This study seeks to investigate K-fashion's external image by examining the trends in global media reporting. It applies Dynamic Topic Modeling (DTM), which captures the evolution of topics in a sequentially organized corpus of documents, and consists of text preprocessing, the determination of the number of topics, and a timeseries analysis of the probability distribution of words within topics. The data set comprised 551 online media articles on 'Korean fashion' or 'K-fashion' published on Google News between 2010 and 2021. The analysis identifies seven topics: 'brand look and style,' 'lifestyle,' 'traditional style,' 'Seoul Fashion Week (SFW) event,' 'model size,' 'K-pop,' and 'fashion market,' as well as annual topic proportion trends. It also explores annual word changes within the topic and indicates increasing and decreasing word patterns. In most topics, the probability distribution of the word 'brand' is confirmed to be on the increase, while 'digital,' 'platform,' and 'virtual' have been newly created in the 'SFW event' topic. Moreover, this study confirms the transition of each K-fashion topic over the past 12 years, along with various factors related to Hallyu content, traditional culture, government support, and digital technology innovation.
본 연구는 매스미디어와 소셜미디어 데이터의 텍스트마이닝 분석과 심층면접을 활용하여 소비자불매운동에 대한 사회적 담론을 확인하고 구체적인 소비자경험을 탐색하고자 하였다. 분석결과, 불매운동 관련 온라인 뉴스의 토픽은 불매운동 원인과 불매운동 과정에서 나타난 각 주체들의 대응, 불매운동 효과의 내용을 포괄하는 것으로 나타났다. 심층면접 결과, 참여자들은 자체적으로 정보를 탐색하고 검증을 하며 탈중심화된 불매운동 참여 경험을 가지는 것으로 나타났다. 불매운동 과정에서 대체재 부재, 불매기업의 마케팅 영향으로 인한 혼란스러운 경험과, 불매행동으로 자신의 생각을 표현하고 신념을 강화하는 긍정적 경험이 함께 나타났다.
Baek, Seungwon;Han, Seung Heon;Lee, Changjun;Jang, Woosik;Ock, Jong Ho
국제학술발표논문집
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The 7th International Conference on Construction Engineering and Project Management Summit Forum on Sustainable Construction and Management
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pp.291-296
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2017
Infrastructure development as national project suffers from social conflict which is one of main risk to be managed. Social conflicts have a negative impact on not only the social integration but also the national economy as they require enormous social costs to be solved. Against this backdrop, this study analyzes social conflict using articles published by online news media based on web-crawling and natural language processing (NLP) techniques. As an illustrative case, the Jeju Naval Base (JNB) project which is one of representative conflict case in South Korea is analyzed. Total of 21,788 articles and representative keywords are identified annually. Additionally, comparative analysis is conducted between the extracted keywords and actual events occurred during the project. The authors explain actual events in the JNB project based on the extracted words by the year. This study contributes to analyze social conflict and to extract meaningful information from unstructured data.
Purpose: The purpose of this study is to analyze current trends in the Korean ice cream industry and determine how these trends affect the competitiveness of each ice cream company. Method: This study was conducted by reviewing existing related literature and collecting and analyzing data from news articles, corporate reports, and existing researchers' studies related to the ice cream industry. Results: The Korean ice cream industry is growing and developing through the collaboration of fun marketing with taste, quality, and fun elements, and the young MZ generation can be said to be the main customer base. In terms of quality, premium ice cream made with high-quality domestic ingredients has recently been gaining popularity, and ice cream with reduced fat and sugar, such as plant-based substitutes, is also gaining popularity among consumers. Conclusions and Implications: The results of this study highlight the need for continued innovation in the Korean ice cream industry. The industry must also capitalize on the growth of online sales and the global appeal of Korean pop culture. Sustainability efforts, technology adoption, and strategic collaboration are key drivers for future industry success, and social media engagement must be integrated into marketing strategies to increase brand awareness and consumer loyalty.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제11권4호
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pp.1-13
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2023
Being one of the first and hardest hit countries by the coronavirus, Iran still continues to preserve its place among nations with the highest rates of infection and COVID-19 related deaths. While on the surface, such worrying status evinces the failure of the authorities in handling the crisis, at deeper levels, it points to the fundamentalist nature of the government and political system of the country. In this view, the current devastating condition in Iran is a clear indication of the all-out influence of the Islamic regime's ideologies on officials' decision-making and their political agendas throughout the pandemic. Accordingly, the staterun mainstream media, as the most preeminent institution of power, have been incessantly engaged in disseminating a series of ideology-laden information around the issues concerning the coronavirus, and in line with the developing political discourses during pandemic. Far from being based on factual accounts or scientific facts, these disseminated messages inevitably grew into a source of disinformation, ultimately resulting in overall public confusion and skepticism. Through examining the data gathered from some of the most prominent online news agencies run by the government, this study identifies five major discursive trends through which the mainstream media propagated ambiguous and manipulative information about COVID-19. These findings are then explained in the light of media system dependency theory, leading to the argument that within autocratic nation-states, public reliance on media during a national/global crisis brings about new opportunities for state exploitation, and further distressing consequences for the people.
