SNS 빅데이터를 활용한 패션모델 인식 연구
A Study on People’s Perception of Fashion Model by Using SNS Big Data
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본 연구에서는 SNS 빅데이터 분석을 활용하여 패션모델에 대한 대중들의 인식과 시대의 흐름에 따른 인식의 변화를 분석하고자 하였다. 모델학의 발전과 모델시장의 활성화를 위해 대중들의 패션모델에 대한 인식을 분석함으로써 효과적인 데이터 분석 결과를 얻는 것을 목적으로 하였으며, 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 기존의 설문조사 방법의 표본 한계를 보완할 수 있는 빅데이터 분석방법 중 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 빈도분석, TFIDF 분석, 워드 클라우드 분석을 실시하였다. SNS 빅데이터 수집 및 분석을 위해 빅데이터 분석 솔루션인 텍스톰(Textom) 프로그램을 사용하였으며, 시대적 흐름에 따른 인식의 변화를 살펴보기 위한 시간적 범위로는 SNS가활발해진 시기인 2010년을 기준으로 2010~2012년도 3년과 2018~ 2020년도 최근 3년으로 하였다. 자료 수집의 핵심 키워드는 ‘패션모델’로 설정하였다. 분석 결과, 2010~2012년도와 2018~2020년도 주요 키워드로는 패션모델의 직업적 특성을 나타내는 단어들인 ‘모델’, ‘패션’, ‘사진’, ‘패션쇼’, ‘런웨이’, ‘화보’ 등이 나타남을 알 수 있었고, 시대적 흐름에 따라 등장한 키워드로 2010~2012년도에는 ’장윤주’, 2018~2020년도에는 ‘한혜진’, ‘시니어모델’, ‘인스타그램’을 확인할 수 있었다. 패션모델의 직업적 특성을 알 수 있는 키워드들이 상위권에 나타나면서 패션모델에 대한 인식을 알 수 있었고, 시대의 흐름을 알 수 있는 키워드로는 ‘장윤주’, ‘한혜진’, ‘시니어모델’, ‘인스타그램’등 사회적 현상과 더불어 패션모델 관련 트렌드를 알 수 있는 핵심 단어들을 찾아볼 수 있었다. 결론적으로 패션모델의 활동 영역이 확대됨에 따라 대중문화인으로서 사회적 관점을 이해하는 것은 매우 중요하며, 패션모델에 대한 인식을 알 수 있는 객관적 데이터 분석 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다. 또한, 최근 등장한 핵심 키워드인 ‘인스타그램’을 적극적으로 활용하여 패션모델 콘텐츠를 생산해야 할 것이며, ‘시니어모델’과 관련된 연구들도 다양하게 진행되어야 할 것이다
Abstract
This study attempted to analyze the people's perception of fashion models and the change in perception according to the trend of the times by using SNS big data analysis. The purpose of this study was to obtain effective data analysis results by analyzing the people's perception of fashion models for the development of model and activation of the model market. To achieve this research purpose, frequency analysis, TF-IDF analysis, and word cloud analysis were conducted using text mining techniques among big data analysis methods that can supplement the sampling limitations of the existing survey method. The Textom, a big data analysis program, was used to collect and analyze SNS big data. The time range to examine the change in perception according to the trend of the time, 2010 is the time when SNS became active based on year, three years from 2010 to 2012 and the last three years from 2018 to 2020. The main keyword for data collection was set to ‘fashion model’. From the results of this study, the main keywords for 2010-2012 and 2018- 2020 were ‘Model’, ‘Fashion’, ‘Photo’, ‘Fashion Show’, ‘Runway’ and ‘Photoshoot’, which are the words representing the professional characteristics of fashion models. As keywords that appeared in accordance with the trend of the times, ‘Yoon-ju, Jang’ in 2010-2012, ‘Hye-jin, Han’, ‘Senior Model’ and ‘Instagram’ were found in 2018-2020. Keywords that can identify the professional characteristics of a fashion model appeared in the top ranks, and the perception of the fashion model could be known. Key words to understand the trend of fashion model as well as social phenomena such as ‘Yoonju, Jang’, ‘Hye-jin, Han’, ‘Senior Model’ and ‘Instagram’ were found as keywords that could tell the trend of the times. In conclusion, as the area of fashion model activity expands, it is very important to understand the social perspective as a pop culture entertainer, and objective data analysis research to know the perception of fashion model should be continuously progressed. In addition, fashion model contents should be produced by actively utilizing ‘Instagram’, a main keyword that has appeared recently, and various studies related to ‘Senior Model’ should be conducted.
