Journal of Information Technology Applications and Management
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제20권4호
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pp.315-338
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2013
As a result of New media that affects the marketing system, it is appeared a new marketing system called Market Platform in terms of market governance of trading. Market Platform is a new marketing system for ideal market system through the community structure from a hierarchy structure. It is determined that Market Platform as the role of adjustment of each side of market, buyer and seller, developed an existing marketing system. In this study, to target the Market Platform has recently emerged as the center of the market management in the new media environment. This study investigates what characteristics and impact of infrastructure of Market Platform will affect the cognitive impact on both buyers and sellers to clarify the impact on the self efficacy of the shopping process. Through this investigation, modeling for the impact that new media environment will attract Market Platform will be developed from the investigation of attractiveness of mobile market platform environment. Changes in the technical media environment gave the characteristics of the customer in the market platform, so consumers could involve not only consumed, but also manufactured. Thus, it is possible to increase the attractiveness if market must be able to not only for the convenience of shopping, but also make people to enjoy the experience of value co-creation. In other words, the new media, as a result of affecting the marketing system, mobile market platform is organized around the market of communication base. Network centrality, visible openness, ubiquitous multiplexity, 3 properties of new media increase the market self-efficacy of their customers. Therefore, the structure of market platform that enhance self-efficacy has higher attractiveness.
본 연구는 최근 10년 동안(2009-2018) 국내 학술지에 발표된 감정노동(emotional labor) 관련 892편의 논문을 텍스트 마이닝(text-mining) 및 네트워크 분석(network analysis)을 활용하여 연구동향을 파악하는 것이 목적이다. 이를 위해 이들 논문의 주제어를 수집 및 코딩하여 최종적으로 871개의 노드(node)와 2625개의 링크(link)로 변환시켜 네트워크 텍스트로 분석하였다. 첫째, 네트워크 텍스트 분석 결과로 동시출현빈도에 따른 상위 4개 주요 주제어는 번아웃, 이직의도, 직무스트레스, 직무만족 순으로 나타났으며, 연결중심성에 따른 상위 4개 주제어들의 빈도와 연결중심성 모두 비교적 높은 것으로 확인되었다. 둘째, 연결중심성 상위 4개의 주제어를 바탕으로 자아(ego)연결망 분석을 실시하여 각 네트워크의 연결중심도에 대한 주제어를 제시하였다.
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.
본 연구는 2014년부터 2018년까지 최근 5년간 미국에서 발표된 도서관학 및 정보과학 분야 학위논문의 연구동향을 파악하기 위해 PQDT Global 데이터베이스에 수록된 1,016편의 박사학위 논문을 수집하여 각 논문의 관련 학문 분야를 나타내는 분야명들을 추출하고 네트워크 분석을 통해 분야명 간의 관계와 네트워크 전반에 걸쳐 다른 분야들과 관계가 있는 전역중심성이 높은 분야명을 파악하는 것과 동시에 군집분석을 통해 연관성 높은 분야명들이 어떠한 군집을 형성하는지, 각 군집 안에서 지역중심성이 높은 분야명들은 어떤 것들인지 살펴보았다. 103개 핵심 분야명 키워드를 이용한 네트워크 분석 결과 최근 5년간 미국의 도서관학 및 정보과학 분야 박사학위 논문의 관련 학문분야로는 컴퓨터 관련 분야, 교육 관련 분야, 커뮤니케이션 관련 분야 외에도 다양한 이용자 집단에 관한 연구와 정보시스템 관련 분야 등을 포함하여 26개의 군집을 형성하는 것으로 나타났다. 26개 군집들 중 정보과학을 중심으로 하는 군집에는 컴퓨터 관련 학문 분야명들이 다수 포함되었고, 도서관학을 중심으로 하는 군집에는 대부분 교육 관련 분야명들이 포함되었으며, 그 외에도 이용자 연구와 관련하여 특정 이용자 그룹과 관련된 젠더연구분야나 정보시스템과 관련하여 경영학, 지리학, 의공학 등 다양한 학문 분야와 연관되어 있음을 알 수 있다.
