• 분석과 대안
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• 제7권1호
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• pp.229-258
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• 2023

Для основных ведущих стран Азиатско-Тихоокеанского региона США, Китая и России сложилась ситуация "новой нормальности". Причем для каждой из указанных стран эта "новая нормальность" имеет свои собственные особенности, характеристики и значение. Для США – это обострение военного противостояния с Китаем в Тайваньском проливе. Для Китая – обострение соперничества с Соединенными Штатами до нового уровня и, одновременно, замедление темпов экономического развития с очень высокой вероятностью их дальнейшего снижения. "Новая нормальность" для России – это почти полное свертывание отношений с США, ЕС и их партнёрами и союзниками на фоне специальной военной операции и введенных санкций. Эти нюансы, в дополнение к результатам 20-го съезда КПК, во многом и будут определять основные тенденции в китайско-американских и китайско-российских отношениях. С высокой вероятностью отношения Китая и России не претерпят серьезных изменений на фоне украинского кризиса. Пекин будет стараться сохранять позицию "доброжелательного нейтралитета" по отношению к Москве. В то же время баланс между "доброй волей" и "нейтралитетом" может варьироваться в зависимости от масштабов китайско-российского сотрудничества. Например, в экономической сфере китайские компании будут лимитировать сотрудничество с российскими партнерами, опасаясь западных вторичных санкций. Однако, в целом, Россия сохранит свое значение для Китая как сильнейший антиамериканский полюс. В отношениях с США Китай продолжит твердо отстаивать свои интересы, в то же время, не исключая нормализации отношений с Вашингтоном в определенных областях сотрудничества: стратегическая стабильность, нетрадиционные угрозы, экология и т.д. В целом решения 20-го съезда КПК не позволяют говорить ни за, ни против идеи о готовности Китая возобновить диалог с США в период после конгресса. Китайско-американские отношения, как отмечалось выше, имеют свою собственную логику и, вероятно, продолжат развиваться в ее рамках. Впрочем, как и китайско-российские отношения. В рамках этой логики Пекин, похоже, продолжает балансировать между двумя векторами своей внешней политики. С одной стороны – это развитие двустороннего сотрудничества с Россией с целью укрепления собственных переговорных позиций в противостоянии с Вашингтоном: военное сотрудничество с акцентом на совместные учения, политическое сотрудничество, основанное на антиамериканизме, экономическое сотрудничество с оглядкой на риски вторичных санкций. С другой стороны, для Китая неприемлемо, во-первых, нарушение территориальной целостности Украины, во-вторых, прямое военное столкновение с США и, в-третьих, дальнейшее обострение отношений с Вашингтоном по фактору китайской дружбы с Россией.

• 마케팅과학연구
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• 제20권2호
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• pp.135-148
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• 2010

