Earticle

다운로드

빅데이터를 통한 내국인의 ‘한식’ 인식 연구 : 텍스트마이닝과 의미연결망 중심으로
A study on the Domestic Consumer's Perception of “Hansik” with Big Data Analysis : Using Text Mining and Semantic Network Analysis

  • 간행물
    한국융합학회논문지 KCI 등재 바로가기
  • 권호(발행년)
    제11권 제6호 (2020.06) 바로가기
  • 페이지
    pp.145-151
  • 저자
    박경원, 윤희경
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A379094

원문정보

초록

한국어
한국의 국가 브랜드 중 하나인 ‘한식’에 대한 내국인 소비자 인식 파악을 위해 검색어 ‘한식’으로 데이터 수집을 진행하였다. 분석 프로그램 텍스톰(Textom3.5)을 사용하여 2018년 11월 1일부터 2019년 10월 31일까지의 네이버 블로그와 뉴스 데이터를 수집하였다. 빈도 분석과 TF-IDF 분석 결과, 한식의 인식에서 ‘뷔페’가 가장 중요한 부분을 차지했다. 스타 셰프의 방송 콘텐츠가 한식의 인식에 영향을 미치고 있었으며, ‘퓨전화’와 ‘고급화’ 등 한식에 대한 인식 이 비단 전통성에 머무르고 있지만은 않음을 알 수 있었다. UCINET6와 NetDraw를 활용한 CONCOR 분석 결과, 다양한 식문화의 클러스터, 방송에 출연한 고급 레스토랑의 클러스터, 한식 브랜드 클러스터, 한식 뷔페의 클러스터가 형성되었다. 한식의 연상 이미지 강화를 위한 방안으로 뷔페 메뉴의 다양성을 차용한 한식 개발, 고급화된 한식 홍보를 위한 미디어 노출, 간편식 수요에 대한 마케팅적 시각과 콘텐츠 개발을 제안하는 바이다.
영어
‘Hansik', or Korean cuisine is one of Korea national brands. To understand the domestic consumer awareness of Korean cuisine, data was gathered under the keyword search, ‘Hansik.' Textom 3.5 was used to gather data from blogs, news media found on Naver from November 1, 2018, to October 31, 2019. The results from frequency and TF-IDF analysis indicate that the 'buffet' had the largest proportion in terms of consumer awareness to Hansik. Also, broadcasting contents starring star chefs had a great influence. The Hansik awareness did not remain in the domains of its traditionality, but also branched into extents into areas such as fusional and gourmet cuisine. UCINET6 and NetDraw were used to conduct CONCOR analysis. Four cluster formations have been found; various food cultural cluster, high-end restaurant cluster referring to aired restaurants on media, Hansik brand cluster, and Hansik buffet cluster. This study proposes presenting a various menu of Hansik which use a multiple number of ingredients. Also, a promotion that introduces fine Hansik and a development of marketing views and media contents about the convenient HMRs make the associated imagery of Hansik to be strengthen.

목차

요약
Abstract
1. 서론
1.1 연구배경 및 목적
1.2 연구범위 및 방법
2. 이론적 배경
2.1 한식
2.2 빅데이터
2.3 텍스트 마이닝(Text mining)
2.4 의미연결망 분석(Semantic Network Analysis)
3. 실증연구
3.1 데이터 수집
3.2 데이터 정제 및 정규화
3.3 데이터 분석
4. 결론 및 시사점
REFERENCES

저자

  • 박경원 [ Kyeong-Won Park | 홍익대학교 일반대학원 광고홍보학과 박사과정 ] Corresponding Author
  • 윤희경 [ Hee-Kyoung Yun | 수원여자대학교 멀티미디어디자인과 교수 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    간행물 정보

    • 간행물
      한국융합학회논문지 [Journal of the Korea Convergence Society]
    • 간기
      월간
    • pISSN
      2233-4890
    • 수록기간
      2010~2022
    • 십진분류
      KDC 530 DDC 620