Test Study of Emotional Characteristics of Fashion Brands Based on Big Data Text Analysis

서지정보

· 발행기관 : 한국컴퓨터게임학회
· 수록지 정보 : 한국컴퓨터게임학회 논문지 / 36권 / 1호
· 저자명 : Yan LI, Dan Qing SHI, Kai CHENG, Jun Qing ZHANG

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Related Research
3. Conclusion
4. Analysis and Evaluation
5. Discussion
6. Conclusion
Acknowledgment
Reference
국문초록
결론 및 향후 연구

초록

지능형 컴퓨팅의 등장으로 빅데이터를 활용한 패션 브랜드 의미 마이닝과 가치 홍보에 초점을 맞춘 새로운 연구 트렌드가 등장하였다. 본 연구의 목적은 인기 여성복 브랜드 5개를 대상으로 다양한 종류의 의류에 대한 소비자 감성 트렌드를 조사하는 것이다. 유니클로, 에이치스타일, 베로모다, 피스버드, 온리. 이를 위해 총 93,550건의 소비자 평가를 수집하고, 키스멧 감성 분석 엔진을 활용하여 의류 유형별 감성 극성도를 분석하였 다. 그 결과, 브랜드에 따라 감정 극성이 크게 다르다는 것을 알 수 있었으며, HSTYLE 후드티, ONLY 니트웨 어, 피스버드 순면, 유니클로 니트가 각각 소비자들에게 가장 강한 긍정적 감정을 불러일으켰다. 또한 이번 연 구에서는 각 브랜드에서 가장 인기 있는 의류 유형과 착용 효과를 밝혀 패션 기업이 효과적인 마케팅 전략을 수립하고 제품 제공을 강화하는 데 중요한 인사이트를 제공했다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 게임 업계에서 는 감성 분석을 적용하여 다양한 게임 브랜드, 장르, 게임 플레이에 대한 플레이어의 감정 반응을 이해하고 게임 프로모션 전략과 제품 디자인 개발에 도움을 줄 수 있다. 전반적으로 이 연구 결과는 디자인 분야에서 빅데이터의 잠재력을 입증하고 업계에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 빅데이터를 활용하는 것이 중요하다는 점을 강조할 수 있다.

영어초록

The advent of intelligent computing has brought about a new research trend that focuses on utilizing big data for fashion brand connotation mining and value promotion. The purpose of this study was to investigate consumer emotional trends towards various types of clothing in five popular women's clothing brands: UNIQLO, HSTYLE, VERO MODA, PeaceBird, and ONLY. To achieve this, we collected a total of 93,550 characters of consumer evaluations and employed the Kismet sentiment analysis engine to analyze the emotional polarity of different types of clothing. The results indicated that the emotional polarity of different brands varied significantly, with HSTYLE hoodies, ONLY knitwear, Peacebird pure cotton, and Uniqlo knitting evoking the strongest positive emotions in consumers, respectively. Additionally, this study revealed the most popular garment types and wearing effects in each brand, providing crucial insights for fashion companies to devise effective marketing strategies and enhance their product offerings. Based on these findings, sentiment analysis could be applied in the gaming industry to understand players' emotional responses to different gaming brands, genres, and gameplay, aiding in the development of game promotion strategies and product design. Overall, the findings of this study demonstrate the potential of big data in design and underscore the importance of leveraging it to gain a competitive advantage in the industry.

참고자료

· 없음