빅데이터 분석을 활용한 비건음식 소비자 인식연구

A study on consumer perception of vegan food using big data analysis

본 연구는 최근 세계적으로 이슈되고 있는 ‘비건음식’에 대한 소비자의 인식을 빅데이터를 통해 분석하였다. 텍스톰을 활용하여 다음과 네이버에서 ‘비건음식’이라는 단어로 2020년부터 2022년까지의 텍스트 자료를 수집하였다. 연구를 통해 비건음식 및 식품 연구자들에게 관련된 자료를 제공하고 실무적인 시사점을 제시하고자 하는 목적으로 연구되었다. 수집된 자료는 총 3,866건, 1.469KB로 수집된 자료를 바탕으로 데이터 정제 과정을 거친 후 빈도분석, TF-IDF분석을 시행하여 노출빈도가 높은 상위 50개 핵심단어를 추출하였다. 이후 연결정도 중심성 분석을 통해 네트워크의 밀도지수를 파악하였으며, 구성노드 간 연결 관계를 중심성을 바탕으로 네트워크 시각화 후 핵심노드의 연결 관계를 통해 CONCOR분석을 하여 4개의 군집으로 분류하였다.

This study analyzed consumers' perceptions of 'Vegan food', which has recently become a global issue, with big data. Text data from 2020 to 2022 were collected from Daum and Naver with the word ‘Vegan food’ in using Textom. The results of this study are intended to provide relevant data to vegan food and food researchers. A total of 3,866(1,469KB) cases of collected data were analyzed for the data refinement process based on the collected data. Afterwards, frequency analysis and TF-IDF analysis were performed to extract the top 50 key words with high frequency of exposure. The density index of the network was identified through the degree of connectivity centrality analysis, and the connectivity relationship between component nodes was visualized based on centrality. and then the CONCOR analysis was performed through the connectivity relationship of core nodes to classify into four clusters.