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(google ngram viewer) 1802s sans meme/(구글 앤그램 뷰어)1802년도 샌즈 밈
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Google Ngram Viewer

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구글 엔그램 뷰어 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전

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역사[편집]

말뭉치[편집]

각주[편집]

외부 링크[편집]

구글 엔그램 뷰어 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전
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[재미있는 통계] 구글 엔그램 이용방법 : 네이버 블로그

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구글 엔그램 뷰어

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Google Books Ngram Viewer (구글 북스 엔그램 뷰어)

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구글 엔그램 뷰어

구글 엔그램 뷰어(Google Ngram Viewer) 또는 구글 북스 엔그램 뷰어(Google Books Ngram Viewer)는 영어, 중국어(간체), 프랑스어, 독일어, 히브리어, 이탈리아어, 러시아어, 스페인어로 된[1][2] 구글의 말뭉치에서 1500년부터 2019년 사이[3][1][4][5][6] 인쇄된 출전에서 발견되는 연간 n-gram의 수를 이용하여 일련의 검색 문자열의 주기를 도표화하는 온라인 검색 엔진이다. 미국 영어, 영국 영어, 영어 픽션 등 일부 특수한 영어 말뭉치도 존재한다.[7]

이 프로그램은 오철자나 이치에 맞지 않는 단어나 구를 검색할 수 있다.[2] n-gram은 선택된 말뭉치 내에서 텍스트와 매칭이 되며 선택적으로 철자의 대소문자 구별이 가능하며[8] 40개 이상의 서적에서 발견되는 경우 그래프로 표출된다.[9]

구글 엔그램 뷰어는 품사와 와일드카드 검색을 지원한다.[7] 이는 검색에 주로 사용된다.[10][11]

역사 [ 편집 ]

이 프로그램은 Jon Orwant, Will Brockman에 의해 개발되었으며 2010년 12월 중순에 출시되었다.[1][4]

말뭉치 [ 편집 ]

검색에 쓰이는 말뭉치는 각 언어별로 total_counts, 1-grams, 2-grams, 3-grams, 4-grams, 5-grams로 구성된다. 각 파일의 개별 파일 포맷은 TSV(탭 구분 데이터)로 되어 있다. 각 줄은 다음의 포맷을 가진다:[12]

total_counts 파일 year TAB match_count TAB page_count TAB volume_count NEWLINE

버전 1 ngram 파일 (2009년 7월 생성됨) ngram TAB year TAB match_count TAB page_count TAB volume_count NEWLINE

버전 2 ngram 파일 (2012년 7월 생성됨) ngram TAB year TAB match_count TAB volume_count NEWLINE

구글 엔그램 뷰어는 match_count를 사용하여 그래프를 그린다.

한 예로, 영어 1-grams의 버전 2 파일의 “Wikipedia”라는 단어는 다음과 같이 저장되어 있다:[13]

ngram year match_count volume_count Wikipedia 1904 1 1 Wikipedia 1912 11 1 Wikipedia 1924 1 1 Wikipedia 1925 11 1 Wikipedia 1929 11 1 Wikipedia 1943 11 1 Wikipedia 1946 11 1 Wikipedia 1947 11 1 Wikipedia 1949 11 1 Wikipedia 1951 11 1 Wikipedia 1953 22 2 Wikipedia 1955 11 1 Wikipedia 1958 1 1 Wikipedia 1961 22 2 Wikipedia 1964 22 2 Wikipedia 1965 11 1 Wikipedia 1966 15 2 Wikipedia 1969 33 3 Wikipedia 1970 129 4 Wikipedia 1971 44 4 Wikipedia 1972 22 2 Wikipedia 1973 1 1 Wikipedia 1974 2 1 Wikipedia 1975 33 3 Wikipedia 1976 11 1 Wikipedia 1977 13 3 Wikipedia 1978 11 1 Wikipedia 1979 112 12 Wikipedia 1980 13 4 Wikipedia 1982 11 1 Wikipedia 1983 3 2 Wikipedia 1984 48 3 Wikipedia 1985 37 3 Wikipedia 1986 6 4 Wikipedia 1987 13 2 Wikipedia 1988 14 3 Wikipedia 1990 12 2 Wikipedia 1991 8 5 Wikipedia 1992 1 1 Wikipedia 1993 1 1 Wikipedia 1994 23 3 Wikipedia 1995 4 1 Wikipedia 1996 23 3 Wikipedia 1997 6 1 Wikipedia 1998 32 10 Wikipedia 1999 39 11 Wikipedia 2000 43 12 Wikipedia 2001 59 14 Wikipedia 2002 105 19 Wikipedia 2003 149 53 Wikipedia 2004 803 285 Wikipedia 2005 2964 911 Wikipedia 2006 9818 2655 Wikipedia 2007 20017 5400 Wikipedia 2008 33722 6825