본 연구는 광고와 영화의 겹합 즉 무버셜(movercial)에 관한 연구에 대한 논의를 이끌어내고자 하는데 목적을 두고 있다. 이를 위한 본 연구의 연구목표는 다음의 두 가지로 정리된다. 첫째는 영화와 광고의 결합(movercial)은 기존의 제품배치와 어떻게 달리 경험되는가를 살펴보는 것이며, 둘째는 무버셜에 대한 수용자의 경험은 영화주제와 소비관련 주제별로 어떤 특성을 나타내는가를 살펴보는 것이다. 이 연구는 인터넷문화의 확산과 모바일 커뮤니케이션 환경속에서 새로운 크리에이티브 포맷으로 부각되고 있는 무버셜이 수용자에게 어떻게 경험되는지에 대해 영화중심 주제와 소비관련 주제로 구성된 분석유목을 통해 질적인 접근을 시도했다. 이를 위하여 영화속 브랜드 배치에 관한 선행연구에 사용된 분류방법을 활용하여 무버셜 수용자를 아마추어와 매니아 집단으로 구분하여 핵심집단 면접과 개인별 심층면접을 실시함으로써 무버셜에 대한 수용자의 경험을 살펴보고자 하였다. 본 연구의 분석결과를 통한 주요 함의는 다음과 같다. 첫째, 무버셜을 통한 브랜드의 사전노출은 실제생활에서 광고의 사전친숙도를 높여주는 것으로 나타났다. 둘째, 무버셜이 광고와 PPL과 함께 구매결정단계에 영향을 미칠 수 있는 도구로 활용되어질 수 있다는 것이다. 셋째, 응답자들은 문화, 예술전반에 까지 침투한 무버셜이라는 상업적 하이브리드 포맷에 위화감과 불편함을 경험하고 있음을 알 수 있었다.
점용허가 정보를 기록하는 단순 용도로만 사용되고 있는 허가 대장에서 허가 내용에 내재한 점용 신청과 허가업무 수행에 유용한 정보를 추출하기 위해 텍스트 마이닝과 네트워크 이론을 활용하여 본 연구를 진행하였다. 텍스트 마이닝 기반으로 불용어 제거와 형태소 분석 등 정규화 과정을 비롯하여 서울·경기, 경상, 전라, 충청, 강원 등 5개 권역별로 어휘 출현 빈도와 토픽 모델링을 분석, 비교하였다. 네트워크 이론에 가정 많이 사용되는 단계, 근접, 매개 및 고유벡터 등 4종의 중심성 알고리즘을 적용하여 네트워크에서 중심적인 위치에 있거나 중간 매개체 역할을 하는 키워드를 살펴보았다. 이러한 어휘 출현 빈도, 토픽 모델링 및 네트워크 중심성을 종합적으로 분석하여 모든 권역에서 '설치' 키워드가 가장 영향력이 큰 것을 알 수 있었다. 이는 환경부의 허가관리청에서는 시설물을 건설하거나 공작물을 설치하는 허가가 많아서 나타난 결과라고 판단된다. 또한, 도로 시설, 치수 시설, 지하 매설 시설, 전력·통신 시설, 체육·공원 시설 등과 연관된 키워드가 토픽 모델링과 네트워크에서 중심적 위치에 있거나 중간 매개체의 역할을 하는 것을 알 수 있었다. 키워드 대부분은 출현 빈도와 분포 비율이 낮은 짚프의 원칙(Zipf' Law)의 통계분포 형태를 보이는 것으로 보였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권4호
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pp.72-78
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2021
Currently, the Korean wave is not limited to popular culture, but has a significant impact not only on Korea's national image but also on the improvement of Korean companies' products and image of Korea. In this study, using Textom to confirm the change in foreign tourists' image of Korea, the data collection period was 1 year of 2020, when COVID 19 occurred, as a collection period for "Korea and foreigner" and related key words, each Hallyu content, and ranked in the top 80 keywords were derived. Centrality analysis for semantic network visualization was performed using UCINET6, and through CONCOR analysis, 7 groups 'K-Quarantine ', 'K-Drama', 'K-Movie', 'K-Beauty', 'K-Shopping', It was clustered into 'K-Tech' and 'K-Pop'. As a result of the analysis, the image of Korea abroad generally recognized the Korean Wave as cultural content, but after the outbreak of COVID 19, it is judged that it has been recognized as a country with a successful case of K-Quarantine.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권4호
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pp.66-71
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2021
The purpose of this paper is to identify keywords related to museums, gamification, and visitors, and provide basic data that the museum market can be expanded by using gamification. That used to collect data for blogs, news, cafes, intellectuals, academic information by Naver and Daum which is Web documents in Korea, and Google Web, news, Facebook, Baidu, YouTube, and Twitter for analysis. For the data analysis period, a total of one year of data was selected from April 16, 2020 to April 16, 2021, after Corona. For data collection and analysis, the frequency and matrix of keywords were extracted through Textom, a social matrix site, and the relationship and connection centrality between keywords were analysed and visualized using the Netdraw function in the UCINET6 program. In addition, We performed CONCOR analysis to derive clusters for similar keywords. As a result, a total of 25,761 cases that analysing the keywords of museum, gamification and visitors were derived. This shows that the museum, gamification, and spectators are related to each other. Furthermore, if a system using gamification is developed for museums, the museum market can be developed.
