FISAToon: 웹툰 댓글 감성 분석 및 인기 예측

프로젝트 기간: 2025.03.11 - 2025.03.13

웹툰 댓글 데이터를 기반으로 감성 분석을 수행하고, 이를 활용하여 웹툰의 인기 추세를 예측하는 프로젝트입니다.
이를 통해 감성 변화가 웹툰 별점에 미치는 영향을 분석합니다.

• 기술스택: FastAPI, MongoDB, Selenium, HTML, CSS, JavaScript
• 개발인원(역할 - 총 3명): 백앤드&프론트&크롤링 및 페이지 제작(본인), AI 팀원1(감성 분석 모델), AI 팀원2(인기 예측 모델 및 시각화)
• GitHub: FISAToon

📌 프로젝트 개요
- 네이버 웹툰 베스트 댓글 크롤링 후 감성 분석 수행하여 긍정/부정 감성 변화 추이 파악
- 감성 분석 결과를 통한 별점을 예측하고, 그 값과 실제 별점 수치를 비교하는 머신러닝 및 딥러닝 모델
- 웹 기반 대시보드를 활용한 데이터 시각화 및 분석 결과 제공

🙋‍♂️ 역할 및 소감
- 웹툰 댓글 데이터 크롤링 및 전처리 자동화 로직 개발
- FastAPI 기반 API 서버 개발 및 웹 페이지 제작
- MongoDB 스키마 설계 및 비정형 데이터 처리
- Selenium을 이용한 크롤링 자동화 및 크롬 원격 디버깅 모드 적용
- 웹 프론트엔드(HTML, CSS, JavaScript) 페이지 설계 및 구축
- 데이터 처리 및 서비스 전반 구조 설계 주도

📘 주요 기능
- 웹툰 댓글 감성 분석: Hugging Face의 "korean_sentiment" 모델을 활용하여 긍정/부정 감성 분류
- 인기 예측 모델 구축: 머신러닝(랜덤 포레스트, 선형회귀) 및 딥러닝(LSTM) 기반 예측 모델 적용
- 감성 변화 & 인기 추세 시각화:
  ① 웹툰별 감성 변화 추이
  ② 장르별 평균 별점 비교
  ③ 요일별 평균 별점 비교
  ④ 예측 모델 성능 비교 (실제 vs. 예측 별점 시각화)

📊 데이터 분석 차트 설명
- 웹툰별 감성 분석 차트: 특정 웹툰에 대한 긍정/부정 댓글 비율 및 감성 변화 추이를 시각화
- 장르별 평균 별점 비교 차트: 웹툰 장르별 평균 별점을 분석하여 어떤 장르가 높은 평가를 받는지 비교
- 요일별 평균 별점 비교 차트: 요일별 평균 별점을 시각화하여 특정 요일에 높은 평가를 받는 웹툰 경향을 분석
- 예측 모델 성능 비교: 머신러닝 및 딥러닝 모델을 활용한 실제 별점과 예측 별점의 차이를 3D 스캐터 플롯으로 표현