1. 빅데이터 분석

온라인 상에 글은 빠른 속도로 퍼지며, 이 글은 다른 사람에게 영향을 끼치기 때문에 이들의 글에 대한 분석 및 이에 대한 일반인 반응을 파악하는 것은 기업과 상품의 성패를 위해 무척 중요합니다. 메트릭스의 버즈인덱스는 온라인에 네티즌에 의하여 기록된 데이터(게시글, 댓글)을 수집하여 분석함으로써 기업, 브랜드, 제품, 이슈에 대한 소비자들의 태도와 의견을 분석합니다.

 

주요 조사내용
U & A, 고객만족도 분석, 신제품반응조사, 브랜드/광고 분석, 이슈분석, 인물/기업평판조사, 아이디어발굴조사능

 

주요 적용시장
전자제품, 통신서비스, 금융서비스, 음료/의류/화장품, 홈쇼핑/교육/의료, 엔터테인먼트, 정치/기업/공공기관

 

주요 측정단위
사이트, 채널, 포스트, 메시지, 키워드

 

 

2. 자연어처리를 위한 언어자원 구축

 

언어자원 구축의 필요성
– 언어자원은 빅데이터 분석/인터넷평판분석을 위한 기초 자료
– 방대한 양의 자연어를 목적∙일정에 맞게 기계적으로 처리하기 위해서는 언어 자원 구축 필요

 

규칙기반 평판분석 규칙 구축
당사에서 보유하고 있는 평판분석시스템의 활용을 위해 구축한 다양한 분야 (휴대폰, 자동차, 가전제품, 화장품 등)의 평판분석 규칙은 다른 유형의 규칙기반 시스템에서도 쉽게 사용할 수 있도록 커스터마이제이션이 가능한 형태로 구성되어 있습니다.
당사가 보유한 평판분석 규칙은 더 다양한 분야로의 확장이 쉽도록 설계되어 있습니다.

 

기계학습을 위한 태그드 코퍼스 구축
당사에서 보유하고 있는 코퍼스는 SVM 등과 같은 기계학습 기법의 적용을 위해 많은 정보가 부착되어 있습니다. 특히 단순한 긍부정 정보 뿐만 아니라 평판 정보의 대상, 평판 대상의 속성, 평판의견의 보유자 등과 같은 고급 정보도 부착되어 있어, 영어권에서 최첨단 연구를 위해 널리 활용되는 MPQA 코퍼스와도 비교될 수 있습니다.

 

평판 분석을 위한 제품 유형별 온톨로지 구축
정확한 평판분석을 위해서는 유형별 온톨로지의 구축이 필수적입니다.
언어자원 기확보 산업분야: 휴대폰, TV, 카메라, MP3, 냉장고, 오븐, 이동통신서비스, 자동차, 신용카드, 생명보험, 패션, 홈쇼핑, 샴푸, 화장품, 기업이미지, 정치, 사회여론 등