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소셜 미디어 이미지 빅데이터 분석을 통한 스포츠스케이프(sportscape)의 재해석 (Reconceptualization of Sportscape through Social Media Image Big Data Analysis)

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최초등록일 2025.05.17 최종저작일 2024.04
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소셜 미디어 이미지 빅데이터 분석을 통한 스포츠스케이프(sportscape)의 재해석
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국스포츠산업경영학회
    · 수록지 정보 : 한국스포츠산업경영학회지 / 29권 / 2호 / 68 ~ 81페이지
    · 저자명 : 이지선, 이연정, 강준호

    초록

    스포츠스케이프란, 스포츠 소비자들의 경험에 영향을 미치는 경기를 둘러싼 전반적인 분위기를 포함한 공간을 일컫는다. 스포츠 소비자들은 그들의 경기와 스포츠스케이프 경험을 더 이상 기억으로만 담지 않고, 소셜 미디어에 공유하며 소통한다. 이에 본 연구에서는 이러한 흐름 속에 나타난 소비자들의 스포츠 경험이 그들을 둘러싼 스포츠 공간(스포츠스케이프)에서 어떻게 의식적으로 혹은 무의식적으로 구체화되고 해석되는지를 스포츠 소비자들이 소셜 미디어에 공유한 이미지 빅데이터를 가지고 분석하고자 하였다. 파이썬 셀레늄(Python Selenium)을 이용하여 소셜 미디어에서 이미지 크롤링을 실시하였으며, 클라우드 비젼 API(Cloud Vision API)을 이용해 이미지 데이터세트를 분석하였다. 파이썬 겐심(Python Gensim)의 기계 학습을 기반으로 자연어 임베딩 모델인 Word2Vec 프로그램을 통해 의미 기반 분석을 실시하여 도출된 총 63개의 라벨을 [생동성], [현장성], [충성성], [정보성], [미미(美味)성]의 5가지 스포츠스케이프 구성요소로 최종 분류하였다. 즉, 스포츠 소비자들이 (무)의식적으로 포함한 스포츠스케이프는 더 이상 경기장으로의 접근성, 좌석의 편안함, 부대시설의 청결함, 경기장 및 주차장의 혼잡도 및 안전성, 경기장의 심미성의 의미보다는 경기 자체와 관련된 [현장성], 경기장 생태계와의 상호작용을 보여주는 [생태성], 팬덤 아이템으로 구성된 [충성성], 가시적 디스플레이의 [정보성], 경기장 먹거리의 [미미성]으로 재해석될 수 있음을 이미지 빅데이터 분석을 통해 밝혀냈다. 따라서, 본 연구에서는 재해석된 ‘스포츠스케이프’ 개념을 제시하는 바이며, 스포츠 조직 운영진 및 마케터들은 스포츠스케이프에서 대한 경험 개선 전략 뿐 아니라 소셜 미디어를 통해 새롭게 재해석되는 스포츠스케이프 경험을 강화하기 위한 콘텐츠도 함께 개발하고 홍보하는 전략을 수립해야 할 것이라 판단된다.

    영어초록

    Sportscape is a term referring to the overall ambient atmosphere and physical milieu surrounding a sporting event, influencing sport consumers’ experiences. Sport consumers actively engage in sharing and communication via social media rather than passively storing game-related memories. This study aimed to analyze how sport consumers consciously or subconsciously shape and interpret their sports experiences within the sports environment, also known as sportscape, shared on social media. The analysis involved big data analysis of fan pictures posted on social media, achieved through image crawling using Python Selenium. The image dataset was further scrutinized using the Google Cloud Vision API. Employing Python Gensim and the Word2Vec program, a machine learning-based natural language embedding model, we conducted a semantic analysis and classified a total of 63 labels into five sportscape components: [Vitality], [Ecology], [Loyalty], [Informativeness], and [Culinary]. The findings suggested that sport consumers’ sports experiences extended beyond the traditional stadium sportscape, emphasizing participation and sharing on digital platforms through social media image sharing. Consequently, this study proposed an expanded concept of the extended ‘sportscape,’ urging sports organizations and marketers to formulate strategies for enhancing both physical experiences in stadiums and experiences on social media platforms.

    참고자료

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