🤯구글 N그램 뷰어, 복잡하게 생각하지 마세요! 초보자도 바로 마스터하는 치트키 대

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💡목차

1. 구글 N그램 뷰어(Google Ngram Viewer)란 무엇인가요?
   • 역사 속 언어 변화를 엿보는 타임머신
   • N그램 뷰어의 기본 원리 및 데이터베이스
2. 구글 N그램 뷰어, 왜 사용해야 하나요?
   • 학술 연구, 트렌드 분석, 콘텐츠 기획에 필수
   • 단순 키워드 검색 이상의 통찰력
3. 구글 N그램 뷰어 사용법: 매우 쉽게 해결하는 3단계
   • 1단계: 접속 및 검색어 입력
   • 2단계: 데이터 설정(연도, 언어, 스무딩)
   • 3단계: 결과 해석 및 시각화 활용
4. N그램 뷰어 활용 심화 전략: 더 깊은 분석을 위한 팁
   • 대소문자 구분(Case-Insensitive)의 중요성
   • 특정 문맥 검색(Wildcard 및 문장 부호)
   • 여러 검색어 동시 비교를 통한 상대적 빈도 파악
5. 흔히 발생하는 문제와 해결책
   • 'Ngram not found' 오류 해결 방법
   • 데이터의 한계 이해하기

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1. 구글 N그램 뷰어(Google Ngram Viewer)란 무엇인가요?

역사 속 언어 변화를 엿보는 타임머신

구글 N그램 뷰어는 방대한 구글 도서(Google Books) 데이터베이스를 기반으로 특정 단어 또는 구(N-gram)가 출판된 책에서 시간에 따라 얼마나 자주 등장했는지 시각적으로 보여주는 강력한 온라인 도구입니다. 쉽게 말해, 우리가 지정한 키워드의 사용 빈도가 1500년부터 2019년까지 약 500년의 역사 동안 어떻게 변해왔는지 그래프로 보여주는 '언어 변화의 타임머신'이라고 할 수 있습니다. 이 도구는 특히 언어학자, 역사학자, 사회학자들에게 유용하게 쓰이지만, 트렌드 분석이 필요한 마케터나 작가에게도 귀중한 통찰을 제공합니다.

N그램 뷰어의 기본 원리 및 데이터베이스

N-gram은 $N$개의 단어로 구성된 연속된 시퀀스를 의미합니다. 예를 들어, '구글 N그램'은 2-gram이고, '구글 N그램 뷰어'는 3-gram입니다. 구글 N그램 뷰어가 사용하는 데이터는 구글이 수백만 권의 책을 디지털화하여 구축한 방대한 코퍼스(말뭉치)에서 비롯됩니다. 이 코퍼스는 영어, 중국어, 프랑스어, 독일어 등 다양한 언어로 구성되어 있으며, 사용자는 원하는 언어를 선택하여 검색할 수 있습니다. 뷰어는 사용자가 입력한 단어의 연도별 등장 횟수를 전체 단어 수 대비 백분율(%)로 계산하여, 단순한 등장 횟수가 아닌 상대적인 사용 빈도의 추이를 보여줍니다. 이 상대적 빈도를 통해 특정 시기에 어떤 단어가 사회적으로 더 주목받았는지 객관적으로 파악할 수 있습니다.

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2. 구글 N그램 뷰어, 왜 사용해야 하나요?

학술 연구, 트렌드 분석, 콘텐츠 기획에 필수

구글 N그램 뷰어는 단순한 재미를 넘어 실제적인 가치를 제공합니다. 학술 연구에서는 특정 개념이나 사상의 등장 및 소멸 시점을 객관적인 데이터로 뒷받침할 수 있으며, 단어의 의미 변화나 언어적 유행을 추적하는 데 사용됩니다. 트렌드 분석 측면에서는 '친환경'과 같은 사회적 키워드의 관심도 변화나, '인공지능'과 같은 신기술 용어의 대중화 시점을 예측하는 데 활용될 수 있습니다. 콘텐츠 기획자 및 마케터는 대중의 관심이 현재 어디에 머물러 있는지, 혹은 어떤 단어가 시대적으로 쇠퇴하고 있는지를 파악하여 독자 친화적인 콘텐츠 제목이나 키워드를 선정하는 데 도움을 받을 수 있습니다. 예를 들어, '지구 온난화(Global Warming)'와 '기후 변화(Climate Change)' 중 어떤 용어가 대중에게 더 자주 노출되고 있는지 비교하여 캠페인 용어를 결정할 수 있습니다.