LEE, JINHO;KIM, AE SOOK;Hwang, Chi-Gon;Ryu, Gi Hwan
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권4호
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pp.41-46
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2022
The purpose of this study is to confirm and analyze the impact on consumers through big data keyword analysis on weak food. For data collection, web documents, blogs, news, cafes, intellectuals, academic information, and Google Web, news, and Facebook provided by Naver and Daum were used as analysis targets. The data analysis period was set from January 2018 to December 2021. For data collection and analysis, the frequency and matrix of keywords were extracted through Textom, a social matrix site, and the relationship and connection centrality between keywords were analyzed and visualized using the Netdraw function among UCINET6 programs. In addition, CONCOR analysis was conducted to derive clusters for similar keywords. As a result of analyzing yakseon food with keywords, a total of 35,985 cases of collected data were derived. Through this, it was confirmed that medicinal food affects consumers. Furthermore, if a business model is created and developed through yakseon food, it will be possible to lead the popularization of yakseon food.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권1호
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pp.222-230
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2023
The purpose of this study is to provide basic data on sports entertainment programs by collecting data on unstructured data generated by Naver and Google for SBS entertainment program 'Women Who Score Goal', which began regular broadcast in June 2021, and analyzing public perceptions through data mining, semantic matrix, and CONCOR analysis. Data collection was conducted using Textom, and 27,911 cases of data accumulated for 16 months from June 16, 2021 to October 15, 2022. For the collected data, 80 key keywords related to 'Kick a Goal' were derived through simple frequency and TF-IDF analysis through data mining. Semantic network analysis was conducted to analyze the relationship between the top 80 keywords analyzed through this process. The centrality was derived through the UCINET 6.0 program using NetDraw of UCINET 6.0, understanding the characteristics of the network, and visualizing the connection relationship between keywords to express it clearly. CONCOR analysis was conducted to derive a cluster of words with similar characteristics based on the semantic network. As a result of the analysis, it was analyzed as a 'program' cluster related to the broadcast content of 'Kick a Goal' and a 'Soccer' cluster, a sports event of 'Kick a Goal'. In addition to the scenes about the game of the cast, it was analyzed as an 'Everyday Life' cluster about training and daily life, and a cluster about 'Broadcast Manipulation' that disappointed viewers with manipulation of the game content.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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