Big data analytics and social media have shifted the way fashion trends are dictated. Fashion as a medium for expressing gender has created new concepts of masculinity in popular culture, where men are increasingly depicted in a softer style. In this study, we analyzed 2,879 menswear collections over a 10-year period from Vogue US to uncover key menswear trends. Using Semantic Network Analysis (SNA) on Orange3, we were able to quantitatively analyze how contemporary menswear designers interpreted diversified trends of masculinity on the runway. Frequency and degree centrality were measured to weigh the significance of trend keywords. "Jacket (f = 3056; DC = 0.80), shirt (f = 1912; DC = 0.60) and pant (f = 1618; DC = 0.53)" were among the most prominent keywords. Our results showed that soft masculine keywords, e.g., "lace, floral, and pink" also appeared, but with the majority scoring DC = < 0.10. The findings provide an insight into key menswear trends through frequency, degree centrality measurements, time-series analysis, egocentric, and visual semantic networks. This also demonstrates the feasibility of using text analytics to visualize design trends, concepts, and patterns for application as an ideation tool for academic researchers, designers, and fashion retailers.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권3호
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pp.223-230
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2020
Companies have made an investment of cost and time to optimize processing of a new business model in a cloud environment, applying collaboration technology utilizing business processes in a social network. The collaborative processing method changed from traditional BPM to the cloud and a mobile cloud environment. We proposed a collaborative system for operating processes in social networks using MOXMDR-DAI+ (eXtended Metadata Registry-Data Access & Integration based multimedia ontology). The system operating cloud-based collaborative processes in application of MOXMDR-DAI+, which was suitable for data interoperation. MOXMDR-DAI+ applied to this system was an agent effectively supporting access and integration between multimedia content metadata schema and instance, which were necessary for data interoperation, of individual local system in the cloud environment, operating collaborative processes in the social network. In operating the social network-based collaborative processes, there occurred heterogeneousness such as schema structure and semantic collision due to queries in the processes and unit conversion between instances. It aimed to solve the occurrence of heterogeneousness in the process of metadata mapping using MOXMDR-DAI+ in the system. The system proposed in this study can visualize business processes. And it makes it easier to operate the collaboration process through mobile support. Real-time status monitoring of the operation process is possible through the dashboard, and it is possible to perform a collaborative process through expert search using a community in a social network environment.
The Seoul city recommended that old apartments be preserved, and as part of that, it decided to preserve some of the buildings for Jamsil Jugong, which was built in 1977, and Gaepo Jugong, which was constructed in 1981. The purpose of this study was to compare and review newspaper articles with two perspectives positive and negative about how the social perception of 'apartment trace remaining' was being constructed. By looking at the meaning of keywords delivered by newspaper articles and the interaction structure between keywords through the analysis of semantic networks, we analyzed how the media is pursuing an issue on the topic of preservation of architectural cultural heritage. The analysis results confirmed that there was a clear difference between positive and negative newspaper. Positive articles dealt with utilization from the point of view of keywords linked to preservation, and negative articles showed that keywords related to the property and backlash of residents linked to the policy of the Seoul Metropolitan Government were linked, leading to high negative public opinion.
This study aims to assess the quality of the EU's public diplomacy efforts through social media. Specifically, this research explores the headquarters of European public diplomacy (European External Action Service, EEAS) and its subordinate agent (EU Delegation to South Korea, EUDK). The main research question is "how coherently and effectively does the EU execute public diplomacy strategies in the third countries?'' This study employs both quantitative and qualitative approaches―the former for the results presentation and the latter for the results interpretation. The results are summarized in two points. First, both the EEAS and the EUDK maintained an objective position by posting only neutral perspectives on their social media. Second, the narratives of the main actors were the same, but the main themes were different according to their contexts. The analysis discusses the effectiveness of the EU's strategic narratives by focusing on measuring message reception. Its limited findings were that social media postings could not induce the audiences' active discussion of the EU's diplomatic performances. The conclusion suggests that the EU should identify the expectations from its global counterparts and use these to forge the Union's strategic narratives.
This study utilizes social big data to investigate the factors influencing the awareness, attitude, and behavior toward vegan fashion consumption among global and Korean consumers. Social media posts containing the keyword "vegan fashion" were gathered, and meaningful discourse patterns were identified using semantic network analysis and sentiment analysis. The study revealed that diverse factors guide the purchase of vegan fashion products within global consumer groups, while among Korean consumers, the predominant discourse involved the concepts of veganism and ethics, indicating a heightened awareness of vegan fashion. The research then delved into the factors underpinning awareness (comprehension of animal exploitation, environmental concerns, and alternative materials), attitudes (both positive and negative), and behaviors (exploration, rejection, advocacy, purchase decisions, recommendations, utilization, and disposal). Global consumers placed great significance on product-related information, whereas Korean consumers prioritized ethical integrity and reasonable pricing. In addition, environmental issues stemming from synthetic fibers emerged as a significant factor influencing the awareness, attitude, and behavior regarding vegan fashion consumption. Further, this study confirmed the potential presence of cultural disparities influencing overall awareness, attitude, and behavior concerning the acceptance of vegan fashion, and offers insights into vegan fashion marketing strategies tailored to specific cultures, aiming to provide vegan fashion companies and brands with a deeper understanding of their consumer base.
