기계학습 기술을 이용한 부동산 감성지수 개발 모형 연구

초록

감성분석은 비정형 텍스트 데이터에서 사람의 의견, 태도나 성향 등과 같은 정보를 추출하는 기법으로 부동산 시장에 참여자의 심리를 파악하는데 유용하다. 이 연구의 목적은 온라인 신문기사 중 부동산 관련 뉴스기사를 이용하여 부동산 시장의 변화를 설명 또는 예측할 수 있는 감성지수 모형을 개발하는 것이다. 주요 일간지와 경제지 웹사이트에서 부동산 관련 기사를 웹 크롤링하여 수집하고, 전처리 절차와 토픽분석을 통해 8개 토픽과 단어를 추출하였다. 토픽분석에서 추출한 단어가 포함된 문장을 선정하고 텍스트랭크를 이용하여 감성사전을 만든다. 이후 TF-IDF와 나이브 베이즈 분류 모델을 이용하여 문장에 극성을 부여하고 가중치 값을 산출하고, 월별 부동산 감성지수를 산출한다. 분석 결과, 나이브 베이즈는 정확도 88%의 양호한 성능을 나타냈다. 이 모형은 부동산 부문에서 이용된 기존 방법들보다 진일보한 감성지수 개발 모형이며, 비정형 빅데이터 분석 연구에 새로운 분석틀과 체계를 제시하였다. 부동산시장 참여자들의 심리를 즉각적이고 유연하게 지수화하고, 이를 이용하여 아파트가격 등 부동산시장의 변동을 설명하거나 예측하는 토대를 마련한 점에서 의의가 있다.

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