▶ 소개
롱폼 자동화 스터디에서 진행된 감정 분석 프로젝트를 보고 흥미가 생겨 직접 시도해봤습니다.
원래 수업에서 사용한 방법 대신, ChatGPT에게 방법을 물어보니 유튜브 Open API와 OpenAI API를 활용하는 방식을 추천받아 도전하게 되었습니다.
▶ 진행 방법
어떤 도구를 사용했고, 어떻게 활용하셨나요?
사용한 도구:
구글 시트
유튜브 Open API
OpenAI API (GPT 모델 활용)
진행 순서:
유튜브 Open API 키와 OpenAI API 키 발급
원하는 기능을 ChatGPT에게 설명하고 스크립트 작성
초기에는 단순히 긍정 / 부정만 분류 → 점차 기능을 확장
긍정 요약, 부정 요약, 조치 여부 컬럼까지 자동으로 정리하도록 개선
추가로, 유튜브 URL만 입력하면 채널 ID / 채널명 / URL 컬럼을 자동으로 가져오는 코드도 구현
▶ 결과
이번 시도를 통해 유튜브 영상 댓글을 단순히 긍정/부정으로만 분류하던 단계에서 한 걸음 더 나아갈 수 있었습니다. 영상마다 전반적인 분위기를 한눈에 파악할 수 있도록 긍정 요약과 부정 요약을 함께 표시했고, 조치가 필요한 경우 따로 표시할 수 있게 되어 관리가 훨씬 수월해졌습니다.
특히 유튜브 URL만 넣으면 자동으로 채널 ID, 채널명, URL을 불러오는 기능을 추가한 덕분에, 데이터 입력에 드는 시간과 노력이 많이 줄어든 것이 큰 성과였습니다. 덕분에 예전보다 훨씬 직관적으로 영상을 모니터링할 수 있는 자동화 환경을 갖출 수 있게 되었습니다.
▶ 배운 점
이번 과정을 통해 ChatGPT에게 원하는 기능을 단계별로 설명하며 구현을 발전시키는 방식이 생각보다 훨씬 빠르고 유연하다는 것을 알게 되었습니다. API 연동과 구글 시트 자동화를 조합하면 작은 아이디어라도 금방 눈에 보이는 결과물로 만들 수 있다는 점도 크게 와 닿았습니다.
앞으로는 이번 작업을 기반으로 영상 전체 댓글을 한 번에 요약하는 기능을 시도해보고, 나아가 유튜브뿐만 아니라 네이버 키워드 같은 다양한 데이터에도 감정 분석을 확장해볼 계획입니다.
▶ 도움 받은 글
롱폼 자동화 스터디 영상
ChatGPT를 통한 API 활용 조언
