AI 기반 웹3 소셜 네트워크 분석 및 유저 행동 예측

🌐 AI 기반 웹3 소셜 네트워크 분석 및 유저 행동 예측

웹3(Web3)는 탈중앙화된 인터넷 환경을 의미하며, 블록체인 기술을 활용한 소셜 네트워크, DAO, NFT 커뮤니티 등이 포함됩니다. 📊 이번 글에서는 AI를 활용한 웹3 소셜 네트워크 분석 및 유저 행동 예측 방법과 파이썬 코드 예제를 소개합니다.

📌 목차

1. 웹3 소셜 네트워크 분석이란? (개념 및 필요성)
2. AI를 활용한 웹3 소셜 분석의 장점
3. 웹3 소셜 데이터 수집 및 전처리
4. 네트워크 그래프를 활용한 커뮤니티 구조 분석
5. 머신러닝을 활용한 유저 행동 예측
6. 실전 적용을 위한 고려 사항
7. 초보자를 위한 AI 기반 웹3 소셜 네트워크 분석 팁

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💡 웹3 소셜 네트워크 분석이란?

웹3 소셜 네트워크 분석은 DAO, NFT 커뮤니티, 탈중앙화 소셜 미디어(DeSo)에서 발생하는 데이터를 분석하여 유저 행동을 예측하는 과정입니다.

📌 웹3 소셜 네트워크의 주요 요소

• DAO(탈중앙화 자율 조직) 활동: 거버넌스 투표 및 유저 참여율 분석
• NFT 커뮤니티 참여도: NFT 프로젝트의 활성 유저 및 거래 데이터
• 탈중앙화 소셜 미디어 활동: Lens Protocol, Farcaster 등의 유저 인게이지먼트 분석
• 지갑 주소 네트워크(온체인 분석): 특정 지갑들이 어떻게 연결되어 있는지 분석
• 토큰 소셜 신호: 트위터, 디스코드, 레딧에서의 관심도 변화

웹3 소셜 데이터는 전통적인 소셜 네트워크와 다르게 탈중앙화된 데이터를 기반으로 분석이 진행됩니다. 🚀

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📈 AI를 활용한 웹3 소셜 분석의 장점

✅ 웹3 커뮤니티의 네트워크 구조 분석 가능
✅ 머신러닝을 활용한 유저 행동 예측 가능
✅ 강화학습을 통한 웹3 트렌드 최적화 가능
✅ 온체인 데이터와 소셜 미디어 데이터를 결합하여 시장 심리 분석 가능

웹3 소셜 데이터는 분산형 데이터이므로 AI 기반 분석이 더욱 효과적입니다.

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🔎 웹3 소셜 데이터 수집 및 전처리

웹3 소셜 네트워크 데이터를 분석하려면 DAO 활동 데이터, NFT 거래 데이터, 소셜 미디어 데이터를 결합해야 합니다.

🔹 Dune API를 활용한 웹3 소셜 네트워크 데이터 수집

import requests
import pandas as pd

# Dune API 키 설정 (API Key 필요)
API_KEY = "YOUR_DUNE_API_KEY"

# 특정 DAO 투표 데이터 가져오기
def fetch_dao_data(query_id="123456"):
    url = f"https://api.dune.com/api/v1/query/{query_id}/results"
    headers = {"X-Dune-API-Key": API_KEY}

    response = requests.get(url, headers=headers)
    data = response.json()

    # 데이터 변환
    df = pd.DataFrame(data["result"]["rows"])

    return df

# DAO 거버넌스 투표 데이터 가져오기
dao_data = fetch_dao_data()
print(dao_data.head())

 

 

📌 설명

• Dune API를 활용해 DAO 거버넌스 투표 데이터 수집
• result["rows"]를 통해 유저별 투표 패턴 분석 가능

이제 웹3 커뮤니티의 네트워크 구조를 시각화해볼까요?

 

AI 기반 웹3 소셜 네트워크 분석 및 유저 행동 예측

 

 

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📊 네트워크 그래프를 활용한 웹3 커뮤니티 구조 분석

웹3 커뮤니티의 유저 관계를 네트워크 그래프로 시각화할 수 있습니다.

🔹 networkx를 활용한 DAO 네트워크 시각화

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# DAO 유저 관계 데이터 샘플
transactions = [
    ("user_1", "user_2", 5),
    ("user_2", "user_3", 3),
    ("user_1", "user_4", 7),
    ("user_3", "user_5", 4),
    ("user_4", "user_6", 2),
]

# 네트워크 그래프 생성
G = nx.Graph()

# 엣지 추가
for sender, receiver, votes in transactions:
    G.add_edge(sender, receiver, weight=votes)

# 그래프 시각화
plt.figure(figsize=(8, 6))
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color="lightblue", edge_color="gray", node_size=2000, font_size=10)
plt.title("DAO 유저 네트워크 시각화")
plt.show()

 

 

📌 설명

• networkx 라이브러리를 활용해 DAO 유저 간의 연결 관계를 네트워크 그래프로 시각화
• 투표 활동을 기반으로 유저 간의 관계 분석 가능

이제 머신러닝을 활용해 웹3 유저 행동을 예측해볼까요?

 

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🤖 머신러닝을 활용한 웹3 유저 행동 예측

랜덤 포레스트(Random Forest)를 활용해 웹3 유저의 미래 행동을 예측하는 모델을 만들어봅니다.

 

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np

# 예제 데이터 생성
data = pd.DataFrame({
    "past_votes": np.random.randint(0, 50, 100),
    "token_holding": np.random.uniform(1, 1000, 100),
    "nft_ownership": np.random.randint(0, 10, 100),
    "future_vote": np.random.choice([0, 1], 100)  # 0: 투표 안 함, 1: 투표 참여
})

# 독립 변수(X)와 종속 변수(y) 설정
X = data.drop(columns=["future_vote"])
y = data["future_vote"]

# 데이터 분리 (80% 학습, 20% 테스트)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 랜덤 포레스트 분류 모델 학습
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# 모델 예측 및 평가
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"웹3 유저 행동 예측 모델 정확도: {accuracy:.2%}")

 

📌 설명

• 웹3 유저의 NFT 보유량, 토큰 보유량 등을 기반으로 미래 투표 참여 여부 예측
• accuracy_score()를 활용해 모델의 예측 정확도 평가

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여러분의 생각은? 💬

AI 기반 웹3 소셜 네트워크 분석 및 유저 행동 예측, 여러분은 어떻게 활용하고 싶으신가요? DAO, NFT 커뮤니티 운영 경험이 있다면 공유해주세요! 😊

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✨ 마무리하며

오늘은 AI 기반 웹3 소셜 네트워크 분석 및 유저 행동 예측을 소개했습니다. 다음 글에서는 AI 기반 DAO 자동화 및 거버넌스 최적화를 다룰 예정이니 기대해주세요! 🚀