단순 키워드 검색 이상의 통찰력

일반적인 검색 엔진은 현재 시점의 관심도를 보여주는 반면, N그램 뷰어는 역사적 맥락 속에서 키워드의 생명력을 보여줍니다. 이는 단기적인 유행이 아닌, 수십 년 또는 수백 년에 걸친 근본적인 사회적, 문화적 변화의 흐름을 이해할 수 있게 해줍니다. 특정 시기에 키워드의 사용 빈도가 급증했다면, 그 시기에 어떤 역사적 사건(예: 전쟁, 기술 혁신, 법률 제정 등)이 발생했는지 추론하고 그 연관성을 탐색하는 귀중한 통찰의 시작점이 될 수 있습니다.

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3. 구글 N그램 뷰어 사용법: 매우 쉽게 해결하는 3단계

구글 N그램 뷰어 사용은 복잡하지 않습니다. 다음 3단계만 기억하면 누구나 쉽게 원하는 데이터를 얻을 수 있습니다.

1단계: 접속 및 검색어 입력

가장 먼저 구글 N그램 뷰어 웹사이트에 접속합니다. 메인 검색창에 분석하고자 하는 단어 또는 구를 입력합니다. 여러 단어를 동시에 비교하고 싶다면 쉼표(,)로 구분하여 입력합니다. 예를 들어, computer, calculator, abacus 와 같이 입력할 수 있습니다. 입력 시에는 대소문자를 구분하지 않는 것이 기본 설정이지만, 필요한 경우 설정 변경을 통해 구분할 수도 있습니다.

2단계: 데이터 설정(연도, 언어, 스무딩)

검색어 입력 후 그래프 위에 있는 3가지 주요 설정을 확인합니다.

• Year Range (연도 범위): 분석할 시작 연도와 끝 연도를 설정합니다. 기본값은 1800~2019이지만, 1500년부터 현재까지 원하는 연도를 자유롭게 지정할 수 있습니다.
• Corpus (언어): 검색어가 포함된 언어 코퍼스를 선택합니다. English(영어)가 기본이지만, Chinese, French, Russian 등 다양한 언어 데이터베이스를 선택할 수 있습니다. 분석하고자 하는 검색어가 포함된 언어를 정확하게 선택하는 것이 중요합니다.
• Smoothing (스무딩): 그래프의 들쭉날쭉함을 완화하여 추세선을 부드럽게 만드는 기능입니다. 기본값은 3이며, 숫자가 높을수록 그래프가 더 부드러워집니다. 분석의 정확성을 높이려면 낮은 값(예: 1)을, 전반적인 추세를 확인하려면 중간 값(예: 3)을 사용하는 것이 좋습니다.

3단계: 결과 해석 및 시각화 활용

설정을 완료하고 'Search' 버튼을 클릭하면, 각 검색어에 해당하는 색상의 선이 연도별 사용 빈도를 나타내는 그래프가 생성됩니다. 선이 위로 올라갈수록 해당 기간에 그 단어가 책에 더 많이 언급되었다는 의미입니다. 그래프를 통해 다음을 확인해 볼 수 있습니다.

• 교차점: 두 검색어의 사용 빈도가 역전되는 시점
• 급증/급감: 특정 단어가 갑자기 폭발적으로 증가하거나 사라진 시점
• 전반적인 추세: 시간이 지남에 따라 단어의 사용이 증가하는지, 감소하는지

그래프 아래에는 해당 단어가 실제로 사용된 구글 도서 검색 결과 링크가 연도별로 제공되어, 특정 시기에 단어가 어떤 문맥에서 사용되었는지 구체적으로 확인하며 분석의 깊이를 더할 수 있습니다.

