Purpose: The purpose of this study was to propose useful suggestions by analyzing research Xiaomi which are big data analyses, by collecting data based on Customer Perception in Textom. Methods: The collected data through scraping social media on the Textom site. And data preprocessing was performed using deleting and organizing data(text) that are duplicated, irrelevant, and where there is no meaning. The derived data were analyzed using Textom and Ucinet 6.0 with Text Analysis, WordClould, TF-IDF, Network Analysis, and Emotional analysis. Results: The results of this study are as follows; although the results of Xiaomi's text at domestic and global were similar, it was analyzed that there were perceptions of Xiaomi-related smart home products and cost-effectiveness in Korea, while in foreign countries, there were perceptions of functions and performance centered on smartphones. At domestic and global, the perception of Xiaomi was analyzed to be positive, and implications were presented based on these analysis results. Conclusion: Based on the results, if the product's performance or product competitiveness is considered to be meaningful in the market, and it is expected that there will be an opportunity to change the overall image of Chinese products.
본 연구는 2001년부터 2018년 6월까지 영재상담과 관련된 국내학술지에 게재된 연구논문의 키워드를 추출한 후 언어네트워크분석 방법을 활용하여 연구동향을 분석하였다. 이를 위해 연구대상으로 국내 KCI등재지에 게재된 83편의 논문을 선정하였으며, 이들 논문들을 대상으로 키워드 빈도 및 키워드 네트워크, 연결 중심성을 분석하였다. 연구 결과 첫째, 네트워크 분석결과 영재상담과 관련된 연구는 완벽주의, 진로, 상담, 과학영재의 4가지 키워드가 연구 주제로 주요하게 다루어졌음을 알 수 있다. 둘째, 2001년부터 2018년 6월까지 연도별 추이를 분석한 결과 전체적으로 상위 키워드는 미성취영재, 완벽주의, 과학영재, 영재부모 등으로 나타났다. 상승 키워드는 완벽주의, 이중특수아, 영재부모 등으로 나타났고, 영재학생과 일반학생의 키워드는 하락하는 경향을 보였다. 영재상담 연구가 보다 다양한 관점에서 연구가 이루어져야 할 것으로 해석된다.
This study seeks a method to objectively evaluate sensibility based on Big Data in the field of design. In order to do so, this study examined the sensibility responses on design factors for the public through a network analysis of texts displayed in social media. 'Hanbok', a formal clothing that represents Korea, was selected as the subject for the research methodology. We then collected 47,677 keywords related to Hanbok from 12,000 posts on Naver blogs from January $1^{st}$ to December $31^{st}$ 2015 and that analyzed using social matrix (a Big Data analysis software) rather than using previous survey methods. We also derived 56 key-words related to design elements and sensibility responses of Hanbok. Centrality analysis and CONCOR analysis were conducted using Ucinet6. The visualization of the network text analysis allowed the categorization of the main design factors of Hanbok with evaluation terms that mean positive, negative, and neutral sensibility responses. We also derived key evaluation factors for Hanbok as fitting, rationality, trend, and uniqueness. The evaluation terms extracted based on natural language processing technologies of atypical data have validity as a scale for evaluation and are expected to be suitable for utilization in an index for sensibility evaluation that supplements the limits of previous surveys and statistical analysis methods. The network text analysis method used in this study provides new guidelines for the use of Big Data involving sensibility evaluation methods in the field of design.
Mohammadfam, Iraj;Bastani, Susan;Esaghi, Mahbobeh;Golmohamadi, Rostam;Saee, Ali
Safety and Health at Work
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제6권1호
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pp.30-34
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2015
Background: The purpose of this study was to examine the cohesions status of the coordination within response teams in the emergency response team (ERT) in a refinery. Methods: For this study, cohesion indicators of social network analysis (SNA; density, degree centrality, reciprocity, and transitivity) were utilized to examine the coordination of the response teams as a whole network. The ERT of this research, which was a case study, included seven teams consisting of 152 members. The required data were collected through structured interviews and were analyzed using the UCINET 6.0 Social Network Analysis Program. Results: The results reported a relatively low number of triple connections, poor coordination with key members, and a high level of mutual relations in the network with low density, all implying that there were low cohesions of coordination in the ERT. Conclusion: The results showed that SNA provided a quantitative and logical approach for the examination of the coordination status among response teams and it also provided a main opportunity for managers and planners to have a clear understanding of the presented status. The research concluded that fundamental efforts were needed to improve the presented situations.
