• 제목/요약/키워드: CONCOR

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소셜 네트워크 분석을 활용한 항공서비스 품질 비교 (Comparisons of Airline Service Quality Using Social Network Analysis)

  • 박주현;이현철
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제42권3호
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    • pp.116-130
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    • 2019
  • This study investigates passenger-authored online reviews of airline services using social network analysis to compare the differences in customer perceptions between full service carriers (FSCs) and low cost carriers (LCCs). While deriving words with high frequency and weight matrix based on the text analysis for FSCs and LCCs respectively, we analyze the semantic network (betweenness centrality, eigenvector centrality, degree centrality) to compare the degree of connection between words in online reviews of each airline types using the social network analysis. Then we compare the words with high frequency and the connection degree to gauge their influences in the network. Moreover, we group eight clusters for FSCs and LCCs using the convergence of iterated correlations (CONCOR) analysis. Using the resultant clusters, we match the clusters to dimensions of two types of service quality models ($Gr{\ddot{o}}nroos$, Brady & Cronin (B&C)) to compare the airline service quality and determine which model fits better. From the semantic network analysis, FSCs are mainly related to inflight service words and LCCs are primarily related to the ground service words. The CONCOR analysis reveals that FSCs are mainly related to the dimension of outcome quality in $Gr{\ddot{o}}nroos$ model, but evenly distributed to the dimensions in B&C model. On the other hand, LCCs are primarily related to the dimensions of process quality in both $Gr{\ddot{o}}nroos$ and B&C models. From the CONCOR analysis, we also observe that B&C model fits better than $Gr{\ddot{o}}nroos$ model for the airline service because the former model can capture passenger perceptions more specifically than the latter model can.

빅 데이터를 활용한 코로나19 이전과 이후의 남성 패션에 대한 인식 비교 (Comparative Analysis in Perception on Men's Fashion Using Big Data : Focused on Influence of COVID-19)

  • 김도현;김정미
    • 한국의상디자인학회지
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    • 제24권3호
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    • pp.1-15
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    • 2022
  • The purpose of this study is to compare and analyze the perception of men's fashion before and after the COVID-19 pandemic. TEXTOM allowed the collection of Big Data based on the term 'men's fashion'. As for the data collection periods, Jan. 1, 2018 to Dec. 31, 2019 was set as the pre-COVID-19 era, while Jan. 1, 2020 to Dec. 31, 2021 was set as the post-COVID-19 era. The top 50 words in terms of appearance frequency were extracted from the data. The extracted words were processed using network centrality analysis and CONCOR analysis using Ucinet 6. Research findings were as follows. 1) In the pre-COVID-19 era, the appearance frequency of 'men' was the highest, followed by 'fashion', 'men's fashion', 'brand', 'daily look', 'suit', and 'department store'. These words came up with a high TF-IDF values. Network centrality analysis discovered that 'men', 'fashion', 'men's fashion', 'brand', and 'suit' had a high level of connectivity with other words. CONCOR analysis showed four significant groups: 'fashion item and styles', 'fashion show', 'purchase', and 'collection'. 2) In the post-COVID-19 era, the appearance frequency of 'men' was the highest, followed by 'fashion', 'brand', 'men's fashion', 'discount', 'women', and 'luxury'. These words also displayed high TF-IDF values. Network centrality analysis found that 'fashion', 'men', 'brand', 'men's fashion', and 'discount' had a high level of connectivity with other words. CONCOR analysis showed four significant groups: 'fashion item and style', 'fashion show', 'purchase', and 'situation'. 3) Before the outbreak of the pandemic, men were interested in suits to wear to the office, daily look, and fashion shows in Milan and Paris. They often purchased menswear in multi-brand and open stores. However, they were more interested in sneakers, casual styles, and online fashion shows as social distancing and working from home became common. Most purchased menswear through online platforms.

신문 기사에서의 드론 범죄 관련 이슈구조 탐색: 언어 네트워크 분석을 중심으로 (Exploring the Issue Structure of Drone Crime in Newspaper Articles: Focusing on Language Network Analysis)

  • 박희영;이수범
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권11호
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    • pp.20-29
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    • 2021
  • 본 연구는 신문 기사에서의 드론과 범죄에 관한 이슈를 탐색하는 데 목적이 있다. 한국언론재단의 온라인 뉴스 아카이브인 빅카인즈에서 1990년 1월 1일부터 2021년 5월 1일 기간 동안 11개 중앙지와 28개의 지역 종합지의 '드론'과 '범죄' 조건에 맞는 1,213건의 신문기사를 수집하였다. 그중 117개의 핵심 키워드를 대상으로 키워드빈도, 중심성분석, 네트워크 구조 구축, CONCOR 분석, 밀도 매트릭스 분석을 수행하였다. 분석결과, 주요 이슈는 8개로 분류되었으며 신문 기사 속의 드론과 범죄에 관한 보도 분석을 통해 국민의 사생활 보호와 불법 촬영 예방, 항행 안전 확보, 사회적 치안 유지와 해결, 테러와 전쟁 등에 관한 정부의 정책 수립과 사회적 문제점들이 중점적으로 논의되었음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 드론과 범죄에 관련한 인문사회학적 연구 분야의 확장을 시도하며, 구체적으로 드론 관련 범죄에 대한 현황과 대책을 정책적 함의와 언론적 함의로 제언하였다.

