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화장품 소비자는 어떤 기호가치로 소비를 하는가?: 텍스트 마이닝을 이용한 화장품 브랜드 평판과 브랜드 선택속성 분석

What Semiotic Values Do Cosmetics Consumers Consume?: Analysis of Cosmetic Brand Reputation and Brand Selection Attributes Using Text Mining

송만석
한국피부과학연구원 (Korea Institute of Dermatological Sciences)|2021.06|아시안뷰티화장품학술지 (Asian Journal of Beauty and Cosmetology)|제19권 제2호|pp. 263-275|DOI http://dx.doi.org/10.20402/ajbc.2021.0169

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텍스트 마이닝감성 분석워드클라우드 분석语义网络分析기호가치연결의미망 분석嗜好价值文本挖掘词云分析敏感性分析
주제분류미용

초록

목적: 본 연구는 화장품 소비자가 소셜미디어에 작성한 화장품 브랜드 평판과 선택 속성에 대한 담론적 리뷰로 남긴 주관적 감성 빅데이터를 크롤링하여 소비자 자신이 구매한 화장품 기호가치 소비를 어떻게 인식하고 있는가에 대해 텍스트 마이닝 분석 기법인 워드클라우드 분석, 의미연결망 분석, 그리고 감성 분석을 실시하였다. 방법: 빅데이터의 수집과 분석 도구로는 R version 3.6.2-RStudio Version 1.4.1103 프로그램을 이용하여 화장품 소비자가 구매후 남긴 기호가치 경험 리뷰 데이터를 수집하였으며, 수집된 데이터에 대해 데이터의 전처리와 불용어의 설정, 모델링의 실행, 결과 해석까지 총 3단계에 걸쳐 연구를 진행하였다. 결과: 워드클라우드 분석 결과 '피부'라는 단어가 가장 높게 나타났으며 '구입', '자연'이 다음으로 비중이 높게 나타났다. 이들 주제어가 두드러지게 나타난 것은 화장품 이용 소비자가 기호가치에 의해 구매한 화장품 선택 요인의 경험 가치를 잘 반영하고 있다 할 수 있다. 의미연결망 분석 결과에서 '자연', '진짜', '제품', '커버', '사용', 그리고 '스킨 화장품' 등의 경우 연결중심성과 매개중심성, 그리고근접중심성이 높게 나타났으며, 감성 분석 결과 긍정적 반응을 보인 것은 4,742 단어이며, 부정적인 반응 결과 단어는 2,039, 그리고 중립으로 나타난 단어는 14,146으로 나타났다. 결론: 워드클라우드 분석에서 상위 30위의 주제어들은 화장품 이용 소비자의 구매 목적과 선택 속성을 잘 나타내고 있는 것으로 보이며 화장품 소비를 위한 요소에서 매우 중요하다는 것을 의미하고 있다. 의미연결망 분석에서 매개중심성, 연결중심성, 근접중심성 등에서 모두 높게 나타난 '진짜', '제품', 그리고 '스킨 화장품' 등은 일 특정 화장품 브랜드에 대한 의미의 확산과 연결에 중요한 역할을 한다. 감성 분석 결과 긍정적인 감성 반응이 부정적인 감성 반응보다 약2.33배 높게 나타난 것은 연구 대상인 일 특정 화장품 브랜드 기업의 브랜드 평판이 좋은 것으로 판단된다.

Abstract

Purpose: This study aims to empirically analyze how consumers perceive their consumption of the semiotic value from cosmetics that they purchased by using text-mining analysis techniques-word cloud analysis, semantic network analysis, and sensitivity analysis-and examining the subjective emotional big data that consumers have left as discourse reviews concerning the brand reputation and selection attributes of cosmetics in social media. Methods: R version 3.6.2-RStudio Version 1.4.1103 was used to collect and analyze the review data on the semiotic value experience that cosmetics consumers left after their purchases. The research was conducted in three stages: the pre-processing of collected data and setting of stopwords, the execution of modeling, and the result analysis. Results: The word cloud analysis evinced that the word “skin” appeared the most, followed by “purchase” and “nature”. The fact that such keywords featured prominently suggests that cosmetics consumers described their experience of their purchased cosmetics based on a semiotic value. The semantic network analysis revealed that “nature”, “product”, “real,” “cover,” “use,” and “skin cosmetics” had high levels of degree centrality, betweenness centrality, and closeness centrality. Finally, through the sensitivity analysis, 4,742 words showing positive reviews, 2,039 words showing negative reviews, and 14,146 showing neutral reviews were found. Conclusion: In the word cloud analysis, the top 30 keywords represented the purchase goal and selection attribute of cosmetics consumers well and are considerably important for consumption factors related to cosmetics. “Real”, “product”, and “skin cosmetics”, all of which were high in betweenness centrality, degree centrality, and closeness centrality in the semantic network analysis, play an important role in spreading and connecting “meaning” toward particular cosmetics brands on a daily basis. Finally, the sensitivity analysis found that positive emotional reviews appeared approximately 2.33 times more often than negative ones.

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