阿拉伯人联合抵制丹麦产品, 澳大利亚人联合抵制法国产品, 而中国人厌恶日本产品, 这些是国家间的敌对行为影响消费行为的案例. 敌意文献中已考查过消费者对其他国家敌对行为的反应, 以及这种敌意如何影响消费者对敌对国家产品的态度和倾向. 例如, 中国消费者不愿购买日本产品, 是由于日本人在第二次世界大战中的暴行, 以及不平等的经济往来(Klein, Ettenson and Morris 1998). 然而在市场营销文献中, 却没有考查过那些对他国实施敌对行为的国家消费者的反应, 这些敌对行为是否会影响他们购买受害国产品的态度. 社会心理学文献认为, 消费者面对这样的敌对行为时, 会产生一种集体犯罪感. 集体犯罪感源于当组织成员认为组织要对伤害其他组织的行为负责时所产生的痛苦感(Branscombe, Slugoski, and Kappenn 2004). 案例包括美国人由于美军在Abu Ghraib监狱的暴行而产生犯罪感(Iyer, Schamder and Lickel 2007), 荷兰由于过去对印度尼西亚的占领而产生犯罪感(Doosje et al. 1998). 本研究的主要目的是考查当国家成员对他国有敌对行为时消费者的感知, 这种感知是否会影响他们对敌对国家产品的态度. 更准确的说, 本研究的目标之一是考查集体犯罪感的感知前提, 以及当国家成员对他国有敌对行为时, 人们的情绪反应. 另一个目标是考查集体犯罪感如何影响消费者对敌对国产品的感知和倾向. 如果集体犯罪感能起到明显的预言作用, 敌对国双方的公司可能会从这类不幸的事件中受益. 本研究利用了由Klein, Ettenson and Morris (1998)提出并经Klein (2002)发展的敌意模式. Klein发现美国消费者对日本人怀有敌意, 起因是二战期间的事件(如日军偷袭珍珠港)和近年来日本的经济威胁. 因此本研究认为, 二战间的事件(如广岛长崎的原子弹爆炸)可能导致美国消费者的集体犯罪感. 曾有过一系列的三个假设, 第一个假设关于集体犯罪感的前提. 之前有研究认为当消费者感知到侵害造成的非法伤害, 并且认为侵犯者来自的国家应为此负责, 集体犯罪感就产生了(Wohl, Branscombe, and Klar 2006). 因此提出下列假设: 假设1a: 感知到的伤害非法性越高, 集体犯罪感越强烈. 假设1b: 责任越大, 集体犯罪感也肯定越强烈. 第二个和第三个假设关于集体犯罪感对倾向日本产品的影响. Klein (2002)发现对日本的敌意越强, 相比较韩国产品对日本产品的倾向越小, 但相比较美国产品对日本产品的倾向并未变小. 这些结果说明集体犯罪感存在时, 消费者在购买日本产品和韩国产品时会更倾向于前者, 但在购买日本产品和美国产品时并未受影响. 假设2: 集体犯罪感与购买日本产品的倾向大于韩国产品有关, 但与购买日本产品的倾向大于美国产品无关. 假设3: 集体犯罪感与购买日本产品的倾向大于韩国产品有关, 并且对产品的判断和敌意保持不变. 有过一个实验测试这个假设. 使被调查者面临发生在二战中的敌对事件, 从而产生非法伤害和责任. 该实验由一家美国的消费者调查小组收集数据, 将调查对象随机分配到低等级责任和违法情况(n=259)或高等级责任和违法情况(n=268). 测试假设关系时, 运用到潜在变量结构方程模式(LVSEM). 第一个假设得到了支持, 美国人因二战中对日本人的伤害而产生的伤害非法性和责任都对集体犯罪感有积极影响. 第二个假设也得到了支持, 集体犯罪感与购买日本产品的倾向大于韩国产品有关, 但与购买日本产品的倾向大于美国产品无关. 最后, 第三个假设也得到了支持, 集体犯罪感与购买日本产品的倾向大于韩国产品有关, 同时还影响人们对日本产品的判断和敌意. 由这些研究的结果可得出结论. 第一, 伤害的非法性和责任是集体犯罪感的前提. 第二, 当消费者面临来自敌对行为目标国家的产品和其他外国产品之间的选择时, 会受到集体犯罪感的影响. 但当他们面临来自敌对行为目标国家的产品和本国产品时, 不受集体犯罪感的影响. 这一结果意味着当竞争对手来自国外时, 利用集体犯罪感对那些受到敌对行为的国家的公司是可行的, 但当竞争对手来自国内时则不可行.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.179-196
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• 2019