목 적: 본 연구는 방사선 종양학과의 학술적 네트워크의 구조적 특성과 네트워크의 형성에 영향을 미치는 요인을 밝히고자 하였다. 대상 및 방법: KoreaMed 데이터베이스에서 1986년부터 2010년 4월 30일까지 국내에서 발간된 논문 중 방사선종양학과가 저자와 기관으로 참여한 논문 1,512편을 발표 연도에 따라 구분하여 네트워크 중심성 및 key player 인덱스를 구하여 비교하였다. 네트워크 분석은 UCINET 6.0을 이용하였고 sociogram을 작성하기 위해 Netdraw 2.090을 사용하였으며, key player 분석은 KeyPlayer 1.44 프로그램을 사용하였다. 결 과: 방사선종양학 분야의 네트워크 집중도는 1986~1990 기간 8.29%에서 2006~2010 기간 1.84%로 현저하게 낮아졌으나 의학물리학회지를 제외하고 임상분야만을 보면 2001~2005년 2.32%에서 2006~2010년 3.80%로 최근 들어 다시 높아졌다. 기관별 중심성 분석에서는 서울대학교가 중심성 7.9%로 가장 높은 지역 중심성을 보이고 있었다. 외향 중심성과 내향 중심성도 모든 기간에 걸쳐 서울대학교가 가장 높았으며(6.50%, 8.54%), 사이 중심성(14.94%)과 위상 중심성(135.234%)도 같은 결과가 나타났다. Key player는 1986~2010 기간에서 인하대학교로(0.491) 나타났으며 의학물리학회지를 제외하면 연세대학교가 0.584로 가장 높게 나타났다. 결 론: 방사선종양학 분야의 네트워크는 각 연구기관의 참여가 확산되고 네트워크 내에 특정 기관으로의 쏠림 현상이 완화되어 중심성이 낮아진 반면 그룹간 교류는 많지 않다. 방사선종양학 분야의 학술적 발전을 위해서는 연구 그룹간 교류를 개선시킬 수 있는 연구 체계의 제도적 보안이 필요하다.
본 연구의 자료처리는 텍스톰(textom)과 소셜미디어의 단어를 중심으로 3가지 영역인 '코로나 19와 프로야구', '코로나 19와 프로야구 무관중', '코로나 19와 프로스포츠'에 대해 웹 환경에서 데이터 수집과 정제작업을 실시한 후 일괄 처리하였으며, 이를 시각화하기 위해 Ucinet6프로그램을 활용하였다. 구체적으로 웹 환경의 수집은 네이버, 다음, 구글의 채널을 활용하였고, 추출된 단어들 중 전문가회의를 통해 30개의 단어로 요약 정리하여 최종 연구에 활용하였다. 30개의 추출된 단어를 매트릭스를 통해 시각화하였으며, 단어의 유사성과 공통성의 군집을 파악하기 위해 CONCOR분석을 실시하였다. 분석결과 코로나 19와 프로야구에 관련된 군집은 1개의 중심클러스터와 5개의 주변클러스터로 구성되었고 코로나 19여파에 따른 프로야구 개막과 관련된 내용을 주로 검색하고 있는 것으로 나타났다. 코로나 19와 프로야구 무관중에 관련된 군집은 1개의 중심 클러스터와 5개의 주변클러스터로 구성되었으며, 코로나 19에 따른 프로야구 경기와 관련된 프로야구 입장의 키워드를 주로 검색하고 있는 것으로 나타났다. 코로나 19와 프로스포츠에 관련된 군집은 1개의 중심클러스터와 5개의 주변클러스터로 구성되었으며, 코로나 19의 여파에 따른 프로스포츠 시작과 관련된 키워드를 주로 검색하고 있는 것으로 나타났다. 이를 종합해보면 포스트 코로나 시대의 프로야구는 많은 변화가 있을 것이라 예상된다. 특히 응원문화는 관중들이 원하는 정도의 만족감은 없겠지만 관중들이 누릴 수 있는 직접관람의 기회를 누리기 위해 야구장에서도 코로나 19를 극복하기 위한 하나의 일상으로의 행동강령이 잘 유지되어야 할 것이다. 관람문화 또한 라이브커머스, AR/VR, O4O(Online for Offline)등의 4차 산업혁명의 기술도입으로 현장감 있는 쌍방향 소통이 가능한 인터렉티브 소통의 디지털이 구현돼야 할 것이다. 포스트 코로나 시대는 프로스포츠에도 새로운 형태의 패러다임이 구축될 것이다. 랜선 응원, SNS를 활용한 응원, 실시간 동시시청, 라이브 채팅응원, 편파중계 등 다양한 형태의 응원문화가 새로운 창작 콘텐츠 형태로 진화할 것이며, 팬들의 욕구를 충족할 수 있는 새로운 형태의 패러다임이 구축돼야 하겠다.
