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빅데이터분석기법을 기반한 스트레스성탈모에 대한 소비자 인식과 관리행동 연구
A Study on Consumer Awareness and Management Behavior of Stress-Induced Hair Loss Using Big Data

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  • 발행기관
    K-뷰티인그리에경영학회(구 한국인그리에학회) 바로가기
  • 간행물
    한국인그리에학회지 바로가기
  • 통권
    제5권 제2호 (2023.12)바로가기
  • 페이지
    pp.37-45
  • 저자
    김미숙, 박안나
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A439568

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원문정보

초록

영어
This study analyzed consumer perceptions and hair loss management behaviors related to stress-induced alopecia based on social media using big data analysis methods. Text data were collected from Naver, Daum, and Google using the Textom, a big data analysis solution service focusing on stress-induced alopecia and scalp management, from January 2020 to December 2022 for three years. The collected data were refined and analyzed, and cluster analysis was performed using the correlation coefficient used in CONCOR analysis, comparing the number of keywords and their frequency ratios. The keyword collection totaled 202,372 cases, confirming a 13% annual increase in keyword volume from 2020. The top 5 keywords by frequency analysis were 'hair loss (12,795)', 'scalp care (12,680)', 'stress (7,301)', 'hair (2,959)', and 'shampoo (1,795)'. Similar clusters with high similarity in dendrogram were grouped at level 2, forming four hair loss clusters. Cluster 1 showed the distribution of words like shampoo, product, ingredient, and home care, indicating 'direct management'. Cluster 2 comprised words like hospital, treatment, patient, and disease, representing 'medical treatment'. Cluster 3 included keywords like head spa, salon, service, and professional, indicating 'professional care'. Cluster 4 grouped words like hair loss, stress, worry, and concern, representing 'hair loss perception'. The research results of the four clusters show an increasing consumer awareness and interest in hair loss each year. Consumer preferences for hair loss management methods were ranked as 'professional care', 'direct management', and 'medical treatment' in order of preference.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 방법
1. 빅데이터 분석
Ⅲ. 결과 및 고찰
1. 수집건수 분석
2. 연결 중심성 분석
3. 군집 분석
Ⅳ. 결론
References

키워드

Big data Stress-induced alopecia Scalp care Home care Head Spa

저자

  • 김미숙 [ Mi-sook Kim | 광운대학교 서비스경영학과 인그리에뷰티융합전공 ]
  • 박안나 [ An-na Park | 광운대학교 서비스경영학과 인그리에뷰티융합전공 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    K-뷰티인그리에경영학회(구 한국인그리에학회) [The Society of K-Beauty Ingrier Management]
  • 설립연도
    2018
  • 분야
    예술체육>미용
  • 소개
    인그리에(Ingrier)란 화장품 성분, 제형, 향, 칼라, 느낌 뿐만 아니라 유효성, 안전성 등을 감별하여 고객의 기호에 맞게 화장품을 추천하여 적합한 사용법을 제공해 고객의 만족을 이끌어 낼 수 있는 화장품 전문가를 말합니다. 본 한국인그리에학회는 대학, 기업 및 다양한 분야의 현장에서 화장품 산업의 발전을 기대하며 뷰티융합의 장을 열어보고자 합니다. 아울러 인그리에가 성장할 수 있는 각 분야의 우수한 연구를 확장하고 선도하는 수준 높은 학술지로서의 역할을 다하고자 합니다.

간행물

  • 간행물명
    한국인그리에학회지 [Journal of Korea Society of Ingrielogy]
  • 간기
    반년간
  • pISSN
    2671-6267
  • 수록기간
    2019~2026
  • 십진분류
    KDC 579 DDC 668

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