빅데이터 분석기법을 활용한 내추럴 와인의 언어네트워크 분석 연구 (A study on the semantic network analysis of natural wine using big data analysis techniques)

서지정보

· 발행기관 : 한국호텔관광학회
· 수록지 정보 : 호텔관광연구 / 22권 / 4호 / 98 ~ 111페이지
· 저자명 : 송성진, 안해연, 정연국

초록

본 연구는 소셜 미디어를 대상으로 빅데이터 분석기법인 언어네트워크 분석을 활용하여 내추럴 와인에 관한 텍스트 문서를 통해 내재되어 있는 의미와 정보를 핵심 키워드를 통해 파악하고 구성개념 간의 관계를 탐색적으로 고찰하고자 한다. 2016년 12월 1일부터 2019년 11월 30일까지의 기간 동안 국내 포털 사이트인 네이버와 다음의 블로그와 카페 문서를 수집하여 데이터 분석에 활용하였다. 분석결과 단어 빈도-역문서 빈도에 대한 분석을 실시하였는데, 상위 65개의 키워드(단어)를 통해 내추럴 와인과 관련되어 중요하게 인식하고 있는 키워드들을 확인할 수 있었다. 그 중 상위 25개의 키워드를 활용하여 보다 직관적으로 확인하기 위해 워드 클라우드를 실시하였다. 분석결과를 통해 내추럴 와인을 구매하거나 식사와 함께 즐기는 장소를 확인할 수 있었다. 마지막으로 언어네트워크 분석을 통해 중심성 분석과 구조적 등위성 분석을 통해 각각의 키워드 간의 관계를 확인하고 키워드들의 의미를 도출하기 위한 4개의 군집으로 나눠 각각의 군집에 해당하는 탐색적 의미를 부여하였다. 텍스트 마이닝에서 보여주는 결과로 상위에 링크된 키워드는 ‘내추럴 와인’, ‘와인 바’, ‘임파스토’, ‘맛’, 그리고 ‘와인 리스트’로 나타났다. 그리고 4개의 군집으로 분류된 결과들을 선행연구를 참고하여 ‘차이성’, ‘추천’, ‘기초지식 및 외관적 정보’ 그리고 ‘외부환경’으로 명명하였다. 본 연구는 인터넷 포털 사이트에 높은 웹가시성을 보이는 단어들의 수집을 통해 새로운 이슈를 시의적절하게 반영하는 빅데이터에 기반하여 얻어진 결과로 추후 내추럴 와인에 대한 기초적 자료를 제시하고자 한다.

영어초록

This study aims to utilize big data analytics, language network analysis, for social media to identify embedded meaning and information through textual documents on natural wine through key keywords and explore the relationship between compositional concepts. During the period from December 1, 2016 to November 30, 2019, domestic portal sites Naver and Daum blogs and cafe documents were collected and used for data analysis. As a result of the analysis, frequency analysis (term frequency-inverse document frequency) using weights on words was conducted, and the top 65 keywords (words) were able to identify keywords that are important in relation to natural wine. Among them, word cloud was implemented for more intuitive verification using the top 25 keywords. The analysis showed that the place where natural wine was purchased or enjoyed with the meal was identified. Finally, through language network analysis, the relationship between each keyword is confirmed through centrality analysis and structural equivalence analysis, and the exploratory meaning corresponding to each cluster is given by dividing it into four clusters to derive the meaning of the keywords. The text mining results showed that the top linked keywords were ‘natural wine’, ‘wine bar’, ‘impasto’, ‘taste’ and ‘wine list’. Results classified into four clusters were named ‘difference’, ‘recommendation’, ‘basic knowledge and appearance information’ and ‘external environment’, referring to prior studies. This study aims to present basic data on natural misconceptions in the future as a result of big data that adequately reflects new issues through the collection of words with high web visibility on Internet portal sites.

참고자료

· 없음