Art transaction using big data Artist analysis system implementation

미술품 거래 빅데이터를 이용한 작가 분석 시스템 구현

The size of the domestic art market has increased 21.9% over the past five years as of 2018 to KRW 448.2 billion and the number of transactions has also increased 31.6% to 39,367 points maintaining growth for the fifth consecutive year. Art distribution platforms are diversifying from galleries and auction-style offline to online auctions. The art market consists of three areas: production (creation), distribution (trade), and consumption (buying) of works and as the perception of artistic value as well as economic value spreads interest is also increasing as a means of investment. Consumers who purchase works and think of them as a means of investment technology have an increased need for objective information about their works, but there is a limit to collecting and analyzing objective and reliable statistics because information provision in the art market distribution area is closed and unbalanced. This paper identifies objective and reliable art distribution status and status through big data collection and structured and unstructured data analysis on art market distribution areas. Through this, we want to implement a system that can objectively provide analysis of authors in the current market. This study collected author information from art distribution sites and calculated the frequency of associated words by writer by collecting and analyzing the author's articles from Maeil Business, a daily newspaper. It aims to provide consumers with objective and reliable information.

국내 미술시장 규모는 2018년 기준으로 최근 5년간 매년 21.9%씩 증가하는 성장세를 유지하고 있다. 미술품 유통 플랫폼은 화랑과 오프라인 경매 방식, 그리고 온라인 경매로 다양해지고 있다. 미술시장은 작품의 제작(창작), 유통(무역), 소비(매수) 등 3개 분야로 구성되어 있으며, 경제적 가치는 물론 예술적 가치에 대한 인식이 확산되면서 투자 수단으로써 관심도가 높아지고 있다. 작품을 재테크 수단으로 생각하는 소비자는 작품의 객관적 정보에 대한 욕구가 높아지지만, 예술시장 유통 분야의 정보 제공이 폐쇄적이고 불균형해 객관적이고 신뢰할 수 있는 통계를 수집·분석하는 데 한계가 있다. 본 연구는 예술시장 유통 분야에 대한 빅데이터 수집과 정형·비구조적 데이터 분석을 통해 객관적이고 신뢰할 수 있는 미술품 유통 현황을 파악한다. 이를 통해 현재 시장에서 저자의 분석을 객관적으로 제공할 수 있는 시스템을 구현하고자 한다. 본 연구에서는 미술품 유통 사이트에서 저자 정보를 수집하고 일간지 매일경제에서 저자의 기사를 수집·분석해 작가별 연관 단어의 빈도를 산출했다. 이를 통해 본 연구에서는 소비자에게 객관적이고 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 것을 목표로 한다.