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텍스트 마이닝을 활용한 로컬푸드에 대한 소셜미디어 사용자들의 인식에 관한 연구
A Study on Social Media Users' Perceptions of Local Food Using Text Mining

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  • 발행기관
    한국콘텐츠산업학회 바로가기
  • 간행물
    콘텐츠와산업 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제7권 제6호 (2025.12)바로가기
  • 페이지
    pp.213-218
  • 저자
    김이로운, 성혜진
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A478279

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원문정보

초록

영어
This study aims to present basic data on the establishment of policy and marketing strategies for revitalizing local food by analyzing consumer perceptions of ‘local food’ using text mining techniques. The survey period was set for three years from Sept. 1, 2022, to Aug. 31, 2025. Text data, including the keyword ‘local food,’ was collected from Naver (web documents, blogs, cafes), Daum (web documents, T-Story, cafes), and Google (web documents, Google Facebook) using Textom and UCINET 6. After refining the collected data, we conducted frequency analysis, degree of linkage centrality analysis, and CONCOR analysis. Words such as ‘direct store’, ‘store’, ‘Nonghyup’, ‘food’ and ‘agricultural products’ showed high frequency and centrality, and six semantic clusters were derived: ‘tourism-linked local food experience’, ‘local store-based local food’, ‘affordable and reasonable local food’, ‘safe and reasonable diet’, ‘green direct transaction’ and ‘smart, event, festival’. Through this, we were able to confirm that local food is recognized as a multidimensional value in various contexts such as tourism experience, daily diet, eco-friendly direct transactions, distribution and promotion, and furthermore, we were able to provide practical implications for revitalizing local food. These findings indicate that local food is perceived as a multidimensional value across diverse contexts, ranging from tourism experiences and everyday dietary practices to eco-friendly distribution and promotional activities. Based on these results, practical implications for revitalizing local food were derived.
한국어
본 연구는 로컬푸드에 대한 소비자 인식을 텍스트 마이닝 기법으로 분석함으로써, 로컬푸드 활성화를 위한 정책 및 마케팅 전략 수립에 기초 자료를 제시하고자 하였다. 조사 기간은 2022년 9월 1일부터 2025년 8월 31일까지 3년으로 설정하였으며, 텍스톰(Textom)과 UCINET 6을 활용하여 네이버·다음·구글의 웹문서·블로 그·카페 및 페이스북 등에서 ‘로컬푸드’ 키워드를 포함한 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 자료를 정제 후 빈도분석, 연결정도 중심성 분석, CONCOR 분석을 실 시한 결과, ‘직매장’, ‘매장’, ‘농협’, ‘먹거리’, ‘농산물’ 등의 단어가 높은 빈도와 중심성을 나타냈으며, ‘관광 연계형 로컬푸드 체험’, ‘지역 직매장 기반 로컬푸드’, ‘실속형 로컬푸드’, ‘안전·합리적인 식생활’, ‘친환경 직거래 유통’, ‘마트·행사·축제 연계 로컬푸드’ 등 6개의 의미 군집이 도출되었다. 이를 통해 로컬푸드가 관광 체 험, 일상 식생활, 친환경 직거래, 유통·프로모션 등 다양한 맥락에서 다차원적 가치로 인식되고 있음을 확인하였다. 이는 로컬푸드가 관광체험부터 일상의 식생활, 친환경 유통과 프로모션까지 다차원적인 가치로 인식되고 있음을 보여주며, 나아가 로컬푸드 활성화를 위한 로컬푸드 정책 수립에 실증적 기반을 제공하고자 한다.

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 이론적 배경 및 연구문제
1. 로컬푸드 정의 및 관련 연구
2. 텍스트 마이닝 분석 활용 외식연구
III. 연구방법
1. 분석대상 및 자료수집
2. 분석절차
IV. 분석결과
1. 로컬푸드 관련 주요 키워드 빈도북석 및 중심성 분석
2. CONCOR 분석
V. 결론 및 제언
참고문헌

키워드

텍스트 마이닝 로컬푸드 소셜미디어 사용자 인식 text mining local food social media users perception

저자

  • 김이로운 [ Kim, Yiroun | 경희대학교 관광학과 박사과정 ] 제1저자
  • 성혜진 [ Sung, Hyejin | 배재대학교 외식조리학과 부교수 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국콘텐츠산업학회 [Korean Contents and Industry Association]
  • 설립연도
    2019
  • 분야
    복합학>학제간연구

간행물

  • 간행물명
    콘텐츠와산업 [Journal of Contents and Industry]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2765-317X
  • 수록기간
    2019~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 600 DDC 700

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