프로젝트 소개

NBA Hate Tracker는 r/NBA에서 어떤 NBA 선수가 가장 부정적으로 언급되는지 측정하는 데이터 분석 프로젝트입니다. 2024-25 시즌 레딧 댓글 157만 개를 처리했으며, 드레이먼드 그린이 부정적 언급 비율(53,454개 댓글 중 51.0%) 기준으로 가장 미움을 받는 선수로 보고되었습니다. 파이프라인 단계: Arctic Shift API를 통해 원본 댓글 704만 개를 다운로드하고, 689만 개로 정제한 뒤, 111명의 선수에 대한 384개 별칭 중 하나를 언급한 194만 개의 댓글로 필터링했습니다. 이후 189만 개의 댓글에 대한 감성 분류를 수행하고, 157만 개를 단일 선수 대상으로 귀속시켰습니다. 분류는 Anthropic Batch API를 통한 Claude Haiku 4.5를 사용하며, 각 댓글을 부정적, 중립, 긍정적 중 하나로 분류하고 신뢰도 점수와 대상 선수를 함께 표시합니다. 프롬프트는 NBA 속어를 고려하여 'washed'나 'cooked'는 부정적으로, 'nasty'나 'GOAT'는 긍정적으로 처리합니다. 처리는 최대 10만 개 요청씩 20개 배치로 실행되었으며, 3억 50만 개 토큰을 소비했고 보고된 비용은 254.20달러입니다. 사용 가능한 분류율은 97.25%였고, 인간이 라벨링한 500개 댓글에 대한 정확도는 약 96%였습니다. 보고된 주요 발견 사항: 논의량이 부정성과 동일하지 않음(루카 돈치치는 원시 부정 댓글 수에서 1위지만 비율에서는 중간 수준), 러셀 웨스트브룩이 가장 논란이 많은 선수로 묘사됨, 팬 플레어 데이터를 통해 유타 재즈 팬들이 드레이먼드 그린에게 가장 부정적이라는 라이벌 관계가 드러남, 그리고 자격을 갖춘 59명의 선수 중 11명만이 긍정적 순 감정을 보임. 명시된 한계: 분류기 정확도가 약 96%이며 비꼼과 관용구가 한계 사례로 존재, 담론의 부정성이 적대감과 동일하지 않음, 레딧 점수와 무관하게 모든 댓글에 동일한 가중치가 적용됨, 결과는 한 시즌만을 대상으로 함. 기술 스택: Python 3.11, 데이터 처리를 위한 Polars, 분류를 위한 Anthropic Batch API, 데이터 소스로 Arctic Shift, 대시보드를 위한 Streamlit, 바 레이스 애니메이션을 위한 Flourish, 패키지 관리자로 uv, 선수 별칭과 팀 매핑을 위한 YAML 구성. 저장소에는 파이프라인 모듈, CLI 스크립트, 유틸리티 헬퍼, 다중 페이지 Streamlit 앱, pytest 테스트, 6개의 탐색적 노트북이 포함되어 있습니다.