만화캐릭터 > 곰 > 비버,토끼 > 햄스터 순으로 많다.
• 강아지, 고양이, 곰 이모티콘은 인기가 많고 순위가 높다.

 

이모티콘 출시 할 때 고려해야 할 요소

• 핑크, 마젠타 색상을 사용
• 상반신위주의 이미지 구성
• 역동적인 이모티콘 구성 (사진x, 움직이는o)
• 동물 이모티콘이 인기가 많다
• 일상 이모티콘은 레드 오션이므로 회사, 연애 분야의 이모티콘을 출시하는 것이 좋다.
• 안정적인 이모티콘은 곰,강아지,고양이로 구성된 이모티콘이다.
• 강아지, 고양이,곰은 다른 이모티콘과 겹칠 가능성이 높으므로 상대적으로 인기가 덜한 동물(개구리,비버,여우,오리 등)을 택하는것이 틈새시장 요소로 보인다.  캐릭터 구성시 비슷할 가능성을 피하기 위해서라도.
• 여우, 카피바라, 햄스터, 펭귄, 너구리, 고슴도치, 알파카, 팬더 등 동물은 아직 많이 출시 되지 않아서 동물 이모티콘을 출시한다면 이 동물 캐릭터들을 겨냥하는게 좋을 듯

 

 

✍️ 5. 개선점 및 코멘트

• 데이터 샘플을  200에서 400개로 더 늘린다면 안정적인 분석이 될 것 같다.
• 이모티콘의 태그와 연령대별 인기순위도 수집했다면 더 좋은 분석 결과가 나왔을 것 같다.
• 여러 그래프들을 사용해볼 수 있어서 좋았다.
• 데이터 수집과 전처리에 어려움이 있었다. 데이터 수집을 좀 더 효율적으로 하는 방법을 찾아야겠다.
• GAN을 활용하여 새로운 이모티콘을 생성해내는데 실패했다. 딥러닝을 더 공부해야 함.
• 태블로를 활용하려고 했으나 전혀 하지 못하고 파이썬으로 모든 시각화를 마쳤다. 신병 훈련소를 통해 태블로를 더 공부해야 할 것같다.  
• 다음 분석시에는 머신러닝 or 딥러닝을 활용해 예측해 보는 분석 프로젝트를 진행하여 공부해야 함