미닝아웃 시대의 비건 패션 브랜드 활성화 전략 연구 - 인스타그램 해시태그 분석을 중심으로 - (A Study on the Strategies for Activating the Vegan Fashion Brand in the Meaning Out - Based on an Instagram Hashtag Analysis -)

  • 정경희;배수정
    • 패션비즈니스
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    • 제27권3호
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    • pp.132-149
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    • 2023
  • This study aims to analyze Instagram hashtags based on big data to investigate changes in consumer trends and perceptions of vegan fashion, and to derive strategies for revitalizing vegan fashion brands based on derived results. Among social media, Instagram was selected as a collection channel, and Instagram hashtags for 'Vegan Fashion' were collected from July 1, 2021 to December 31, 2021. After conducting semantic network analysis with the Ucinet 6 program based on the collected data, the CONCOR analysis on vegan fashion showed the following four clusters: 'Veganism practiced with fashion', 'Bag type of vegan fashion brand', 'Sharing vegan fashion', and 'Diversification of eco-friendly products'. Analysis results showed that the Instagram hashtag for vegan fashion confirmed the MZ generation's increased interest in vegan fashion and their thoughts to recommend and share frequently used items or brand products to people around them. CONCOR analysis of vegan fashion brands showed the following four groups: 'Differentiating the material of vegan bags', 'Eco-friendly products of vegan fashion brands', 'Interest in vegan shoes', and 'Donation campaign of vegan fashion brands'. CONCOR analysis on Meaningout showed the following four clusters: 'MZ Generation's Meaningout Start-up', 'Recommendation Platform for Skin Products', 'Value Consumption Trend for Eco-friendly Clothing', and 'Interest in Eco-friendly Packaging'. The results of this study on vegan fashion, a practical eco-friendly movement that can require changes in social responsibility and perception as issues that directly affect animals, the environment, and humans, are expected to provide basic data to help domestic vegan fashion brands develop marketing strategies.

빅 데이터를 활용한 레트로 패션과 뉴트로 패션에 대한 인식 비교 (Comparative Analysis in Perception of Retro Fashion and New-tro Fashion Using Big Data)

  • 백경자;김정미
    • 한국의상디자인학회지
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    • 제25권1호
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    • pp.83-96
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    • 2023
  • The purpose of this study is to compare and analyze the perception of retro fashion and new-tro fashion using big data. TEXTOM allowed the collection of big data on the words 'retro fashion' and 'new-tro fashion', which was refined afterwards. As for the data collection period, Jan. 1, 2019 to Nov. 30, 2022 was set. A top 50 list of words were extracted from this data based on appearance frequency. The extracted words were processed through Network centrality analysis and CONCOR analysis using Ucinet 6. The results are as follows. 1) In retro fashion, the appearance frequency of 'style' was the highest, followed by 'sensibility', 'color', 'trend', 'fashion', and 'brand'. These words came up with high TF-IDF values. Network centrality analysis discovered that 'color', 'style', 'trend', 'sensibility', and 'design' had high level of connectivity with other words. CONCOR analysis showed a total of four significant groups; trends, styles, looks, and photos. 2) In new-tro fashion, the appearance frequency of 'retro' was the highest, followed by 'trend', 'generation', 'style', 'brand', and 'fashion'. These words also came up with high TF-IDF values. Network centrality analysis found that 'retro', 'trend', 'generation', and 'brand' had high level of connectivity with other words. CONCOR analysis showed a total of four significant groups; style, brand, clothing, and trend. 3) New-tro fashion is included in retro fashion in that it reproduces the styles of the past. However, it is taken completely differently from generation to generation. Unlike the older generations, millennials actively accept newly created clothes and brands based on the past styles. They perceive it as a fashion that reveals their own unique tastes and tastes.