위 데이터를 사용하여 구글 엔그램 뷰어가 그려낸 그래프는 여기에 있다:[14]

각주 [ 편집 ]

[재미있는 통계] 구글 엔그램 이용방법

Google Books Ngram Viewer 이용방법

1. Google Books Ngram Viewer 의 특징

-긴 시간 동안 특정 단어, 특정 개념이 얼마나 자주 언급되는지를 도표로 보여준다. 그 시기는 1800년대부터 2008년까지 가능하다.

-빈도가 특이하게 높거나 특이하게 낮은 경우 세대의 영향이 있을 수 있음. 그러나 왜 그런지에 대한 구체적 해석까지는 해주지는 않는다.

-빈도의 변화에 대해서는 연구자가 다른 자료를 이용해서 해석해야 하나, 이 해석은 연구자가 수집한 자료 또는 지식에 따라 해석이 서로 다를 수 있다.

-각 단어의 빈도는 책을 통해서 조사된 것이기 때문에, 해당 시기에 책의 분실로 그 시기에 있었던 실제 단어가 누락될 수 있다는 단점이 있다. 예를 들어, 히틀러는 유대인의 많은 저작물을 강제로 폐기했기 때문에 그 당시에 자주 사용되었던 단어가 사라질 수 있는 것이다. 그러나 Ngram은 200년이라는 다소 긴 시간에서 단어의 빈도를 조사하기 때문에 짧은 시기에 있었던 지식에 대한 억압적 정책의 영향은 다소 낮을 것이라고 판단된다.

-대소문자 구별 가능하다.

-가설검증 연구보다는 탐색적 연구에 활용될 수 있다.

-한국어 검색 불가능. 그래서 단어의 빈도를 우리나라 역사와 연결해서 생각해보기 어렵다.

-명사, 부사, 형용사 등 검색 가능

-한 단어에 대해 검색하는 경우 그 단어에 시간적 변화에 대한 관심사를 확인할 수 있다.

-비교해볼만한 가치가 있는 두 단어에 대해서는 사람들이 시간에 따라 관심사가 어떻게 달라지는지 확인할 수 있다.

2. 데이터 연도에 대한 배경 지식

빈도를 보여주는 연도에 대해 어느 정도 배경 지식이 있을 때, 특정 단어의 빈도와 시대적 연관성을 좀더 연결해서 생각해보기 쉽다. 이러한 연결에는 연구자의 개인적인 조사가 필요하다. 여기서는 간단한 사건만 언급해보자. 그리고 그 사건은 Ngram에서 제시되는 가로축의 연도별로 보자.

1800년대 :1800년 5월 나폴레옹이 이탈리아를 점령하였다.

1820년대 : 1820년 이후 유럽과 미국은 재산권의 보장, 과학적 합리주의, 활기 있는 자본시장, 수송ㆍ통신의 발달로 부국의 조건을 갖추기 시작한다.

1840년대 : 1844년 5월 24일 사무엘 모스에 의해 볼티모어에서 워싱턴 D.C.까지 전선을 이용한 통신이 최초로 보내졌다. 사진이 본격적으로 이용되기 시작했다.칼 마르크스가 1848년2월21일 공산당선언을 출판하였다.

1860년대 : 1861년에 미국의 남북전쟁이 있었다.

