소셜 데이터의 수집은 〔그림 7-1〕과 같이 일반적인 웹 환경(HTTP, RSS)에서 수집 가능 정보들을 웹 크롤러를 통하여 수집하고, 연계 정보는 각 출처에서 제공하는 Open API를 이용하여 필요정보를 수집한다(권정은·정지선, 2012). 수집 데이터는 데이터의 중복성 및 품질을 검사하여 유의미한 정보만을 선별한 후 분석 과정에서 쉽게 처리하기 위해 다양한 수집 형식을 고려하여 일관된 방식을 저장 및 관리를 해야 한다. 기초분석을 위해 형태소 분석을 통하여 추출된 텍스트 데이터의 언어적 형태를 석하여 구성요소들(명사, 동사, 형용사, 전치사, 조사 등)을 식별 및 분류한다. 구문 분석을 통하여 언어적 구성요소들의 배치나 구조적 특성을 분석하여 의미적 연관관계를 유추하고, 감성분석을 통해 내용에 언급된 감성들의 표현들을 선별하여 감성 표현의 대상을 식별하고, 감성의 종류를 구분한다. 분석 기초자료인 언어분석을 위한 각종 용어 사전, 개체명사전, 이형태어사전, 감성어사전, 분류체계, 분류 규칙, 분류 학습 데이터 등을 지속적으로 수정·관리해야 한다. 분석 결과의 공유를 위해서는 대시보드 및 상황판을 구현하여 분석된 결과를 도형이나 표를 이용하여 쉽게 파악할 수 있는 환경을 조성하고 분석된 결과를 실무 보고서에 신속히 적용할 수 있도록 보고서에서 활용 가능한 형태의 시각화 결과와 엑셀 등 구조화된 형태로 분석 결과를 제공해야 한다.
소셜 데이터는 일반 웹에서 웹 크롤러를 이용해 수집하고 연계정보는 Open API를 활용한다. 데이터는 품질을 검사한 후 일관된 방식으로 저장해야 한다. 텍스트의 언어적 형태 및 구문 분석을 통해 구성 요소와 구조적 특성을 알아보고 감성 표현 분석을 진행한다. 분석 기초자료는 지속적으로 수정해야 하며 다양한 구조화 형태로 분석 결과를 제공해야 한다.