텍스트마이닝 기술을 이용한 빅데이터 분석 솔루션으로 환경에서 데이터를 수집, 정제하며 매트릭스 데이터 생성까지 처리할 있는 솔루션이다. 한국어, 중국어, 영어 다양한 언어의 데이터 수집, 정제 분석을 지원하며, 네이버, 다음, 구글, 바이두, 트위터, 페이스북 특정 사이트를 포함한 다양한 수집 채널을 지원한다. 수집데이터뿐만 아니라 보유데이터까지 처리 가능한 1-way 2-way 정제/분석 방법을 제공한다. 분석결과를 SPSS, UCINet, NodeXL, NetMiner, Pajek, Gephi 다양한 통계 분석 프로그램에 적용할 있다. 설문 조사의 데이터 수집 어려움을 극복하기 위해 개발되었으며 포털 사이트 소셜 미디어와 같은 다양한 채널에서 대량의 데이터를 수집하고 컴퓨터화된 정제 프로세스를 통해 네트워크를 분석하므로 데이터마이닝에 대한 강점이 있다. == 개발 배경 == 소셜미디어와 빅데이터 환경에서 급변하는 트렌드와 이슈에 대응하는 Social BI 전략의 실행을 지원할 수단이 필요하였다. 또한, 광고 PR 등의 마케팅에 비해 웹과 소셜미디어를 통한 커뮤니케이션은 투자대비 수익률(ROI)에 대한 측정이 어렵기 때문에 소비자와의 소통에 많은 역량을 투입하는 많은 기업과 기관들은 ROI 측정 수단을 간절히 원하고 있었다. == 역사 == === The SCRM 서비스 시작(텍스톰의 전신) === '''2013년''' 한국어 기반 텍스트 빅데이터 분석 기능 개발 크롤러를 이용한 특정 사이트 데이터 수집 가능 수집 데이터 보유 데이터 정제 기능 개발 가정제 데이터 편집 저장 기능 개발 사전 학습을 통한 불용어 처리 기능 개발 1-mode, 2-mode 매트릭스 생성 기능 개발 === 텍스톰 1.0버전 === '''2014년 6월''' 다국어 수집 기능 추가(영어, 중국어) TF-IDF 기능 추가 N-gram 기능 추가 === 텍스톰 1.5버전 === '''2015년 1월''' 사용자 정의 사전 기능 추가 전체 정제 타이틀 정제 기능 추가 가정제 데이터 편집 기능 개선 === 텍스톰 2.0버전 === '''2015년 8월''' 에고(Ego) 네트워크 시각화 기능 추가 워드트리 시각화 기능 추가 서베이 기능 추가 정제모듈 추가(MeCab-ko) 개체명 인식 기능 추가 === 텍스톰 2.5버전 === '''2018년 1월''' Customized Data 페이지 추가 News Data 채널 추가 Sentiment Analysis 기능 추가 Data 기능 추가 User Data 업로드 키워드 지정 기능 추가 수집, 분석 처리 속도 향상 === 텍스톰 3.0버전 === '''2018년 12월''' 수집 무료화 분리정제 기능 추가 키워드필터링 기능 추가 중복제거 기능 추가 Window-Size 기능 추가 분석품사 외국어, 숫자 추가 감성분석의 추가분석 기능 추가 === 텍스톰 3.5버전 === '''2019년 9월''' 수집데이터 관리 기능 개선 수집량 시각화 제공 정제 단어 추천 상세품사 형태소 분석 형태소 분석 결과 미리보기 감성분석 기본 학습데이터 제공 키워드 기반 감성분석 추가 엣지리스트 제공 === 텍스톰 4.0버전 === '''2020년 3월''' 토픽분석 기능 개선 감성분석 고도화 시각화 개선 수집 처리 속도 향상 자동정제 기능 추가 요금제 개편 바로편집하기 기능 개선 교육용 계정 제공 === 텍스톰 4.5버전 === '''2020년 9월''' 키워드 미리보기 기능 제공 TEXTOM Edu (교육용) 오픈 데이터 분석 속도 향상 빅데이터 아카데미/ 데이터 수집 요청/ 텍스톰 구축 소개 메뉴 추가 자동정제 기능 업그레이드 감성/ 토픽분석 설명 버튼 감성단어 빈도 분석 개선 감성단어 워드클라우드 추가 LDA 토픽분석 정제데이터 다운로드 가능 === 텍스톰 5.0버전 === '''2021년 3월''' analysis of iteration correlation) 기능 추가 시계열 분석 기능 추가 토픽단어 클러스터 유사단어 확인 제공 감성분석 차트 고도화 TEXTOM Edu 사용자 편의성 향상 형태소 분석기 성능 고도화 == 특징 == === 다국어 데이터 처리 === 텍스톰은 한글, 중국어, 영어 형태소 분석 자연어 처리 기술이 반영된 다국어 기반 솔루션이다. 