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초록

영어

　This study aims to predict future success factors in the electric vehicle (EV) industry by applying text mining techniques and the Futures Wheel methodology. From July 1, 2022, to June 30, 2023, we collected 53,914 news articles and 368,501 social media posts (from Twitter, blogs, and Instagram) using the keywords “EV” and “electric vehicle.” Through frequency analysis, topic analysis, and network analysis, we identified key topics related to EVs, while the Futures Wheel allowed us to explore secondary and tertiary factors to understand both direct and indirect impacts on the industry. Sentiment analysis further revealed public attitudes toward these factors. Our findings highlighted battery, eco-friendly, semiconductors, Tesla, hydrogen, and the used car as major themes. Consumers’ strong interest in sustainable energy solutions and emerging technologies, such as batteries, semiconductors, and hydrogen, supports a positive outlook for EVs. Based on these insights, the study suggests that automakers prioritize advanced battery and semiconductor technology development, adopt eco-friendly designs, and invest in hydrogen R&D to meet evolving consumer expectations.

한국어

본 연구는 텍스트 마이닝 기법과 퓨처스 휠 방법론을 활용하여 전기자동차(EV) 산업의 미래 성공 요인을 예측하는 것을 목표로 한다. 2022년 7월 1일부터 2023년 6월 30일까지 ‘전기차’와 ‘전기자동차’를 키워드로 53,914건의 뉴스와 368,501건의 소셜 미디어(트위터, 블로그, 인스타그램) 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 바탕으로 빈도 분석, 주제 분 석, 네트워크 분석을 통해 전기차와 관련된 주요 주제를 도출하였으며, 퓨처스 휠을 활용해 전기차에 대한 2차 및 3차 영향 요인을 파악하여 직접적, 간접적 영향을 확인하였다. 또한, 감정 분석을 통해 대중이 이들 요인에 대한 태도도 분석하였다. 분 석 결과, 배터리, 친환경, 반도체, 테슬라, 수소, 중고차가 주요 주제로 선정되었으며, 특히 지속 가능한 에너지 솔루션과 신기 술(배터리, 반도체, 수소)에 대한 소비자의 높은 관심이 전기차에 대한 긍정적인 전망을 뒷받침하는 것으로 나타났다. 본 연구 의 시사점으로는, 자동차 기업들이 첨단 배터리 및 반도체 기술 개발, 친환경 디자인 채택, 수소 연구개발(R&D)에 집중할 필 요가 있다는 점을 제안한다.

목차

Abstract
요약
1. Introduction
2. Literature Review
2.1 Topic analysis and network analysis
2.2 Futures wheel analysis
3. Research Process
3.1 Data collection
3.2 Research design
4. Results and Discussion
4.1 Frequency analysis
4.2 Topic analysis
4.3 Network analysis
4.4 Futures wheel analysis and sentiment analysis
5. Conclusion
5.1 Theoretical Implications
5.2 Practical Implications
5.3 Limitations and Future Research
REFERENCES

키워드

저자

• Hui Liu [ 유혜 | Doctoral Student, School of Business, Sogang University ]
• Sang-gun Lee [ 이상근 | Professor, School of Business, Sogang University ]
• Jinhwa Kim [ 김진화 | Professor, School of Business, Sogang University ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  산업융합연구(구 대한산업경영학회지) [Journal of Industrial Convergence]

• 간기

  월간

• pISSN

  2635-8875

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 323 DDC 338