빅데이터를 활용한 메타패션 의미구조 분석에 관한 연구 : ‘메타버스’ + ‘패션디자인’ 키워드를 중심으로
Analysis of Meta Fashion Meaning Structure Using Big Data: Focusing on the keywords ‘Metaverse’ + ‘Fashion design
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Along with the transition to the fourth industrial revolution, the possibility of metaverse-based innovation inthe fashion field has been confirmed, and various applications are being sought. Therefore, this study performs meaningstructure analysis and discusses the prospects of meta fashion using big data. From 2020 to 2022, data including the key-word “metaverse + fashion design” were collected from portal sites (Naver, Daum, and Google), and the results of key-word frequency, N-gram, and TF-IDF analyses were derived using text mining. Furthermore, network visualization andCONCOR analysis were performed using Ucinet 6 to understand the interconnected structure between keywords andtheir essential meanings. The results were as follows: The main keywords appeared in the following order: fashion,metaverse, design, 3D, platform, apparel, and virtual. In the N-gram analysis, the density between fashion and metaversewords was high, and in the TF-IDF analysis results, the importance of content- and technology-related words such as 3D,apparel, platform, NFT, education, AI, avatar, MCM, and meta-fashion was confirmed. Through network visualization andCONCOR analysis using Ucinet 6, three cluster results were derived from the top emerging words: “metaverse fashiondesign and industry,” “metaverse fashion design and education,” and “metaverse fashion design platform.” CONCORanalysis was also used to derive differentiated analysis results for middle and lower words. The results of this study pro-vide useful information to strengthen competitiveness in the field of metaverse fashion design.
Abstract
Along with the transition to the fourth industrial revolution, the possibility of metaverse-based innovation inthe fashion field has been confirmed, and various applications are being sought. Therefore, this study performs meaningstructure analysis and discusses the prospects of meta fashion using big data. From 2020 to 2022, data including the key-word “metaverse + fashion design” were collected from portal sites (Naver, Daum, and Google), and the results of key-word frequency, N-gram, and TF-IDF analyses were derived using text mining. Furthermore, network visualization andCONCOR analysis were performed using Ucinet 6 to understand the interconnected structure between keywords andtheir essential meanings. The results were as follows: The main keywords appeared in the following order: fashion,metaverse, design, 3D, platform, apparel, and virtual. In the N-gram analysis, the density between fashion and metaversewords was high, and in the TF-IDF analysis results, the importance of content- and technology-related words such as 3D,apparel, platform, NFT, education, AI, avatar, MCM, and meta-fashion was confirmed. Through network visualization andCONCOR analysis using Ucinet 6, three cluster results were derived from the top emerging words: “metaverse fashiondesign and industry,” “metaverse fashion design and education,” and “metaverse fashion design platform.” CONCORanalysis was also used to derive differentiated analysis results for middle and lower words. The results of this study pro-vide useful information to strengthen competitiveness in the field of metaverse fashion design.
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