This study aimed at examining fashion consumers' awareness during the COVID-19 pandemic. Big data analysis methods, such as text mining, social network analysis, and regression analysis, were applied to user posts about fashion on Korean portal websites and social media during COVID-19. R 3.4.4, UCINET 6, and SPSS 25.0 software were used to analyze the data. The results were as follows. In researching the popular fashion-related topics during COVID-19, the prevention of infection and prophylaxis were significant concerns in the early stage (Jan 1 to Jan 31, 2020), and changed to online channels and online fashion platforms. Then, various topics and fashion keywords appeared with COVID-19-related keywords afterwards. Fashion-related subjects concerned prophylaxis, home life, digital and beauty products, online channels, and fashion consumption. In comparing fashion consumers' awareness during COVID-19 with SARS and MERS, "face masks" was the common keyword for all three illnesses; yet, the prevention of infection was a major consumer concern in fashion-related subjects during COVD-19 only. As COVD-19 cases increased, the search volume for face masks, shoes, and home clothes also increased. Consumer awareness about face masks shifted from blocking yellow dust and micro-dust to the sociocultural significance and short supply. Keywords related to performance turned out to be the major awareness as to shoes, and home clothes were repurposed with an expanded range of use.
The purpose of this study is to research consumers' perception of the HiSeoul fashion show, which is being used by new designers as a means of promotion, and to propose a strategy for revitalizing new designer brands. This was done in order to secure basic data from fashion consumers, to help guide marketing strategies and promote rising designers. In this research, the consumers' perception of HiSeoul fashion show was verified using text-mining, data refinement and word clouding that was undertaken by TEXTOM3.0. Also, semantic network analysis, CONCOR analysis and visualization of the analysis results were performed using Ucinet 6.0 and NetDraw. "HiSeoul fashion show" was used as the keyword for text-mining and data was collected from March 1, 2018 to April 30, 2019. Using frequency analysis, TF-IDF, and N-gram, it was also shown that consumers are aware of places where shows are held, such as DDP and Igansumun. It was also revealed that consumers recognize rising designer brands, designer's names, the names of guests attending the show and the photo times. This study is meaningful in that it not only confirmed consumers' interest in new designer brands participating in the HiSeoul Fashion Show through big data but also confirmed that it is available as a marketing strategy to boost brand sales. This study suggests using HiSeoul show room to induce consumer sales, or inviting guests that match the brand image to promote them on SNS on the day the show is held for a marketing strategy.
This study analyzes the online issues of design innovation by a fashion creative director. The study selected fashion house Gucci as the main subject and analyzed social media posts. As for study methods, a social matrix program Textom 2.0 collected 13,014 nouns and adjectives using 'Gucci Collection' as a search keyword from Naver Blogs from March to August 2014 and from March to August 2016. Design related issues were derived through semantic network analysis using Ucinet6 and the NetDraw program. The results of the keyword frequency analysis showed that social media user interest for the Gucci collection increased based on the rapid increase in the number of posts from 1,064 to 2,126 after changing the fashion creative director. The results of visualization of semantic network analysis and content analysis also showed that the main issues related to the Gucci collection design changed after the replacement of the fashion creative director. The study found that issues formed around the product information worn by celebrities for promotion purposes during the 2014 period; however, during the 2016 period, issues were formed around 'vintage' and 'retro' runway concepts with design styles related to Alessandro Michele, the new creative director.
This study examines changes in consumer perceptions of fashion shows, which are critical elements in the apparel industry and a means to represent a brand's image and originality. For this purpose, big data in clothing marketing, text mining, semantic network analysis techniques were applied. This study aims to verify the effectiveness and significance of fashion shows in an effort to give directions for their future utilization. The study was conducted in two major stages. First, data collection with the key word, "fashion shows," was conducted across websites, including Naver and Daum between 2015 and 2018. The data collection period was divided into the first- and second-half periods. Next, Textom 3.0 was utilized for data refinement, text mining, and word clouding. The Ucinet 6.0 and NetDraw, were used for semantic network analysis, degree centrality, CONCOR analysis and also visualization. The level of interest in "models" was found to be the highest among the perception factors related to fashion shows in both periods. In the first-half period, the consumer interests focused on detailed visual stimulants such as model and clothing while in the second-half period, perceptions changed as the value of designers and brands were increasingly recognized over time. The findings of this study can be utilized as a tool to evaluate fashion shows, the apparel industry sectors, and the marketing methods. Additionally, it can also be used as a theoretical framework for big data analysis and as a basis of strategies and research in industrial developments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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