본 논문에서는 지난 33년간 국내 케이팝(K-POP) 관련 뉴스 보도자료를 중심으로 텍스트마이닝 분석방법을 활용, 빅데이터 분석을 진행하였다. 4개로 구분된 시대별 케이팝의 동향, 그리고 그 분석결과가 가지는 시사점에 대해 연구문제를 설정하였다. 자료 분석을 위해 빅카인즈(BigKinds) 데이터분석 플랫폼을 이용하여 1990년 1월 1일부터 2022년 12월 31일까지의 케이팝 관련 보도자료 129,062건을 수집하였고, 파이썬 환경에서 활용할 수 있는 텍스트마이닝 모듈을 통해 데이터 전처리 및 분석을 진행하였다. 그 분석결과는 다음과 같다. 케이팝 1기의 주요 키워드로는 ‘사랑’, ‘미국’, ‘일본’, ‘문화’, ‘록’ 등으로 나타났다. 케이팝 2기의 주요 키워드로는 ‘일본’, ‘사랑’, ‘미국’, ‘홍보’, ‘영화’ 등으로 나타났다. 케이팝 3기의 주요 키워드로는 ‘아이돌’, ‘방탄소년단’, ‘예능’, ‘투데이’, ‘사랑’ 등으로 나타났다. 케이팝 4기의 주요 키워드로는 ‘아이돌’, ‘트로트’, ‘방탄소년단’, ‘코로나’, ‘예능’ 등으로 나타났다. 이후 분석 결과를 중심으로 연구자 간 논의를 거쳐 연구자의 해석을 다양한 참고문헌들과 대조하며 최종 논의점을 도출하였다. 본 연구는 케이팝 분야의 정량적 학술자료를 제공하였다는 데 있어 의의를 가진다.
In this paper, big data analysis has been conducted using text mining, focusing on domestic K-pop-related news press releases for the past 33 years. Research questions were set on the trends of K-pop by era divided into four categories and the implications of the analysis results. For data analysis, 129,062 K-pop-related press releases from January 1, 1990 to December 31, 2022 were collected using the BigKinds data analysis platform, and data preprocessing and analysis were conducted through text mining modules that can be used in the Python environment. The analysis results are as follows. The main keywords of the first K-pop period were 'love,' 'America,' 'Japan,' 'culture,' and 'rock.' The main keywords of the second K-pop group were 'Japan,' 'Love,' 'America,' 'Promotion,' and 'Movie.' The main keywords of the third K-pop generation were 'idol,' 'BTS,' 'entertainment,' 'Today,' and 'love.' The main keywords of the 4th K-pop group were 'idol', 'trot', 'BTS', 'corona', and 'entertainment'. After that, the final discussion points were derived by comparing the researcher's interpretation with various references through discussions between researchers focusing on the analysis results. This study is meaningful in that it provides quantitative academic data in the field of K-pop.
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구방법
Ⅲ. 연구결과
Ⅳ. 결론