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주로 감성 분석을 위해서 구글 검색 키워드 분석, 트위터 댓글 분석 등과 같은 매체를 활용한다. 최근에 이러한 매체에 비해서 유튜브의 사용 빈도가 매우 높은데 영상 미디어 자료가 주된 콘텐츠다 보니 이를 이용한 감성 분석에 관한 연구는 쉽게 찾아볼 수 없다. 주가의 투자자들은 자신이 투자한 자산의 가치가 변동하면서 심리적 기대 또는 불안 등에 따라서 유튜브 영상을 검색할 수 있고 그 검색빈도는 심리 변화에 따라 차이가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 크롤링 알고리즘을 통해서 유튜브 채널들의 자료를 수집하고 이를 ETF 주식 데이터와 인과 분석을 수행했다. 그 결과 유튜브의 조회 수와 같은 데이터는 금융 시장을 선행한다는 것을 통계적으로 입증했으며, 특히 유튜브의 검색 빈도의 증가가 자산 거래량에 강한 선행성을 보였다. 본 연구는 향후 수행될 감성 분석에 관한 연구에 참고문헌이 되기를 기대한다.

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
IoT 환경에서 Tyagi 등이 제안한 사용자 인증 및 키 동의 스킴에 대한 취약점 분석 = Cryptanalysis of user authentication and key agreement scheme proposed by Tyagi et al. for IoT environment 변승민, 이학준 p. 165-173

레미콘 품질 실시간 정보공유 및 물류비용절감 위한 현장배치플랜트 분할 제조에 관한 연구 = A study on divisional manufacturing of on-site batch plants for real-time information sharing on ready-mixed concrete quality and logistics cost reduction 백종관, 김병찬 p. 175-186

해시체인 기반 OTP 방식의 안전성 분석 = Security analysis on a hashchain-based OTP scheme 이윤호 p. 187-192

유튜브 기반 데이터 분석을 통한 주가 선행성 분석 = Stock price priorities analysis through YouTube-based data analysis 유재필, 김문선 p. 193-201

합성곱 신경망을 사용한 색상 정보 기반 딸기의 숙성 단계 분류 = Classification of strawberry ripeness stages based on color information using convolutional neural network 이은주, 소희, 민정익 p. 203-211

메타버스에서 과시적 소비가 구매 결정에 미치는 영향에 대한 연구 = A study on the influence of conspicuous consumption on purchasing decisions in the metaverse : focused on ZEPETO : ZEPETO중심으로 왕남, 진추영, 이상준, 박정선 p. 213-225

유지투석 환자를 위한 인공지능 기반 약물처방 알고리즘 개발 = Developing an AI-powered medication prescription algorithm for maintenance dialysis patients 김현숙, 김도형, 이선표, 이재원, 박승범 p. 227-244

클라우드 도입을 고려한 ISP 방법론 개선에 관한 연구 = A study on the improvement of ISP methodology for cloud service 연정우, 홍필기 p. 245-256

LLM(Large Language Model) 속성과 성능 연관성 연구 = A study on the correlation between LLM (large language model) properties and performance 임철홍 p. 257-266

참고문헌 (26건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 R. G. Hwang, Effect of the thumbnail service type on continuous usage intention of the OTT platform :Focusing on YouTube users, Journal of Korea Entertainment Industry Association, Vol. 16, No. 3, pp. 13-27, 2022. 미소장
2 M. Thelwall, Social media analytics for YouTube comments: potential and limitations, International Journal of Social Research Methodology, Vol. 21, No. 3, pp. 303-316, 2018. 미소장
3 L. Yue, W. Chen, X. Li, W. Zuo and M. Yin, A survey of sentiment analysis in social media, Knowledge and Information Systems, Vol. 60, pp. 617-663, 2019. 미소장
4 S. Chan, M. Chong, Sentiment analysis in financial texts, Decision Support Systems, Vol. 94, pp. 53-64, 2017. 미소장
5 X. Li, H. Xie, L. Chen, J. Wang and X. Deng, News impact on stock price return via sentiment analysis, Knowledge-Based Systems, Vol. 69, pp. 14-23, 2014. 미소장
6 J. L. Seng, H. F. Yang, The association between stock price volatility and financial news – a sentiment analysis approach, Kybernetes, Vol. 46, No. 8, 2017. 미소장
7 S. Krishnamoorthy, Sentiment analysis of financial news articles using performance indicators, Knowledge and Information Systems, Vol. 56, pp. 373-394, 2018. 미소장
8 E. Cambria, D. Das, S. Bandyopadhyay and A. Feraco, Affective computing and sentiment analysis, Socio-Affective Computing, Vol. 5, 2017. 미소장
9 U. P. Gurav, S. Kotrappa, Sentiment aware stock price forecasting using an SA-RNN-LBL learning model, Engineering, Technology & Applied Science Research, Vol. 10, No. 5, pp. 6356-6361, 2020. 미소장
10 D.Michael, Google search-based metrics, policy-related uncertainty and macroeconomic conditions, Applied Economics Letters, Vol. 22, No. 10, pp. 801-807, 2015. 미소장
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16 X. Zhang, H. Fuehres and P. A. Gloor, Predicting stock market indicators through Twitter, Procedia-Social and Behavioral Sciences, Vol. 26, pp. 55-62, 2011. 미소장
17 M. Venkataraman,V. Panchapagesan and E. Jalan, Does internet search intensity predict house prices in emerging markets? A case of India, Property Management, Vol. 36, No. 1, pp. 103-118, 2018. 미소장
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19 S. Mihaela, Improving unemployment rate forecasts at regional level in Romania using Google Trends, Technological Forecasting and Social Change, Vol. 155, 2020. 미소장
20 H. Jelodar, Y. Wang, M. Rabbani, S. B. B. Ahmadi, L. Boukela, R. Zhao and R. S. A Larik, A NLP framework based on meaningful latent-topic detection and sentiment analysis via fuzzy lattice reasoning on youtube comments, Multimedia Tools and Applications, Vol. 80, pp. 4155-4181, 2020. 미소장
21 M. Ehliz, Prediction accuracy of YouTube influencers measured against subscriber counts, Journal of Student Research, Vol. 11, No. 3, 2022. 미소장
22 A. Shojaie, E. B. Fox, Granger causality : A review and recent advances, Annual Review of Statistics and Its Application, Vol. 9, pp. 289-319, 2022. 미소장
23 W. Enders, Improved critical values for the Enders-Granger unit-root test, Applied Economics Letters, Vol. 8, No. 4, pp. 257-261, 2001. 미소장
24 Z. Adali, A. Toygae and U. Yildirim, Assessing the stochastic behavior of fishing grounds footprint of top ten fishing countries, Regional Studies in Marine Science, Vol. 63, 2023. 미소장
25 S. Tang, Measurement and management of interest rate risk of commercial banks : Based on VaRGARCH model of a case study of SHIBOR, Scientific and Social Research, Vol. 4, No. 1, 2022. 미소장
26 J. H. Kim, C. H. An, A study on estimation and prediction of vector time series model using financial big data, Turkish Journal of Computer and Mathematics Education, Vol. 12, No. 5, 2021. 미소장

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