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.353-360
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2023
This paper explores notable shifts in the restaurant startup market following the lifting of social distancing measures. Key trends identified include an escalated interest in startups, a heightened focus on the quality and diversity of food, a relative decline in the importance of delivery services, and a growing interest in specific industry sectors. The study's data collection spanned three years, from April 2021 to May 2023, encompassing the period before and after social distancing. Data were sourced from a range of online platforms, including blogs, news sites, cafes, web documents, and intellectual forums, provided by Naver, Daum, and Google. From this collected data, the top 50 words were identified through a refinement process. The analysis was structured around the social distancing application period, comparing data from April 2021 to April 2022 with data from May 2022 to May 2023. These observed trend changes provide founders with valuable insights to seize new market opportunities and formulate effective startup strategies. In summary, We offer crucial insights for founders, enabling them to comprehend the evolving dynamics in food service startups and to adapt their strategies to the current market environment.
최근 페이스북, 트위터 등 다양한 소셜 네트워크 서비스(SNS)가 등장하였으며, 많은 사용자들이 SNS를 이용하고 있다. 이러한 사용자의 증가로 인해 많은 조직들은 SNS에 관심을 가지게 되었다. 조직에서 SNS의 사용은 다양한 이점을 지니고 있다. SNS를 통해 조직들은 사용자들의 행위에 신속하고 지속적으로 반응할 수 있고, 다양한 특성을 지닌 사용자에게 쉽게 접근할 수 있으며, 타 매체에 비하여 사용자 특성이 반영된 차별화된 전략을 세울 수 있다. 또한 기업들은 SNS를 통해 상대적으로 저렴한 비용으로 활용이 가능하며, 사용자들과 양방향 소통이 가능하여 친근성과 신뢰성이 있는 관계 구축이 용이하다. 그러나 네트워크의 특성에 따라 SNS의 정보전달의 효과가 다르게 나타남에도 불구하고 조직들은 네트워크의 특성을 고려하지 않고 획일화된 방법으로 SNS를 활용하여 사용자들과 커뮤니케이션하고 있다. 따라서 본 연구에서는 네트워크에 따른 SNS의 정보전달의 효과 차이를 분석하였다. 즉 오프라인에서의 커뮤니케이션 기반으로 형성된 네트워크와 무작위로 형성된 네트워크를 생성하여, 각각의 네트워크들의 특징 차이를 분석하기 위하여 소셜 네트워크 분석을 하였다. 또한, 각각의 네트워크에서 SNS를 이용한 정보 전달 효과의 차이가 있는지 실증적으로 검증하였다. 실증 분석후 네트워크의 특성에 따라 네트워크 내 사용자들은 SNS를 받아들이는 반응이 달랐다. 따라서 조직이 효과적인 마케팅 수단으로 소셜 네트워크를 활용하기 위해서는 그 목적에 따라 네트워크의 특성을 고려하여 적절한 네트워크 형태를 구성해야 함을 도출하였다.
전통적으로 신문 매체는 국내외에서 발생하는 사건들을 살피는 데에 가장 적합한 매체이다. 최근에는 정보통신 기술의 발달로 온라인 뉴스 매체가 다양하게 등장하면서 주변에서 일어나는 사건들에 대한 보도가 크게 증가하였고, 이것은 독자들에게 많은 양의 정보를 보다 빠르고 편리하게 접할 기회를 제공함과 동시에 감당할 수 없는 많은 양의 정보소비라는 문제점도 제공하고 있다. 본 연구에서는 방대한 양의 뉴스기사로부터 데이터를 추출하여 주요 사건을 감지하고, 사건들 간의 관련성을 판단하여 사건 네트워크를 구축함으로써 독자들에게 현시적이고 요약적인 사건정보를 제공하는 기법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2016년 3월에서 2017년 3월까지의 한국 정치 및 사회 기사를 수집하였고, 전처리과정에서 NPMI와 Word2Vec 기법을 활용하여 고유명사 및 합성명사와 이형동의어 추출의 정확성을 높였다. 그리고 LDA 토픽 모델링을 실시하여 날짜별로 주제 분포를 계산하고 주제 분포의 최고점을 찾아 사건을 탐지하는 데 사용하였다. 또한 사건 네트워크를 구축하기 위해 탐지된 사건들 간의 관련성을 측정을 위하여 두 사건이 같은 뉴스 기사에 동시에 등장할수록 서로 더 연관이 있을 것이라는 가정을 바탕으로 코사인 유사도를 확장하여 관련성 점수를 계산하는데 사용하였다. 최종적으로 각 사건은 각의 정점으로, 그리고 사건 간의 관련성 점수는 정점들을 잇는 간선으로 설정하여 사건 네트워크를 구축하였다. 본 연구에서 제시한 사건 네트워크는 1년간 한국에서 발생했던 정치 및 사회 분야의 주요 사건들이 시간 순으로 정렬되었고, 이와 동시에 특정 사건이 어떤 사건과 관련이 있는지 파악하는데 도움을 주었다. 또한 일련의 사건들의 시발점이 되는 사건이 무엇이었는가도 확인이 가능하였다. 본 연구는 텍스트 전처리 과정에서 다양한 텍스트 마이닝 기법과 새로이 주목받고 있는 Word2vec 기법을 적용하여 봄으로써 기존의 한글 텍스트 분석에서 어려움을 겪고 있었던 고유명사 및 합성명사 추출과 이형동의어의 정확도를 높였다는 것에서 학문적 의의를 찾을 수 있다. 그리고, LDA 토픽 모델링을 활용하기에 방대한 양의 데이터를 쉽게 분석 가능하다는 것과 기존의 사건 탐지에서는 파악하기 어려웠던 사건 간 관련성을 주제 동시출현을 통해 파악할 수 있다는 점에서 기존의 사건 탐지 방법과 차별화된다.