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4. N그램 뷰어 활용 심화 전략: 더 깊은 분석을 위한 팁

대소문자 구분(Case-Insensitive)의 중요성

기본적으로 N그램 뷰어는 대소문자를 구분하지 않습니다. 즉, Apple과 apple을 동일하게 취급합니다. 그러나 특정 명사(예: 고유명사)의 사용 빈도를 정확히 파악하고 싶다면, 검색어 뒤에 :case_sensitive를 붙여 대소문자를 구분하여 검색할 수 있습니다. 예를 들어, Internet:case_sensitive, internet:case_sensitive를 검색하면 대문자 'Internet'과 소문자 'internet'의 사용 추이를 개별적으로 비교하여 고유명사로서의 사용과 일반 명사로서의 사용 변화를 구별할 수 있습니다.

특정 문맥 검색(Wildcard 및 문장 부호)

단순한 단어 검색을 넘어 특정 패턴이나 구문을 검색할 수도 있습니다.

• 와일드카드($*$): 알 수 없는 단어나 변동하는 부분을 와일드카드($*$)로 대체할 수 있습니다. 예를 들어, the * of science를 검색하면 'the theory of science'나 'the future of science'처럼 'the'와 'of science' 사이에 어떤 단어가 가장 많이 사용되었는지 추적할 수 있습니다.
• 문장 부호: 문장 부호를 사용하여 정확한 구문 검색이 가능합니다. 예를 들어, life in "the city"와 같이 큰따옴표를 사용하여 정확한 구문을 검색할 수 있습니다.

여러 검색어 동시 비교를 통한 상대적 빈도 파악

N그램 뷰어의 가장 강력한 기능은 바로 비교 분석입니다. 최대 10개까지 검색어를 동시에 입력하여 이들의 상대적인 사용 빈도를 한눈에 비교할 수 있습니다. 예를 들어, car, automobile, vehicle을 비교하여 시대별로 어떤 용어가 가장 대중적이었는지 파악하거나, 동의어 간의 경쟁적 관계를 파악하는 데 유용합니다. 그래프의 높이만 보는 것이 아니라, 전체 대비 상대적인 점유율의 변화를 분석하는 것이 핵심입니다.

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5. 흔히 발생하는 문제와 해결책

'Ngram not found' 오류 해결 방법

검색 결과가 그래프에 표시되지 않고 'Ngram not found'라는 오류 메시지가 나타나는 경우가 있습니다. 이는 주로 다음의 이유 때문입니다.

1. 매우 희귀한 단어/구: 입력한 단어나 구가 구글 도서 코퍼스 내에서 너무 적게(혹은 전혀) 발견되지 않았을 경우입니다. 이 경우 스펠링을 다시 확인하거나, 검색어를 좀 더 일반적인 단어로 바꾸어 시도해봅니다.
2. 연도 범위 오류: 설정한 연도 범위 내에서 해당 단어가 출판된 책이 없는 경우입니다. 특히 1800년 이전의 데이터는 희귀할 수 있습니다. 연도 범위를 넓혀보거나 시작 연도를 조정해야 합니다.
3. 오타 또는 구문 오류: 띄어쓰기나 철자 오류가 있을 경우 N그램으로 인식되지 않습니다.

데이터의 한계 이해하기

구글 N그램 뷰어의 데이터는 책(Books)에 한정되어 있습니다. 따라서 신문, 잡지, 웹 콘텐츠 등 다른 매체에서의 사용 빈도를 반영하지 못하는 한계가 있습니다. 특히 최근 몇 년간(2019년 이후)의 데이터는 코퍼스 업데이트 주기 때문에 최신 트렌드를 실시간으로 반영하기 어렵습니다. 따라서 N그램 뷰어의 결과는 출판된 책에 나타난 언어의 역사적 경향으로 해석해야 하며, 현대의 실시간 관심도를 파악하기 위해서는 구글 트렌드와 같은 다른 도구와 함께 사용하는 것이 바람직합니다. 또한, OCR(광학 문자 인식) 과정에서 발생하는 오류나 데이터베이스의 불균형 등도 분석 시 고려해야 할 잠재적인 오류 요인입니다.