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소셜데이터의 수집은 〔그림 7-1〕과 같이 일반적인 웹환경(HTTP, RSS)에서 수집가능 정보들을 웹크롤러를 통하여 수집하고, 연계정보는 각 출처에서 제공하는 Open API를 이용하여 필요정보를 수집한다. 수집데이터는 데이터의 중복성 및 품질을 검사하여 유의미한 정보만을 선별한 후 분석과정에서 쉽게 처리하기 위해 다양한 수집형식을 고려하여 일관된 방식을 저장 및 관리를 해야 한다. 기초분석을 위해 형태소분석을 통하여 추출된 텍스터 데이터의 언어적 형태를 분석하여 구성요소들(명사, 동사, 형용사, 전치사, 조사 등)을 식별 및 분류한다. 구문분석을 통하여 언어적 구성요소들의 배치나 구조적 특성을 분석하여 의미적 연관관계를 유추하고, 감성분석을 통해 내용에 언급된 감성들의 표현들을 선별하여 감성 표현의 대상을 식별하고, 감성의 종류를 구분한다. 분석 기초자료인 언어분석을 위한 각종용어사전, 개체명사전, 이형태어사전, 감성어사전, 분류체계, 분류규칙, 분류학습 데이터 등을 지속적으로 수정·관리해야 한다. 분석결과의 공유를 위해서는 대쉬보드 및 상황판을 구현하여 분석된 결과를 도형이나 표를 이용하여 쉽게 파악할 수 있는 환경을 조성하고 분석된 결과를 실무보고서에 신속히 적용할 수 있도록 보고서에서 활용가능한 형태의 시각화 결과와 엑셀 등 구조화된 형태로 분석결과를 제공해야 한다.
웹크롤러를 통해 소셜데이터를 수집하며 Open API를 이용해 필요한 연계정보를 수집한다. 분석과정을 용이하게 하기 위해 일관된 방식을 통해 저장과 관리를 해야한다. 먼저 형태소분석을 통한 구성요소들을 분류하고 이후 구문분석을 통해 구성요소간 의미적 연관관계를 유추한다. 또한 감정분석을 통해 감성의 종류를 구분한다.