최근 다양한 소셜미디어를 통해 생성되는 비정형 데이터의 양은 빠른 속도로 증가하고 있으며, 이를 저장, 가공, 분석하기 위한 도구의 개발도 이에 맞추어 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 환경에서 다양한 분석도구를 통해 텍스트 데이터를 분석함으로써, 기존의 정형 데이터 분석을 통해 해결하지 못했던 이슈들을 해결하기 위한 많은 시도가 이루어지고 있다. 특히 트위터나 페이스북을 통해 실시간에 근접하게 생산되는 글들과 수많은 인터넷 사이트에 게시되는 다양한 주제의 글들은, 방대한 양의 텍스트 분석을 통해 많은 사람들의 의견을 추출하고 이를 통해 향후 수익 창출에 기여할 수 있는 새로운 통찰을 발굴하기 위한 움직임에 동기를 부여하고 있다. 뉴스 데이터에 대한 오피니언 마이닝을 통해 주가지수 등락 예측 모델을 제안한 최근의 연구는 이러한 시도의 대표적 예라고 할 수 있다. 우리가 여러 매체를 통해 매일 접하는 뉴스 역시 대표적인 비정형 데이터 중의 하나이다. 이러한 비정형 텍스트 데이터를 분석하는 오피니언 마이닝 또는 감성 분석은 제품, 서비스, 조직, 이슈, 그리고 이들의 여러 속성에 대한 사람들의 의견, 감성, 평가, 태도, 감정 등을 분석하는 일련의 과정을 의미한다. 이러한 오피니언 마이닝을 다루는 많은 연구는, 각 어휘별로 긍정/부정의 극성을 규정해 놓은 감성사전을 사용하며, 한 문장 또는 문서에 나타난 어휘들의 극성 분포에 따라 해당 문장 또는 문서의 극성을 산출하는 방식을 채택한다. 하지만 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다. 본 연구는 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다는 인식에서 출발한다. 동일한 어휘의 극성이 해석하는 사람의 입장에 따라 또는 분석 목적에 따라 서로 상이하게 해석되는 현상은 지금까지 다루어지지 않은 어려운 이슈로 알려져 있다. 구체적으로는 주가지수의 상승이라는 한정된 주제에 대해 각 관련 어휘가 갖는 극성을 판별하여 주가지수 상승 예측을 위한 감성사전을 구축하고, 이를 기반으로 한 뉴스 분석을 통해 주가지수의 상승을 예측한 결과를 보이고자 한다.
사이버모욕죄 보도에서 한국 언론은 핵심 가치(범죄로부터 안전 vs 표현의 자유)와 귀인 양식(일화적 vs 주제적 귀인)측면에서 상반된 프레임을 구축하여 경쟁한 것으로 나타났다. 본 연구는 뉴스 텍스트 내에서 프레임을 구성하는 주요요소로서 핵심 가치와 귀인 양식에 주목하고, 구체적으로 가치가 신념에 대한 중요도 인식과 정서적 반응을 통해 사이버모욕죄에 대한 의견에 미치는 영향력을 탐구하였다. 또한 귀인 양식이 정서적 매개 과정을 통해 의견에 영향을 미치는 과정도 분석되었다. 온라인 실험 결과, 뉴스 프레임에 함축된 핵심 가치가 무엇이냐에 따라 그에 관련된 신념의 중요도가 변화했으며 이는 부분적으로 사이버모욕죄에 대한 의견에 유의미한 영향력을 행사한 것으로 나타났다. 탐색적인 관점에서 분석된 핵심 가치의 정서적 효과는 미약한 수준에서 발견되었는데, '범죄로부터 안전'이라는 가치는 악플러에 대한 분노를 다소 강화시켰으며 이러한 분노 정서는 사이버모욕죄 찬성 의견을 강화시키는 경향을 보였다. 한편, 개인적귀인이 사회적 귀인에 비해 '문제적 개인들'에 대한 분노 정서를 강하게 초래할 것이라는 가정은 입증되지 않았으나, 일화적 프레임은 주제적 프레임에 비해 더 효과적으로 핵심 가치가 함축하는 방향으로 의견에 영향을 미쳤다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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