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빅데이터를 활용한 e스포츠 관람 인식과 경제적 성과를 위한 방안: LCK리그 관람객 기준으로 (How to leverage big data to improve esports viewing perceptions and economic performance: Based on LCK league attendance)

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최초등록일 2025.03.15 최종저작일 2024.04
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빅데이터를 활용한 e스포츠 관람 인식과 경제적 성과를 위한 방안: LCK리그 관람객 기준으로
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국체육교육학회
    · 수록지 정보 : 한국체육교육학회지 / 29권 / 1호 / 167 ~ 176페이지
    · 저자명 : 정영수, 김석규

    초록

    목적: 본 연구는 빅데이터 분석을 통해 LCK 관람에 대한 인식을 토대로 관람 현황, 마케팅, 서비스, 이벤트등에서 관람객이 인지하는 부분을 살펴보고 이를 통해 e스포츠 구단의 경제적 성과를 위한 방안 확인을 목적으로 하였다.
    방법: 이를 위해 최근 다양한 분야에서 활용된 ‘Textom’과 ‘Ucinet6’의 textmining과 netdraw를 활용하여 빅데이터 분석을 시행하였으며, 자료 분석 기간은 항저우 아시안게임과 월드 챔피언십이 한국에서 열려 관심이 최고조에 달하는 2023년 1월부터 12월 31일까지 1년으로 정하였다.
    결과: 연구결과 단어의 빈도, TF-IDF, 연결중심성 분석 결과 단순 빈도의 경우 리그오브레전드, 팀, 롤드컵, 서머리그, 결승, 선수, 페이커, 경기, 우승이라는 키워드가 10위권 내에 나타났다. 특히 팀, 페이커, 서머리그, 롤드컵, 선수의 키워드가 단어 빈도, TF-IDF, 연결중심성에서 모두 상위권에 위치하며 핵심 키워드임을 확인할 수 있었다. CONCOR분석 결과 4개의 군집이 형성되었다. 첫 번째 군집은 시드, 롤드컵, 대전, 아이벡스스튜디오, 예매 등의 키워드로 형성되어 지역으로 명명하였다. 두 번째 군집은 대표, 올해의 선수, 수상, 디플러스기아 등으로 형성되어 선수로 명명하였다. 세 번째 군집은 팀, 페이커, 서머리그, 리그, 스포츠, 롤의키워드로 형성되어 프로리그로 명명하였다. 마지막 군집은 결승, 아카데미, 시즌, 어워드 등의 키워드가 형성되어 이슈로 명명하였다.
    결론: 안정적인 리그의 운영을 위해 선수 계약 체계를 선수들에게 피해가 가지 않는 방향에서 구단친화적인제도를 모색해야 하며, 지역연고제 등 기존의 프로스포츠가 가지고 있는 좋은 모델을 참고하여 수익모델을개발하여 장기적인 운영을 도모할 필요성이 요구된다.

    영어초록

    Purpose: Through big data analysis, this study examined the perceptions of LCK spectators based on their viewing status, marketing, services, and events, and aimed to identify ways to improve the economic performance of esports teams.
    Methods: For this purpose, we conducted big data analysis using 'Textom' and 'Ucinet6' textmining and netdraw, which have been used in various fields recently, and set the data analysis period to one year from January 1 to December 31, 2023, when the Hangzhou Asian Games and World Championships were held in Korea and interest peaked. The results show that the keywords team, packer, summer league, rolled cup, and player are keywords that rank high in word frequency, TF-IDF, and link centrality. Four clusters were formed as a result of the CONCOR analysis.
    Results: The first cluster was formed by the keywords seeded, rolledcup, daejeon, ibexstudio, and presale and was named regions. The second cluster was formed by the keywords representative, player of the year, award, and depletion and was named player. The third cluster was formed by the keywords team, faker, summerleague, league, sport, and roll, and was named professional leagues. The last cluster was formed by the keywords finals, academy, season, awards, and issues.
    Conclusion: For the stable operation of the league, it is necessary to explore a club-friendly system that does not harm the player contract system, and it is necessary to develop a revenue model by referring to good models in existing professional sports such as the regional tie system to promote long-term operation.

    참고자료

    · 없음
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