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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이승희
- 발행연도
- 2020
- 저작권
- 숙명여자대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수37
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본 연구에서는 의류 산업의 브랜드 이미지와 독창성을 전달하는 중요한 수단인 패션쇼에 대한 소비자의 인식 변화를 분석하고자 하였다. 이를 위해 의류 마케팅 분야의 빅데이터 자료 수집 및 텍스트 마이닝, 언어 네트워크 분석, CONCOR 분석 기법의 적용하였다. 본 연구를 통해 패션쇼에 대한 소비자 인식과 변화를 도출하여 향후 활용 방향을 제시하기 위한 연구를 목표로 한다. 그 연구는 크게 두 단계로 진행되었다. 먼저, 2015∼2018년 기간의 네이버와 다음 포털사이트를 통해 패션쇼라는 키워드를 가진 데이터 수집이 이뤄졌다. 기간에 따른 소비자 인식 비교를 위해 데이터 수집 기간은 전기(2015∼2016)와 후기(2017∼2018)로 구분하였다. 다음으로, Textom 3.0을 활용하여 데이터 수집 및 정제, 텍스트 마이닝, 워드 클라우드를 수행하였다. 이후 Ucinet 6.0과 NetDraw를 활용하여 언어 네트워크 분석, 연결 중심성, CONCOR 분석 등을 수행하고 시각화 하였다. 그 결과, 패션쇼에 대한 소비자 인식은 전체 기간 동안 ‘모델''에 대한 관심도가 가장 높게 나타났다. 전기에서 모델과 의상 등 세부 시각 자극제에 소비자 관심이 집중되었고 후기에는 디자이너와 브랜드 등에 기차를 두어 인식 변화를 화를 확인하였다. 본 연구 결과는 패션쇼 및 의류 산업, 마케팅 수단에 대한 평가하는 도구로 빅데이터를 활용하였다. 빅데이터 분석의 이론적 틀을 제공하고 산업 발전 전략과 후속 연구의 기초로서 사용될 것으로 기대된다.
목차
Ⅰ. 서 론 = 11. 연구의 배경 및 목적 = 1Ⅱ. 이론적 배경 = 31. 패션쇼의 개념과 관련 연구 고찰 = 31) 패션쇼의 정의 및 역할 = 32) 패션쇼와 관련된 연구 = 52. 내용 분석 = 81) 내용 분석(Content Analysis) = 83. 빅데이터의 개념과 관련 선행연구 고찰 = 101) 빅데이터의 정의와 특징 = 102) 빅데이터 분석 기법 = 11가) 텍스트마이닝(Text Mining) = 11나) 워드 클라우드(Word Cloud) = 12다) 언어 네트워크 분석 = 13(1) 언어 네트워크 분석(Semantic Network Analysis) = 13(2) 네트워크 밀도(Network Density) = 14(3) 네트워크 중심성(Network Centrality) = 15(4) 연결 중심성(Network Centrality) = 15라) CONCOR 분석(Convergence of Iterated Correlations) = 173) 빅데이터를 활용한 패션 분야의 선행연구 고찰 = 18Ⅲ. 연구방법 = 201. 연구 문제 = 202. 자료 수집 및 범위 = 213. 데이터 분석 방법 = 23Ⅳ. 연구결과 = 251. 수집된 어휘의 전처리 결과 = 252. 텍스트 마이닝 및 워드클라우드 결과 = 271) 텍스트 마이닝 결과 = 272) 워드클라우드 시각화 결과 = 313. 언어 네트워크 분석 결과 = 331) 주요 단어 네트워크 분석 결과 = 332) 연결중심성 분석 결과 = 384. CONCOR 분석 결과 = 41Ⅴ. 결론 = 461. 연구 결론 및 제언 = 462. 연구 의의 및 한계점 = 50
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