글로벌 게임 트렌드의 빅데이터 분석을 통한 국내 게임 시장의 발전 방향성 제시

Q: 이 논문에서 정의한 텍스트 마이닝이란 무엇인가?

텍스트 마이닝은 비정형화된 대량의 텍스트 자료에서 의미 있는 패턴과 관계성을 추출하는 분석법이다. 이는 단순히 키워드를 수집하는 것을 넘어, 맥락을 분석하고 데이터 속에 숨겨진 패턴을 발견하여 가치 있는 결론을 도출할 수 있게 한다. 자동화된 텍스트 분석 기법을 활용하여 방대한 텍스트 데이터에서 유의미한 정보를 추출한다.

Q: 빅데이터 분석을 통해 국내 게임 시장의 발전 방향성을 어떻게 제시하는가?

연구 결과, 스팀 인기 게임의 장르별 사용자 리뷰를 분석하여 시뮬레이션, 전략 장르는 싱글 플레이 선호도가 높고, 롤 플레잉, 슈팅, 생존 장르는 멀티플레이가 선호됨을 확인하였다. 시뮬레이션은 육성 및 클리커 게임, 전략은 턴제 및 실시간 전략 게임이 상위권을 차지하며, RPG는 스토리와 전투를, FPS와 서바이벌은 협동 멀티플레이를 중점으로 보았다. 이러한 분석은 게임 산업 관계자들이 시장 흐름을 파악하고 전략을 수립하는 데 실무적으로 활용될 수 있다.

송준협; 임민우; 김한수

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 송준협 (서원대학교) 임민우 (서원대학교) 김한수 (서원대학교)

저널정보: 한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2022년 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집 제30권 2호

발행연도: 2022.7

수록면: 161 - 164 (4page)

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초록· 키워드

게임 산업은 기술의 발전과 비대면 서비스 수요 증가로 해마다 발전하고 있다. 본 연구는 사용자들의 수요를 조사하기 위하여 대중성이 가장 높은 온라인 게임 플랫폼에서 이용 시간이 많은 게임 정보를 확인하였다. HTML 파싱(parsing) 라이브러리를 통해 해당 게임들의 리뷰를 크롤링하여 엑셀 파일로 데이터베이스화 하였고, 자연어 처리 라이브러리를 활용하여 데이터를 정제하였다. 총 5개 장르에 대하여 분석한 결과 각 장르에 해당하는 대표적인 키워드를 확인할 수 있었다. 취득한 키워드는 범용 시각화 패키지를 활용하여 워드클라우드 형태로 한눈에 알아볼 수 있도록 시각화하였다.

#크롤링(crawling) #텍스트 마이닝(text Mining) #스팀(Steam) #게임 트렌드 #워드 클라우드

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