최근에 나온,
다음소프트의 UCC Metrics 와 이야기로그의 이야기2.0 서비스.
핵심은
뉴스 (뉴스의 댓글), UCC 등을 분석하여 특정 브랜드 등이 인터넷 상에서
어떤 반응을 보이는지를 추적하는 서비스입니다.
쉽게 이야기하면... 인터넷 입소문 확인 서비스 라고 볼수 있겠습니다.
예를 들면...
영화를 개봉할 때,
해당 영화가 인터넷 이용자들 사이에서 어떤 반응인지,
그 반응이 긍정적이고 좋은 반응인지 혹은 나쁜 반응인지,
어디서 나쁜 반응이 주로 보이는지를 확인하고 대응할수 있게 해주는 서비스로 보시면 되겠습니다.
이런 서비스가 정말 쉽지 않은 서비스일 텐데요... 두 회사가 최근에
베타를 내놓았습니다.
잘 작동된다면, 마케터들에게 아주 유용한 서비스가 되겠습니다.
두 서비스 공히 프로세스는 다음과 같습니다.
1. 크롤 : 뉴스, 블로그, 게시판 및 리뷰 사이트 등 특정 사이트를 크롤.
2. 필터링 : Crawing 한 데이터의 필터링을 통한 중복 및 스팸, 불필요 문서 제거.
3. nlp 처리 : 필터에서 살아남은 문서를 형태소분석 및 구분분석 처리.
4. mining : 특정한 개체명(브랜드) 및 factor(호감도...) 그리고 그 관계의 정량화.
다음소프트의 UCC Metrics 와 이야기로그의 이야기2.0 서비스.
핵심은
뉴스 (뉴스의 댓글), UCC 등을 분석하여 특정 브랜드 등이 인터넷 상에서
어떤 반응을 보이는지를 추적하는 서비스입니다.
쉽게 이야기하면... 인터넷 입소문 확인 서비스 라고 볼수 있겠습니다.
예를 들면...
영화를 개봉할 때,
해당 영화가 인터넷 이용자들 사이에서 어떤 반응인지,
그 반응이 긍정적이고 좋은 반응인지 혹은 나쁜 반응인지,
어디서 나쁜 반응이 주로 보이는지를 확인하고 대응할수 있게 해주는 서비스로 보시면 되겠습니다.
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베타를 내놓았습니다.
잘 작동된다면, 마케터들에게 아주 유용한 서비스가 되겠습니다.
두 서비스 공히 프로세스는 다음과 같습니다.
1. 크롤 : 뉴스, 블로그, 게시판 및 리뷰 사이트 등 특정 사이트를 크롤.
2. 필터링 : Crawing 한 데이터의 필터링을 통한 중복 및 스팸, 불필요 문서 제거.
3. nlp 처리 : 필터에서 살아남은 문서를 형태소분석 및 구분분석 처리.
4. mining : 특정한 개체명(브랜드) 및 factor(호감도...) 그리고 그 관계의 정량화.

[이야기로그의 시스템 구성도]
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