분석 댓글 수 : 16172개
유튜브에서 ‘윤석열’ 키워드로 최고 조회수는 아이러니하게도 노래하는 영상이다.
역시, 우리 국민은 흥이 많은 민족이라 할 수 있겠다.
1. 댓글 규모와 참여도
– 총 16,172개의 댓글이 있습니다
– 댓글당 평균 좋아요 수는 17.12개입니다
2. 인기 댓글 분석
가장 많은 호응을 받은 상위 댓글들의 주요 내용:
– “정치를 떠나서 진짜 잘부름” (27,015 좋아요)
– “이재명이랑 노래 대결 컨텐츠” 관련 언급 (10,778 좋아요)
– 가창력에 대한 긍정적인 평가가 다수
– “복면가왕 출연” 제안 댓글도 상위권에 포함
3. 여론 동향
– 정치적 성향과 관계없이 가창력을 객관적으로 평가하는 의견이 주를 이룸
– 예능 프로그램 출연 제안 등 엔터테인먼트적 관점의 댓글이 많음
– 회식 문화와 연관 지어 친근감 있게 표현한 댓글들도 다수 존재
4. 시간대별 댓글 추이
– 최근으로 올수록 꾸준한 댓글 작성이 이어지고 있음
– 초기에 급증했다가 점차 안정화되는 패턴을 보임
– 1년 이상 지속적으로 새로운 댓글이 작성되고 있어 영상의 지속성이 높음
*댓글 원본
https://ioswift.tistory.com/1754
대부분 정치적 대립이나 갈등보다는 음악적 재능에 대한 긍정적 평가에 초점
유머러스한 톤의 댓글들이 높은 호응을 받음
정치 성향을 떠나 객관적인 평가를 강조하는 경향이 두드러짐
댓글 수와 평균 좋아요 추이
2023년에 가장 많은 댓글(6,677개)이 작성됨
2024년에 평균 좋아요 수가 가장 높음(약 23.6개)
전반적으로 댓글 수는 증가했다가 최근 감소하는 추세
정치 관련 댓글 분석
2025년에 정치 관련 댓글 비율이 가장 높음(약 45.8%)
정치 관련 댓글의 평균 좋아요 수는 2024년에 가장 높음(약 49개)
연도별로 정치 관련 댓글의 비중이 18-45% 사이에서 변동
최대 좋아요 수 추이
2023년에 가장 높은 좋아요 수(27,015개) 기록
연도별로 최대 좋아요 수의 변동이 큼
2021년부터 꾸준히 증가하다가 2024년부터 감소 추세
이러한 트렌드는 다음과 같은 의미를 가질 수 있습니다.
– 시간이 지날수록 댓글의 정치적 함의가 증가
– 정치 관련 댓글에 대한 반응(좋아요)이 일반 댓글보다 더 활발
– 영상에 대한 관심도가 시간에 따라 변화하면서도 지속성 유지
수년 된 영상의 재부상 현상
2021년 영상이 2023년에 최고 좋아요(27,015개) 기록
전체 댓글의 시계열 분석 결과, 주기적으로 활성화되는 패턴 발견
특히 2023-2024년에 평균 좋아요 수가 급증하는 현상 확인
정치적 이벤트와 영상 활성화의 상관관계
정치적 주요 사건 발생 시기와 댓글 증가율 간 강한 상관관계
2024년 평균 좋아요 수(23.6개)가 전체 평균(17.1개)보다 38% 높음
정치 관련 키워드 언급 빈도가 특정 정치적 사건 시기에 급증
댓글 패턴 분석
초기 댓글과 후기 댓글의 성격이 뚜렷이 구분됨
초기: 단순 반응 위주의 짧은 댓글
2년 후: 맥락을 고려한 심층적 분석 댓글 증가
공감 수 상위 댓글의 45%가 영상 업로드 1년 이후 작성
정치적 활용도 분석
비정치 콘텐츠의 정치화 현상 뚜렷
전체 댓글 중 정치 관련 댓글 비율 25%
2025년에는 이 비율이 45.8%까지 증가
비정상 이용자 패턴
정치 관련 키워드를 사용하는 사용자들의 댓글 패턴 분석 가능
특정 사용자들의 반복적인 정치 관련 댓글 작성 확인
IP나 사용자 ID 기반의 패턴 분석으로 체계적인 추적 가능
분석 기법.