소셜 미디어 데이터 분석을 통한 중국 소비자의 삼성 스마트폰에 대한 인식 연구 (Study on Chinese Consumers' Perceptions of Samsung Smartphones through Social Media Data Analysis)

  • 최염;남인용
    • 문화기술의 융합
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    • 제10권4호
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    • pp.311-321
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    • 2024
  • 본 연구는 소셜 미디어 플랫폼 웨이보를 통해 중국에서 삼성 스마트폰을 구매한 경험이 있는 소비자와 없는 소비자들의 인식을 전반적으로 분석하였다. 본 연구에서 텍스트 마이닝, 빈도분석, 연결 중심성 분석, 의미 연결망 분석 및 CONCOR 분석 등 다양한 빅 데이터 분석 기법을 사용하였다. 분석 결과, 삼성 스마트폰에 대한 긍정적 인식은 외관 디자인, 카메라 기능, AI 기능, 화면 품질, 스펙 및 성능, 고급 브랜드 등을 포함한다. 반면 부정적 인식은 가격 문제, 사진의 노란색 문제, 충전 속도의 느림, 안전성 문제 등이 있다. 이러한 분석 결과는 향후 삼성의 중국 시장전략에 실질적인 개선을 가져오는 데 중요한 근거가 될 것이다.

텍스트 마이닝과 CONCOR을 활용한 배리어 프리 학술연구 동향 분석 (Trend Analysis of Barrier-free Academic Research using Text Mining and CONCOR)

  • 이정기;윤기혁
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제9권2호
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    • pp.19-31
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    • 2023
  • 세계적으로 장애물 없는 생활 환경, 즉 배리어 프리의 중요성이 부각되고 있다. 이에 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 배리어 프리 연구 동향을 파악해 봄으로써 배리어 프리 환경 조성을 위한 연구의 방향성, 정책의 방향성 제시에 도움을 주고자 했다. 분석 자료는 배리어 프리 관련 연구가 시작된 1996년부터 2022년 현재까지 국내 전문학술지에 개재된 227편의 논문이다. 연구자는 학술 논문의 제목과 주제어, 초록을 텍스트로 전환한 후 논문의 패턴과 데이터의 의미를 분석했다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 2009년 이후 배리어 프리 연구가 증가하기 시작했고, 연평균 17.1편의 논문이 게재됐다. 이는 2008년 7월 15일에 장애물 없는 생활환경(Barrier Free) 인증제도 시행지침 시행과 관련성을 가진다. 둘째, 배리어 프리 텍스트 마이닝 결과 i) 상위 주요 키워드 단어 빈도분석 결과 배리어 프리, 장애인, 디자인, 유니버설 디자인, 접근, 노인, 인증, 개선, 평가, 공간, 시설, 환경 등이 중요 키워드로 나타났다. ii) TD-IDF 분석결과는 유니버설 디자인, 디자인, 인증, 주택, 접근, 노인, 설치, 장애인, 공원, 평가, 건축물, 공간 등이 주요 키워드로 나타났다. iii) N-Ggam 분석결과 배리어프리+인증, 배리어프리+디자인, 배리어프리+배리어프리, 노인+장애인, 장애인+노약자, 장애인+편의시설, 장애인+노인, 사회+노약자, 편의시설+설치, 인증+평가지표, 물리+환경, 삶+질 등이 주요 연관어로 나타났다. 셋째, CONCOR 분석결과 군집 1은 배리어 프리의 현안과 과제, 군집 2는 유니버설 디자인과 공간 활용, 군집 3은 장애인 활용 가능성 제고, 군집 4는 배리어 프리 인증과 평가로 나타났다. 본 연구는 이상의 분석결과에 기반하여 배리어 프리 연구의 활성화와 바람직한 배리어 프리 환경 구축을 위한 정책적 함의를 제시 하였다.

빅데이터 분석을 통한 패키징에 대한 소비자의 주요 인식 조사 -텍스트 마이닝과 의미연결망 분석을 중심으로- (A Study of the Consumer Major Perception of Packaging Using Big Data Analysis -Focusing on Text Mining and Semantic Network Analysis-)

  • 강욱건;고의석;이학래;김재능
    • 한국융합학회논문지
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    • 제9권4호
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    • pp.15-22
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    • 2018
  • 패키징에 대한 소비자들의 주요인식을 조사하기 위해 빅데이터 분석방법인 텍스트 마이닝과 의미연결망 분석을 중심으로 연구를 진행하였다. 데이터 수집은 웹&SNS데이터 분석 프로그램인 텍스톰(Textom)을 사용하여 2년 7개월간의 데이터를 수집하였다. 연구 결과 네트워크 중심도는 패키징의 경우 8.9% 포장은 9.1%로 패키징이 보다 다양한 주제를 다루는 것으로 조사되었다. CONCOR 분석을 통해서 유사한 의미를 가지는 4개의 그룹으로 분류하여 패키징에 관한 소비자들의 주요인식을 연구, 개발, 산업, 소재, 기능 등으로 요약하였다. 본 연구에 따르면 소비자가 가장 많이 인식하는 패키징 소재는 합성수지이며 패키징 기능으로는 보관의 기능을 주로 인식한다. 또한 소비자들이 인식하는 패키징 관련 상품군으로 제약, 의약품인 것으로 조사되었다. 본 연구결과는 패키징에 대한 소비자들의 인식을 예측함으로써 향후 이루어질 연구와 산업발전에 기초자료로써의 활용 가능성을 가지며 빅데이터와 패키징 두 분야의 융합을 통한 패키징 분야의 새로운 연구방향을 제시한 의의가 있다.