1880년대 : 1882년 파스퇴르가 결핵균을 발견했다.

1900년대 : 1914년~1918년 1차 세계 대전이 있었다.

1920년대 : 1929년~1939년 경제 대공황이 있었다.

1940년대 : 1939년~1945년 2차 세계 대전이 있었다. 1950년에 6.25 전쟁이 있었다.

1960년대 : 냉전이 심했던 시대이다. 미국에서 존 F. 케네디 대통령과 마틴 루서 킹 주니어, 맬컴 엑스, 로버트 F. 케네디가 암살당했다. 우리나라에서는 4.19 혁명이 있었다.

1980년대 : 1980년 우리나라에서는 5.18광주 민주화 운동이 있었다. 1981년 우주왕복선 콜럼비아호 발사 성공.

2000년대 : 2001년 미국 9·11 테러 발생하다.

여기에 제시된 연도와 사건은 조금은 특별하다고 생각되는 사건을 기록한 것이지, 연구자가 검색하려는 단어의 빈도와 위에서 제시한 사건을 무조건 연결해서 생각하는 것은 잘못된 결론에 이르게 할 수 있다. 특정단어의 빈도와 역사적 사건을 연결시키고자 한다면 그 시기에 일어난 역사적 사건에 대해 좀더 조사를 해야 할 것이다.

2. 검색 방법

순서1) https://books.google.com/ngrams 접속

순서2) 검색창 옵션의 이해

①comma-separated phrases :콤마로 구분하여 단어 기입

②case insensitive : 이것을 체크하면 대소문자 구별없이 검색함. 체크 안한 상태에서는 대소문자를 구별해서 표시됨

③ corpus 단어 데이터 집합

④ smoothing 값이 높을수록 부드러운 곡선으로 표시함

⑤ american english : 미국식 영어

british english : 영국식 영어

english : 포괄적인 영어권

순서3) 기울기를 마우스로 클릭하면 빈도수가 나타남.

3) 단일 단어 검색

zombie라는 단어로 검색을 해보고 간단하게 그 의미를 생각해보려고 한다.

순서1) 기울기 패턴 보기

1926년부터 시작하여 2007년까지 좀비에 대한 단어 출현은 계속 증가하는 경향을 보인다.

순서2) 좀비 단어가 처음으로 나타나기 시작한 연도를 확인해본다.

1926년 좀비라는 단어가 나타나기 시작했다. 역사적으로 볼 때, 1차 세계대전이 끝나고, 경제대공황이 오기 전이다.

순서3) 20년 간격으로 증가 비율과 시대적 관련성을 함께 고려해보기

1920-1940년 : 1932년에 〈화이트 좀비(White Zombie)〉(1932)라는 영화가 처음으로 나왔다.

1960-1980년 : 1968년에 〈살아 있는 시체들의 밤(Night of the Living Dead)〉라는 좀비 영화가 인기를 끌었다.

1980년~2000년 : 상당한 증가를 보이고 있다. 이렇게 많은 증가를 보이는 이유는 무엇일까? 인간은 심리적 불안과 분노가 많을 경우 이 감정을 대체할 수 있는 상징적 소재를 찾는 경우가 많다. 1980년과 2000년이 갖고 있는 시대적 특성과 좀비의 관련성을 생각해보는 일은 흥미로울 것 같다.

2000~2007년 : 사람들이 좀비에 대해 갖는 관심은 식지 않고 있다.

4) 두 단어 검색

love와 money로 검색을 해본다.

순서1) 기울기 패턴 보기

1800년부터 1912년까지 사랑이란 단어는 돈에 비해 자주 나타난 단어였다. 그러나 1912년부터 돈이 사랑을 앞서기 시작했다. 그러다 1990년이 되어서 다시 사랑이 돈을 앞서기 시작했다.

순서2) 단어의 첫 출현 년도를 확인해본다.

사랑과 돈이라는 단어는 1800년에도 자주 관찰되는 단어다. 인간에게 보편적이면서 삶과 불가분의 관계에 있는 단어는 1800년부터 관찰할 수 있다.