현재 한국어, 중국어, 영어를 지원한다. === 호환성 높은 데이터 결과 생성 === 텍스톰은 다양한 분석 프로그램(UCINet, NodeXL 등)에 대한 데이터 포맷을 지원한다. '''1-mode, 2-mode 매트릭스'''와 유클리디언, 자카드, 코사인 다양한 형태의 값을 생성한다. === 다채널 수집 === 텍스톰은 각종 사이트, SNS 세분화된 채널에서 데이터 수집이 가능하므로 맞춤형 분석을 있다. === 보유 데이터 처리 === 텍스톰은 수집 데이터를 처리하는 1-way와 업로드한 보유 데이터도 처리할 있는 2-way 정제 분석을 제공한다. === 클라우드 서비스 제공 === 텍스톰은 기반의 빅데이터 솔루션으로 데이터를 언제 어디서나 분석할 있다. === 직관적인 시각화 === 텍스톰은 분석 값(Value)을 직관적으로 보여주고, 보고서 작성에 바로 사용 가능한 수준 높은 그래프와 차트를 제공한다. == 주요 기능 == 567x567픽셀 === 수집 === '''다양한 언어, 기간, 수집 채널''' 설정 가능 ** 한국어, 중국어, 영어 ** 네이버, 다음, 구글, 바이두, 트위터, 페이스북, 유튜브 === 저장 === 수집된 데이터의 정보 확인 '''저장''' 가능 === 정제 === 보유데이터 업로드를 통한 '''보유정제''' 적합한 '''형태소 분석기'''를 통한 정확한 정제 ** 한국어(Espresso K, MeCab), 영어(NLTK), 중국어(CPC) 텍스트마이닝의 '''다양한 결과 추출''' ** Frequency, N-gram, TF-IDF, Degree Centrality, 개체명인식 === 매트릭스 === '''매트릭스 데이터'''와 다양한 유사도 지수 제공 ** 1-mode, 2-mode 매트릭스 ** Frequency, Cosine coefficient, Correlation coefficient, Euclidean coefficient, Jaccard coefficient === 시각화 === TF ** 워드 클라우드, 바차트, 에고네트워크 N-gram ** 네트워크 그래프, 네트워크 워드트리, 1-way 워드트리 Topic modeling(토픽 모델) *클러스터링 개체명인식 *매트릭스 차트 *감성분석 **단어별/문서별 감성 파이 차트, 감성분석 워드 클라우드 == 같이 보기 == Data science Network science Big data Social software Social web Social media mining Social network Social network analysis software Social networking service == 텍스톰 활용 연구목록 == *장호찬, 박민경 (2020), Social media, media and urban transformation in the context of overtourism, International Journal of Tourism Cities *최지은 (2020), 키워드 네트워크 분석을 활용한 영유아 놀이 관련 연구동향 분석, 학습지중심교과교육학회 *김샛별, 채정현 (2020), 2015 개정 고등학교 가정 교과서의 ‘생활문화’ 핵심개념 단원 분석, 학습지중심교과교육학회 *서원석, 이강훈, 김석우 (2020), 유아교육재정에 대한 키워드 네트워크 분석: 빅데이터를 중심으로, 학습지중심교과교육학회 *유효인, 문가영 (2020), 빅데이터를 통해 바라본 유아 창의성과 놀이에 대한 사회적 인식 네트워크 분석 연구, 학습지중심교과교육학회 *안효선, 박민정 (2019), 패션 크리에이티브 디렉터 변화에 따른 디자인 연관 이슈 비교- 구찌 컬렉션에 대한 소셜미디어 게시글 분석을 중심으로 -, 한국의류산업학회지 *이우승, 전상환 (2019), 빅데이터를 활용한 스포츠산업 연구개발(R&D) 사업의 트렌드 분석 한국스포츠학회 *주소희, 이경은 (2019), 빅데이터를 활용한 조현병 인식에 관한 연구, 한국정신건강사회복지학회 *강지연, 김수경, 노승국 (2019), 간호사의 직장 괴롭힘 관련 온라인 뉴스기사 댓글에 대한 토픽 모델링 분석, 한국간호과학회 *이강훈 (2019), 빅데이터를 통해 살펴본 유아기 놀이성 증진 방향 탐색, 교육혁신연구 *김미숙, 전상완 (2019), 문재인 정부의 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