최근 웹 기술은 통합화, 가상화, 사회화의 세 가지 원동력에 의해 발전해왔다. 그러나 웹 기술은 소셜 네트워킹 능력의 증가를 제공하는 반면에 개인의 디지털 컨텐츠에 대한 프라이버시의 노출을 더욱 복잡하고 해결하기 어려운 문제로 심화시키고 있다. 대표적으로 세부적인 관계의 정의나 관리가 불가능하여 컨텐츠의 수집, 요약으로부터 개인의 정보 및 관심사가 추론될 수 있고, 정보 소유자만의 소셜 네트워크 구축이 어려운 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 웹 2.0 환경에서 사용자만의 디지털 컨텐츠를 보호하기 위해 기존의 접근 통제 방법에 관계(Relationship)와 컨텐트 시맨틱(Content Semantic)의 개념을 적용한 RCBAC(Relationship-Content based Access Control) 모델을 제안한다. 이 방법은 개인적인 성향 등의 프라이버시가 노출되지 않고 세부적인 관계의 정의나 관리가 가능하도록 하여 정보 소유자가 자신의 소셜 네트워크를 구축할 수 있고, 이것을 웹 컨텐츠로 적용 및 확장할 수 있다.
The purpose of this study was to compare the Starbucks in South Korea with Starbucks in U.S.A through the semantic network analysis of big data by collecting online data with SCTM(Smart Crawling & Text Mining) program which was developed by big data research institute at Kyungsung University, a data collecting and processing program. The data collection period was from January 1st 2014 to December 7th 2017, and packaged Netdraw along with UCINET 6.0 were utilized for data analysis and visualization. After performing CONCOR(convergence of iterated correlation) analysis and centrality analysis, this study illustrated the current characteristics of Starbucks for Korea and U.S.A reflected by the social network and the differences between Korea and U.S.A. Since the Starbucks was greatly developed, especially in Korea. this study also was supposed to provide significant and social-network oriented suggestions for Starbucks USA, Starbucks Korea and also the whole coffee industry. Also this study revealed that big data analytics can generate new insights into variables that have been extensively studied in existing hospitality literature. In addition, implications for theory and practice as well as directions for future research are discussed.
We tried to analyze qualitatively a total of 110 the research papers which were related domestic ecological restoration technologies about 15 years through semantic network analysis in social network analysis. In order to understand the research trends of ecological restoration technologies, we analyzed the degree centrality and betweenness centrality of the Stream/Wetland, Slope, Soil/Others fields selected as Word Cloud. As a result, ecological restoration technologies have been changed. They were focused on the restoration of species or their habitats in the past. However, they have been evolved into the detailed systems to respond in unpredictable natural disasters and climate change, high-resolution image implementation technology to accurately grasp the practical environment and methods related to environmental restoration for human in urban ecosystem. In the future, investment and technology for the ecosystem restoration field will be continuously demanded for the symbiosis of human beings and species in the damaged ecosystem. Therefore, the research trend of ecological restoration technologies should be provided as reliable guidelines when decision makers establish the policy direction or when researchers select their subjects.
본 연구의 목적은 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석을 활용한 소비자 맞음새 평가의 주요 특징을 규명하는 것이다. 이를 위해 SNS에서 수집된 소비자의 2,000여건의 의복 맞음새 평가 후기로부터 의복 맞음새 관련된 텍스트 데이터를 추출하고 의미연결망 분석과 CONCOR 분석을 수행하였다. 연구 결과, '팬츠'와 '스커트'가 많은 맞음새평가어를 공유하며 다양한 형태로 평가되는 것을 확인하였고 의복의 길이가 가장 많이 평가되었다. 인체부위 중 '허리'는 다양한 의복의 맞음새를 평가하는 가장 중요한 부분이며 의복 맞음새평가어 중 '넓은', '큰', '와이드한', '긴' 등이 가장 많이 사용되는 것으로 나타났다. 본 연구는 소비자 맞음새 평가에 사용된 언어의 구조적 관계와 의미를 구체적으로 규명하고 의복 맞음새의 향상을 위한 실증적 기초 자료를 제공하는데 의의가 있다.
이 연구는 민간경비 분야에 대한 연구 경향을 살펴봄으로써 민간경비 분야의 발전 방향을 제시하고자 하는 데 목적을 두고 있다. 연구 경향을 살펴보는데 있어 특정 학문이나 대상의 경향을 분석하는 대표적인 연구방법인 언어 네트워크 분석 방법 중 연결중앙성과 인접중앙성을 활용하여 분석하였다. 그 결과, 연결중앙성과 인접중앙성의 경우에서 직무스트레스, 직무만족와 같은 개인적인 요소들이 경비업법이나 경비원의 교육훈련과 같은 민간경비의 제도적 정책적 문제보다 더 많이 키워드로 나타났다. 이러한 결과들로 볼 때, 민간경비 분야 연구 경향에 있어 제도적 정책적 연구보다는 민간경비원의 개인적 요소에 관한 연구들이 많이 진행되고 있다는 것을 알 수 있다. 이 연구에서의 연구 대상이 국회도서관 내 검색된 연구결과물들만을 대상으로 했다는 점에서 일반화하기엔 한계가 있으며, 추후 그 연구 대상을 확대하여 좀 더 보완 확대할 필요할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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