순서3) 20년 간격으로 증가 비율과 시대적 관련성을 함께 고려해보기

사랑은 1900년에서 1940년에서 감소추세를 보인다. 이 시기는 1차 세계대전과 2차 세계대전이 있었던 시기이다. 전쟁이란 사건이 사랑이라는 단어의 빈도수에 영향을 미쳤던 것일까? 확신할 수 없지만, 시대적 영향과 관련성은 있을 것임은 추측해볼 수 있다.

1990년에 사랑이란 단어가 앞지르기 시작하는데, 그 이유는 뭘까? 이러한 의문에 대한 답은 연도별로 시대적 배경을 잘 아는 사람들이 해결해줄 수 있을 듯하다.

단어의 연도별 사용 수를 알려주는 구글 엔그램 뷰어

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구글 엔그램

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구글에서 출시한 서비스로 구글이 1500년대부터 스캔한 3000만권의 책 중

약 800만개의 책에서 원하는 단어의 빈도를 찾아주는 프로그램입니다.

아쉽게도 한글은 지원하지 않습니다.

구글 엔그램 뷰어(Google Ngram Viewer) 또는 구글 북스 엔그램 뷰어(Google Books Ngram Viewer)는 영어, 중국어(간체), 프랑스어, 독일어, 히브리어, 이탈리아어, 러시아어, 스페인어로 된 구글의 말뭉치에서 1500년부터 2019년 사이 인쇄된 출전에서 발견되는 연간 n-gram의 수를 이용하여 일련의 검색 문자열의 주기를 도표화하는 온라인 검색 엔진이다. 미국 영어, 영국 영어, 영어 픽션 등 일부 특수한 영어 말뭉치도 존재한다.

이 프로그램은 오철자나 이치에 맞지 않는 단어나 구를 검색할 수 있다. n-gram은 선택된 말뭉치 내에서 텍스트와 매칭이 되며 선택적으로 철자의 대소문자 구별이 가능하며 40개 이상의 서적에서 발견되는 경우 그래프로 표출된다.

구글 엔그램 뷰어는 품사와 와일드카드 검색을 지원한다. 이는 검색에 주로 사용된다.

구글 사이트에 들어가면 확인이 가능합니다.

https://books.google.com/ngrams

첫페이지는 아이슈타인과 셜록홈즈, 프랑켄 슈타인이 나옵니다!

구글 엔그램

이를 통해서 트렌트를 유추할 수 있는데요.

빅데이터와 메타버스를 검색해보면, 빅데이터는 지는 해이고, 메타버스는 뜨는 해임을 알 수 있습니다.

메타버스 빅데이터

하단에 버튼을 누르면 그 해당하는 도서를 구글 북스에서 찾아줍니다.

역시 구글의 빅데이터는 무섭네요.

영어 외에도 다양한 언어를 지원하니 원하는 단어의 트렌드를 유추해볼 수 있습니다.

요즘 핫한 인플루엔자와 백신에 대한 키워드도 아래와 같이 비교해볼 수 있습니다.

키워드

이처럼 다양한 검색을 해볼 수 있는데요.

2021.11.04 – [Tip & Tech/IT] – 메타버스는 헛소리인가?

예전에 포스팅한 메타버스에 대해서도 한번 검색해보면 아직 조금 유사한 느낌인

ar이라던지, 3d와 비교해보면 이제 단어가 시작되는 상황으로 판단됩니다.

메타버스

생각보다 단어의 추적을 통해서 시대의 변화상 등을 확인할 수 있는데요.

예를 들어 자동차 회사 gm, ford, tesla 등을 검색해보면 아래와 같은 트렌드를 분석할 수 있습니다

자동차회사

또 소니와 삼성 닌텐도에 단어 추이를 살펴보면

Sony의 경우 1946년에 설립되었다는데요. 왜 이렇게 많이 검색되는지 모르겠습니다.

사전을 찾아보니 젊은이라는 표현이 있다고 하는데요.

그래서 이렇게 많이 검색되나 봅니다,

구글 ngram을 통해서

원하는 단어의 트렌드에 대해서 한번 검색해보시기 바랍니다.

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