내용 분석(Content Analysis)
텍스트 데이터에서 키워드를 추출하고 분류하는 정성적 연구방법
정치 관련 키워드를 사전 정의하고 이를 기반으로 댓글을 분류
특히 ‘정치’, ‘대통령’, ‘이재명’, ‘윤석열’ 등의 키워드 출현 빈도 분석
감성 분석(Sentiment Analysis)
텍스트의 긍정/부정을 분류하는 오피니언 마이닝 기법
댓글의 맥락과 톤을 분석하여 여론의 방향성 파악
시계열 분석(Time Series Analysis)
시간에 따른 댓글 수와 반응의 변화를 추적
트렌드 분석과 패턴 식별에 활용
기술통계(Descriptive Statistics)
평균, 빈도, 비율 등 기본적인 통계량 산출
전체 댓글 중 정치 관련 댓글의 비율(24.99%) 등 산출
순위분석(Ranking Analysis)
좋아요 수를 기준으로 한 댓글의 영향력 평가
Pareto 분석과 유사한 방식으로 상위 영향력 댓글 추출
교차분석(Cross Tabulation)
키워드 간의 동시 출현 관계 분석
정치 관련 키워드와 다른 주제 간의 연관성 파악
빈도분석(Frequency Analysis)
키워드 출현 빈도 측정
워드 카운팅 방식의 기초적 텍스트 마이닝
시각화 기법(Visualization Techniques)
막대 차트(Bar Chart): 키워드 빈도 표현
파이 차트(Pie Chart): 비율 분석 시각화
시계열 차트(Time Series Chart): 시간에 따른 변화 표현
상관관계 분석 기법
피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient)
총 댓글 수와 정치 관련 댓글 수 간의 선형 상관관계 측정
결괏값: 0.973 (매우 강한 양의 상관관계)
-1에서 1 사이의 값을 가지며, 1에 가까울수록 강한 양의 상관관계
시계열 데이터 전처리
일별 데이터 집계
이상치(outlier) 제거
정규화(normalization) 적용
변수 간 관계 분석
독립변수: 날짜, 총 댓글 수
종속변수: 정치 관련 댓글 수, 좋아요 수
일별 평균값 계산
* 사견,
사실 나의 통찰이 곧 프롬프트였다. 분석 기법보다는 분석 방법이 먼저니까.
1. 수년 된 영상도 다시 인기를 얻는다.
2. 출연자에게 큰일이 있을 때 영상은 힘을 받는다. (대통령이 되거나 탄핵되거나)
3. 초반에 댓글이 많이 달리지만 공감 댓글은 2년 뒤에도 나타날 수 있다.
4. 정치와 관련되지 않은 영상이라도 조회수가 높으면, 정치 목적으로 이용될 수 있다.
5. 대다수는 정상이다. 그러나 정치 영상 아닌 곳에서 정치 댓글 다는 사람은 추적해서 색출하고
리스팅 해 놓으면 꽤 인기가 많을 것 같다. 예전에 있었지만, 지금은 없어진 마이기레기 닷컴처럼
마이기레기는 공식적으로는 사라졌다. 그러나 워낙 파급력이 대단했기 때문에 지금은 자기 이름 걸고 기사를 쓰는 기자들이 대단해 보이는 것이다. 어린 친구들은 디지털 교도소나 마이기레기 닷컴이 나온 이유와 그 파급력, 그리고 사라진 이유에 대해 잘 모를 테니 조만간 다음 링크들에 대한 분석을 다른 게시글로 할 것이다.
기자를 취재하는 커뮤니티/언론입니다. 앞으로 기자들의 기사를 분석하여 질떨어지는 기자를 기레기 로 지정하여 그들
‘마이기레기닷컴’이 선정한 ‘7월의 기레기’를 발표합니다
ⓒmygiregi.com ‘mygiregi.com’이 선정한 ‘5월의 기레기’를 발표합니다. 이번 달은 중앙일보…
디지털 교도소: 논란의 ‘사적제재 사이트’ 사라지지 않는 이유는? – BBC News 코리아
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