기업 리스크 관리를 위한 유튜버 등급 평가모형 및 예측모델 개발 - 삼성화재 X POSTECH 2023 데이터기반 리스크관리 경진대회

| 프로젝트 개요

• 프로젝트명 : 기업 리스크 관리를 위한 유튜버 등급 평가모형 및 예측모델 개발
• 공모전명 : 삼성화재 X POSTECH 2023 데이터기반 리스크관리 경진대회
  • 참여 분야 : 개인, 기업, 또는 국가가 직면한 하나의 리스크 문제를 정의하고, 데이터를 기반으로 이를 분석하여 효과적 리스크 관리 체계에 관한 아이디어를 구성 및 제안
• 진행 기간 : 2023.08.02 ~ 2023.11.10
• 프로젝트 목표 : '유튜버 리스크'를 사전에 대비하고 관리하기 위해, 유튜버 평가 모형 개발 및 유튜버 등급 예측 모델 구축
• 사용 데이터 : 유튜버 평가 항목에 필요한 Youtube meta data
  • 유튜브 채널의 구독자 수, 영상의 조회수, 좋아요 수, 업로드 날짜, 댓글
• 참여 팀원 : 4명
• 역할 : 유튜버 평가 항목 및 필요 데이터 정의 / Youtube API와 크롤링을 이용한 데이터 수집 / ML, DL을 이용한 유튜버 등급 예측 모델 구축
• 사용 언어 : Python
• 성과 : 장려상

  

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1. 제안 배경

• 국내 유튜브 산업이 급격히 성장하고 있다.
• 이에 따라, 유튜버를 이용한 마케팅 역시 매력적인 전략으로 떠오르며, 규모도 커지고 있다.

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2. 문제 정의

• 커진 유튜버 영향력 만큼, 유튜버 마케팅을 하는 기업에게 리스크 역시 따라올 수 있다.
• 4가지의 리스크 제시
  1. 유튜버와 기업의 협업 범위 확대에 따른 리스크
  2. 복잡한 법적 절차와 책임 소재의 불확실성
  3. 유튜브 광고계약 특성으로 발생하는 리스크
  4. 광고 모델의 사회적 물의로 발생할 수 있는 리스크

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3. 문제 해결 방안 도출

• 위에서 제시한 것처럼, 유튜버 마케팅이 기업에게 피해를 줄 수 있는 ‘리스크’가 잠재되어 있음
• 따라서, 사전에 대비하고 관리할 수 있는 분석체계를 만들어보고자 함

 

3-1. 유튜버 평판 평가등급 산정 모형 개발

• 기업 신용 평가모형 차용

• 유튜버의 활동을 평가할 수 있는 다양한 요소들을 분석하고 점수화 진행
  • 평가 항목 : 인지도, 참여도, 성실도, 성장률

• 평가 항목에 맞는 데이터 수집 진행
  • 크롤링을 통해 수집
  • 공모전 종료 후, Youtube API를 이용해 신속, 간편하게 데이터 수집하는 방법 발견..

• 평가 항목 중 댓글 감성분석 점수를 위한 댓글 감성분석 모델 구축

• 유튜버의 월별 평판 점수 도출 후 평판 등급 부여

  

• 기업 신용평가에서는 심의 위원회를 통해 모형에 반영된 정보와 모형에서 반영하지 못한 정보를 종합하여 최종 등급을 결정하는 필터링 작업을 거침
• 유튜버 평판 평가등급 산정 모형에서도 반영되지 못한 정보를 종합하여 최종 등급을 결정하고자함

• 유튜버 평판 평가등급 산정 모형을 평가하기 위해 K-S 통계량, PSI 지수 사용
  • 신용평가모형 성능지표 중 모형의 변별력을 확인하기 위해 K-S 통계량을 사용하고, 월별 얼마나 안정적으로 등급을 유지했는지 확인하기 위해 PSI지수를 사용함
  • 유튜버 평판 평가등급 산정 모형에서 인기 유튜버와 비인기 유튜버의 변별력과 안정성을 확인하기 위해 신용평가 성능지표 중 K-S 통계량과 PSI를 사용함

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3-2. 유튜버 평판 평가 등급 예측 모델 구축

• 리스크에 대해 사전에 대비하고 관리하기 위해, 유튜버 평판 평가 등급을 예측하는 모델을 구축
• 머신러닝 기법과 시계열 딥러닝 기법을 적용 및 성능 비교
• 모델에 몇 개월 치의 정보를 제공하느냐에 따른 성능 차이 비교

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4. 유튜버 등급 시계열적 분석

• (1)갑작스러운 상승, (2)갑작스러운 하락, (3)지속적인 상승, (4)지속적인 하락, (5)등급이 여러 차례 변동, (6) 평판이 높게 유지, (7)평판이 평균적으로 유지, (8)평판이 낮게 유지로 총 8가지 유형으로 나누어짐 
• 이 중 ‘(8)평판이 낮게 유지’ 유형은 일반적으로 광고주 입장에서 유튜버에게 광고를 제공하지 않을 가능성이 크기에 해당 유형은 제외하고 설명

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5. 보험 설계 적용 방안

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5. 한계점 및 향후 연구 방향

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[부록 1] PSI 지수 계산 결과

 

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[부록 2] 보험 관련 시사점 및 활용 방안 예시

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