최근의 '똑똑한 소비자(Smart Consumer)'라 불리는 소비자가 많아지고 있는데, 이들은 제조사나 광고를 통해 전달되는 정보에 의존하지 않고, 기존 사용자나 전문가들의 후기, 여러 과학 지식을 획득하여 제품에 대한 이해를 높이고, 본인 스스로가 직접 판단하여 구매하고 있다. 특히나 화장품 분야는 인체 유해성과 같은 부정적인 요소에 대한 민감도가 높고, 자신의 고유한 피부 특성과의 조화도 고려되어야 하기 때문에, 전문적인 지식과 타인의 경험, 본인의 과거 경험 등을 종합적으로 생각하여 구매 의사결정을 내려야 하고, 이에 대해서 적극적인 소비자가 많아지고 있다. 이러한 움직임은 '셀프 뷰티' 와 같은 '셀프' 문화의 열풍과 함께, 문화 현상인 '그루밍족'의 등장, 사회적 트렌드인 'K-뷰티' 와도 동행한다고 할 수 있다. 맞춤형 화장품에 대한 관심의 급부상도 이러한 현상 중 하나라 볼 수 있다. 소비자들의 맞춤형 화장품의 니즈를 충족시키기 위해, 화장품 제조사나 관련 기업들은 ICT기술과의 융합을 통하여 프리미엄 서비스를 중심으로 소비자의 니즈에 대응하고 있다. 그러나 기업 및 시장 현황이 맞춤형 화장품을 향해 진화하고 있지만, 소비자의 피부 상태, 추구하는 감성, 실제 제품이나 서비스까지 소비자 경험을 전체적으로 완전하게 다루는 지능형 데이터 플랫폼은 부재한다. 본 연구에서는 소비자 경험에 대한 지능형 데이터 플랫폼 구축을 위한 첫 단계로 소비자 언어 기반의 화장품 감성 분석을 수행하였다. 소비자들 개인의 선호나 취향이 분명한 앰플/세럼 카테고리를 중심으로 매출 순위 1위에서 99위까지의 99개 제품을 선정하여, 블로그와 트위터 등의 SNS 상에 언급되는 후기 내에 화장품 경험에 대한 소비자 감성을 수집하였다. 총 357개의 감성 형용사를 수집하였고, 고객 여정 워크샵을 통해 유사 감성을 합치고, 중복 감성을 통합하는 작업을 수행하였으며, 최종 76개 형용사를 구축했다. 구축한 형용사에 대한 SOM 분석을 통해 화장품에 대한 소비자 감성에 대한 클러스터링을 실시했다. 분석 결과, 총 8개의 클러스터를 도출했고, 클러스터 별 각 노드의 벡터 값을 기준으로 소비자 감성 Top 10을 도출했다. 소비자 감성을 기준으로 클러스터별 소비자 감성에 서로 다른 특징이 발견됐으며, 소비자에 따라 다른 소비자의 감성을 선호, 기존과는 다른 소비자 감성을 고려한 추천 및 분류 체계가 필요함을 확인했다. 연구 결과를 통해 감성 분석의 활용 도메인이 화장품만이 아닌 다양한 영역으로 확장될 수 있음 확인했으며, 감성 분석을 통한 소비자 인사이트를 도출할 수 있다는 점을 시사했다. 또한, 본 연구에서 활용한 디자인 씽킹(Design Thinking)의 방법론의 적용하여 화장품 특화된 감성 사전을 과학적인 프로세스로 구축했으며, 화장품에 대한 소비자의 인지 및 심리에 대한 이해를 도울 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.127-146
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• 2017

상품자산(Commodity Asset)은 주식, 채권과 같은 전통자산의 포트폴리오의 안정성을 높이기 위한 대체투자자산으로 자산배분의 형태로 투자되고 있지만 주식이나 채권 자산에 비해 자산배분에 대한 모델이나 투자전략에 대한 연구가 부족한 실정이다. 최근 발전한 기계학습(Machine Learning) 연구는 증권시장의 투자부분에서 적극적으로 활용되고 있는데, 기존 투자모델의 한계점을 개선하는 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 연구는 이러한 기계학습의 한 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상품자산에 투자하는 모델을 제안하고자 한다. 기계학습을 활용한 상품자산에 관한 기존 연구는 주로 상품가격의 예측을 목적으로 수행되었고 상품을 투자자산으로 자산배분에 관한 연구는 찾기 힘들었다. SVM을 통한 예측대상은 투자 가능한 대표적인 4개의 상품지수(Commodity Index)인 골드만삭스 상품지수, 다우존스 UBS 상품지수, 톰슨로이터 CRB상품지수, 로저스 인터내셔날 상품지수와 대표적인 상품선물(Commodity Futures)로 구성된 포트폴리오 그리고 개별 상품선물이다. 개별상품은 에너지, 농산물, 금속 상품에서 대표적인 상품인 원유와 천연가스, 옥수수와 밀, 금과 은을 이용하였다. 상품자산은 전반적인 경제활동 영역에 영향을 받기 때문에 거시경제지표를 통하여 투자모델을 설정하였다. 주가지수, 무역지표, 고용지표, 경기선행지표 등 19가지의 경제지표를 이용하여 상품지수와 상품선물의 등락을 예측하여 투자성과를 예측하는 연구를 수행한 결과, 투자모델을 활용하여 상품선물을 리밸런싱(Rebalancing)하는 포트폴리오가 가장 우수한 성과를 나타냈다. 또한, 기존의 대표적인 상품지수에 투자하는 것 보다 상품선물로 구성된 포트폴리오에 투자하는 것이 우수한 성과를 얻었으며 상품선물 중에서도 에너지 섹터의 선물을 제외한 포트폴리오의 성과가 더 향상된 성과를 나타남을 증명하였다. 본 연구에서는 포트폴리오 성과 향상을 위해 기존에 널리 알려진 전통적 주식, 채권, 현금 포트폴리오에 상품자산을 배분하고자 할 때 투자대상은 상품지수에 투자하는 것이 아닌 개별 상품선물을 선정하여 자체적 상품선물 포트폴리오를 구성하고 그 방법으로는 기간마다 강세가 예측되는 개별 선물만을 골라서 포트폴리오를 재구성하는 것이 효과적인 투자모델이라는 것을 제안한다.