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정보화연구, Vol.20 no.3 (2023)
pp.193~201

DOI : 10.22865/jita.2023.20.3.193

유튜브 기반 데이터 분석을 통한 주가 선행성 분석

유재필

(상명대학교 공과대학 경영공학과)

김문선

(KIS자산평가 채권평가본부)

주로 감성 분석을 위해서 구글 검색 키워드 분석, 트위터 댓글 분석 등과 같은 매체를 활용한다. 최 근에 이러한 매체에 비해서 유튜브의 사용 빈도가 매우 높은데 영상 미디어 자료가 주된 콘텐츠다 보 니 이를 이용한 감성 분석에 관한 연구는 쉽게 찾아볼 수 없다. 주가의 투자자들은 자신이 투자한 자 산의 가치가 변동하면서 심리적 기대 또는 불안 등에 따라서 유튜브 영상을 검색할 수 있고 그 검색 빈도는 심리 변화에 따라 차이가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 크롤링 알고리즘을 통 해서 유튜브 채널들의 자료를 수집하고 이를 ETF 주식 데이터와 인과 분석을 수행했다. 그 결과 유 튜브의 조회 수와 같은 데이터는 금융 시장을 선행한다는 것을 통계적으로 입증했으며, 특히 유튜브 의 검색 빈도의 증가가 자산 거래량에 강한 선행성을 보였다. 본 연구는 향후 수행될 감성 분석에 관 한 연구에 참고문헌이 되기를 기대한다.

Stock Price Priorities Analysis through YouTube-Based Data Analysis

Jae Pil Yu

Moon Sun Kim

In general, media such as Google search keyword analysis and Twitter comment analysis are used for emotional analysis. Recently, compared to these, YouTube is used very frequently, and since video media data is the main content, research on emotional analysis using it is not easy to find. Investors in financial products such as stocks can search YouTube videos according to psychological expectations or anxiety as the value of their assets changes, and the frequency of searches is expected to vary depending on psychological changes. Therefore, in this study, data from YouTube channels were collected through a crawling algorithm, and ETF stock data and causal analysis were performed. As a result, it was statistically proven that data such as You- Tube's number of views precede the financial market, and in particular, the increase in YouTube's search frequency showed strong precedence over asset transactions. This study is expected to serve as a reference for future research on emotional analysis.

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