빅데이터를 통한 내국인의 '한식' 인식 연구 : 텍스트마이닝과 의미연결망 중심으로 (A study on the Domestic Consumer's Perception of "Hansik" with Big Data Analysis : Using Text Mining and Semantic Network Analysis)

  • 박경원;윤희경
    • 한국융합학회논문지
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    • 제11권6호
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    • pp.145-151
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    • 2020
  • 한국의 국가 브랜드 중 하나인 '한식'에 대한 내국인 소비자 인식 파악을 위해 검색어 '한식'으로 데이터 수집을 진행하였다. 분석 프로그램 텍스톰(Textom3.5)을 사용하여 2018년 11월 1일부터 2019년 10월 31일까지의 네이버 블로그와 뉴스 데이터를 수집하였다. 빈도 분석과 TF-IDF 분석 결과, 한식의 인식에서 '뷔페'가 가장 중요한 부분을 차지했다. 스타 셰프의 방송 콘텐츠가 한식의 인식에 영향을 미치고 있었으며, '퓨전화'와 '고급화' 등 한식에 대한 인식이 비단 전통성에 머무르고 있지만은 않음을 알 수 있었다. UCINET6와 NetDraw를 활용한 CONCOR 분석 결과, 다양한 식문화의 클러스터, 방송에 출연한 고급 레스토랑의 클러스터, 한식 브랜드 클러스터, 한식 뷔페의 클러스터가 형성되었다. 한식의 연상 이미지 강화를 위한 방안으로 뷔페 메뉴의 다양성을 차용한 한식 개발, 고급화된 한식 홍보를 위한 미디어 노출, 간편식 수요에 대한 마케팅적 시각과 콘텐츠 개발을 제안하는 바이다.

텍스트 마이닝 분석을 통한 노인학대 관련 연구 동향 분석 : 2004년~2021년까지 발행된 국내 학술논문을 중심으로 (Analysis of Research Trends in Elder Abuse Using Text Mining : Academic Papers from 2004 to 2021.)

  • 윤기혁
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.25-40
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    • 2022
  • 본 연구는 초고령화사회 진입을 목전에 두고 있는 우리나라에서 지속적으로 증가하고 있는 노인학대 학술 연구 동향을 파악하기 위해서 텍스트 마이닝 기법을 활용하였다. 분석 자료는 노인보호전문기관이 설립된 2004년부터 2021년까지 18년간 국내 전문학술지에 게재된 노인학대 관련 학술논문의 제목, 주제어, 초록을 텍스트로 전환하고, 분석 시기는 3개 구간으로 세분화 하여 논문의 패턴 및 전체 데이터 속에 의미를 파악하였다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서 총 249편의 논문이 선정되었고(1구간은 81편, 2구간 64편, 3구간은 104편이 논문이 각각 선정). 연 평균 13.8편으로 2014년 이후 꾸준히 증가 후 2020년부터 연 평균이하로 감소하고 있다. 둘째 노인학대 텍스트 마이닝 결과 i) 상위 주요 키워드인 단어 빈도분석 결과 모든 구간(2004년~2021년)에 공통적으로 나타난 키워드는 노인학대, 노인, 영향, 요인, 인식, 가족, 사회, 방안, 경험, 학대피해노인, 학대예방, 우울 등이다. ii) TF-IDF 분석 결과 모든 구간에 공통적으로 출현한 키워드는 영향, 인식, 사회, 방안, 학대예방, 경험, 우울 등으로 나타났고, iii) 연결중심성 분석 결과 전 구간에 공통적으로 출현한 키워드는 노인학대, 노인, 영향, 요인, 특성, 인식, 가족, 방안, 사회, 학대예방, 경험 등이다. 셋째, CONCOR 분석 결과 1구간은 5개의 군집으로, 2구간은 7개의 군집으로, 3구간은 6개의 군집으로 각각 나타났다. 상기의 분석 결과 등을 바탕으로 노인학대 학술 연구의 동향을 살펴보았고, 이를 바탕으로 향후 노인학대 학술 연구를 위한 다양한 제언을 제시하였다.