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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김민석 (영남대학교) 김동진 (영남대학교)
저널정보
한국조리학회 Culinary Science & Hospitality Research Culinary Science & Hospitality Research Vol.27 No.11(Wn.136)
발행연도
2021.11
수록면
185 - 197 (13page)

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This study was conducted to investigate consumers" perceptions of "baby food" through social big data analysis. The period of this study was set to about one year from September 1st, 2020 to September 1st, 2021, and data on "baby food" were collected from Naver, Daum, and Google. As a result, 18,633 keywords appeared, and data analysis was performed using UCINET 6 through a refinement process through Textom. As a result of the analysis, the most basic words related to baby food such as "baby food", "baby", "powder", and "brand" appeared frequently and were important, and the results of the CONCOR analysis were three clusters: "food ingredient-related characteristics", "brand-related characteristics", and "child-related characteristics". This study investigated using the data shown on social networks, and it is believed that it can be used as a reference in identifying the needs sought by consumers. It is also believed that it can be used as a reference material for entering and expanding the kids market, and that the practical implications of this study should be focused on identifying consumers" needs through periodic monitoring in consideration of the rapidly changing characteristics of modern society.
#Social big data #Baby food #Brand #Baby #Organic

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구 방법
4. 연구결과
5. 결론 및 시사점
REFERENCES

참고문헌 (41)

참고문헌 신청
Aralbayeva, S., Tao, S., & Kim, H. S. (2018). A study of comparison between restaurant industries in Seoul and Busan through big data analysis. Culinary Science & Hospitality Research, 24(7), 109-118. google schola aT Korea Agro-Fisheries & Food Trade Corperation. (2016). 2015 Processed food segmentation market status: Baby food market. aT Korea Agro-Fisheries & Food Trade Corperation. google schola Back, B. H., Ha, I. K., & Ahn B. C. (2014). An extraction method of sentiment infromation from unstructed big data on SNS. Journal of Korea Multimedia Society, 17(6), 671-680. google schola Bae, S. H., & Kim, D. J. (2021) A semantic network analysis of gastronomy tourism using social big data. Culinary Science & Hospitality Research, 27(8), 49-59. google schola Ban, H. J., & Jun, J. K. (2019). A study on the semantic network analysis of luxury hotel and business hotel through the big data. Culinary Science & Hospitality Research, 25(1), 18-28. doi: 10.20878/cshr.2019.25.1.003 google schola

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