한화(漢畵) 시각디자인 관련 빅데이터 텍스트 분석

Analysis of Big Data Text on Hanwha Visual Design: Centered on Chinese social media

최근 몇 년 사이 한화(漢畵) 하나의 무형문화유산으로서 중국 정부기관의 대대적인 보호와 지원을 받고 있으며 이에 따라 한화 요소를 포함한 시각디자인도 점차 대중들 사이에서 인지도가 상승하고 있다. 본 연구는 중국 온라인 소셜미디어 및 플랫폼을 통해 텍스트 데이터를 수집하여 분석하였으며 연구 결과는 다음과 같다.첫째, 최근 3년간 수집한 소셜미디어 글 총 6,571건에서 추출한 키워드는 총 131,978개로, 그중 출현횟수가 230회 이상인 주요 키워드 60개를 선정했다. 출현횟수가 3,000회 이상인 키워드 중 ‘한화(漢畵)’(15,929회)의 출현빈도가 가장 높았으며, 그다음으로는 ‘시각디자인’(13,396회)등 가장 영향력 있는 키워드 15개를 텍스트 데이터의 토대로 삼았다. 둘째, ‘한화’ 시각디자인 관련 주요 키워드 간의 텍스트 연결망의 연결 중심성 분석을 실시한 결과, ‘한화’(15,929회)와 ‘시각디자인’(13,396회)의 노드 수가 압도적으로 많았으며, 이 노드들은 소셜미디어를 통해 ‘한화’에 대한 반응을 연구하는 중요한 이유다. 셋째, Ucinet 프로그램을 통해 CONCOR 분석을 실시한 결과, ‘한화’ 시각디자인 관련 주요 키워드 사이에 구조적 등위성을 지닌 단어들을 클러스터링(군집화)하여 네트워크를 시각화한 결과, 최종적으로 4개의 클러스터(그룹)를 형성했다. 넷째, 상기 4개 그룹을 대상으로 의미연결망 분석을 실시한 결과, 2그룹, 3그룹, 4그룹은 모두 1그룹에 속한 단어인 ‘한화’, ‘시각디자인’의 구성 부분임을 알 수 있었으며 인터뷰, 설문조사 및 통계 등 연구 방법에 비해 더 효율적이고 유의미한 연구 결과를 도출할 수 있었다.

In recent years, as an intangible cultural heritage of Hanwha, it has been receiving massive protection and support from Chinese government agencies, and as a result, visual design including Hanwha elements has been gradually gaining popularity among the public. This study collected and analyzed textual data through Chinese online social media and platforms, and the results of the study were as follows.First, a total of 131,978 keywords were extracted from a total of 6,571 social media writings collected over the past three years, of which 60 major keywords with more than 230 appearances were selected. Among the keywords that appeared more than 3,000 times, Hanhwa (15,929 times), visual design (13,396 times) appeared the most frequently, followed by 15 most influential keywords . Second, after analyzing the centrality of the text link between major keywords related to Hanwha visual design, the number of nodes in Hanwha (15,929 times), visual design (13,396 times) was overwhelmingly high. This is why we study responses to Hanwha through social media. Third, the results of CONCOR analysis through the Ucinet program resulted in clustering (colonizing) the network of words with structural equivalence between the key keywords related to Hanwha visual design, eventually forming four clusters (groups). Fourth, the four groups analyzed meaningful Internet connections for the objects, and the second, third, and fourth groups were all part of the words Hanwha and visual design that belonged to the first group. Compared with research methods such as interviews, questionnaires, and statistics, this method of analysis produces more effective and meaningful results.