석사 과정 논문 준비하면서 데이터 수집을 하고 있습니다.

국가별로 몇 천개 되는 기사를 바탕으로 제목을 자연어 분석해 해당 키워드에 어떤 긍정/부정 감정이 있는 기사인지 판별하는 작업입니다.

기사 수가 다 함치면 수천~수만개가 될 거 같습니다. 일부 샘플링해서 제가 일일이 감정분석을 해볼까 했는데, 일부만 추출해도 몇 천개를 들여다봐야하겠더라고요..
이건 같은 시간을 생산적으로 쓰는 거 같지 않아서 포기하고, 크몽에 있는 데이터/코딩 전문가에게 맡겨볼까 합니다.

지피티에게 물어보니 자연어 기반 감정 분석에 솔루션이 몇개 있는데, 파이썬이나 구글 클라우드를 이용해야 하더군요. 제가 학부가 문과이긴 하지만, 컴퓨터에 대한 이해는 쬐금 있는 편이고, 워낙 LLM 도움으로 코딩의 문턱도 낮아진 듯 해서 도전해볼까하는 생각도 들기도 합니다.

컴퓨터 전공하신 분들 눈에는 문과의 눈높이에서 짧은 시간에 배워서 직접할 수 있는 작업인지, 그냥 깔끔하게 돈 조금 써서 전문가에게 의뢰하는 게 나을지 판단해주시면 감사하겠습니다.

정확히는 각국의 언어로 된 수천개 기사 제목이 있는 CSV에서 각 항목이 어떤 감정인지 판단해서 CSV에 추가 기입하는 것입니다..