참고문헌 (32)
- 김다정, "빅데이터 분석을 활용한 패션쇼에 대한 소비자 인식 연구", 석사, pp.2020
- 김동수, "모델학" (2002), 황금가지
- 김명희, "시대에 따른 패션모델의 이미지 변화에 관한 연구", 복식문화연구, 16(4), pp.735~747 (2008), 복식문화학회[DOI]
- 김윤화, "SNS 이용추이 및 이용행태 분석", 정보통신정책연구원, 19(10), pp.1~7 (2019)
- 김은선, "패션모델의 주관적 자기이미지와 객관적 자기이미지의 비교분석", 석사, 모델, pp.2008
- "스마트폰 가입자 600만명으로 늘고 트위터, SNS 일상화" (2010), 매일경제[URL]
- 박근정, "패션모델의 자기표현력, 무대 자신감, 몰입과 만족도에 관한 연구", 패션 비즈니스, 22(2), pp.118~133 (2018), 한국패션비즈니스학회[DOI]
- 박순희, "패션모델들의 골밀도 수준별 신체조성, 에너지 균형, 주관적 식욕 및 섭식태도에 관한 연구", 박사, pp.2019
- 사은영, "패션모델의 영역확대에 관한 연구", 석사, pp.2015
- 서정아, "사회연결망 분석을 활용한 대구의 관광지 이미지 분석: 온라인 빅데이터를 중심으로", 박사, pp.2016
- 안효선, "빅데이터를 활용한 패션디자인 감성 분석 연구 : 텍스트마이닝과 의미연결망 분석을 중심으로", 박사, pp.2017
- 윤홍근, "문화산업에서 빅데이터의 활용방안에 관한 연구", 글로벌문화콘텐츠, (10), pp.157~180 (2013), 글로벌 문화콘텐츠학회
- 이상혁, "패션모델의 직무만족도 영향요인 연구: 에이전시소속 모델과 프리랜서 모델을 중심으로", 석사, pp.2018
- 이정미, "빅데이터의 이해와 도서관 정보서비스에의 활용", 한국비블리아학회지, 24(4), pp.53~73 (2013), 한국비블리아학회[DOI]
- 이정아, "국내 패션모델의 활동 특성 및 만족도 연구", 석사, 패션예술학과 패션디자인·브랜드매니지먼트전공, pp.2014
- 이진우, "SNS빅데이터를 활용한 디지털사이니지 영상콘텐츠 디자인 연구 : 디지털사이니지 매거진TV를 중심으로", 석사, 영상디자인전공, pp.2014
- 이진형, "데이터 빅뱅, 빅 데이터(BIG DATA)의 동향", 방송통신전파저널, 47, pp.81~85 (2012)
- 장상현, "빅데이터와 스마트교육", 한국정보과학회, 30(6), pp.59~64 (2012)
- 텍스트마이닝과 네트워크 분석을 활용한 미래예측 방법 연구, "정근하", 한국과학기술기획평가원, 13~14 (2010)
- 정여아, "우수 패션모델의 신체적 특성", 석사, 모델, pp.2009
- Big Data 시대의 기술, "조성우", KT 종합기술원, 5~7 (2011)
- 최현주, "빅데이터를 통해 바라본 유아 창의인성 교육 방안 연구", 어린이문학교육연구, 17(4), pp.601~627 (2016), 한국어린이문학교육학회
- 한기향, "빅데이터를 이용한 패션인플루언서에 대한 소비자 견해 분석", 디지털콘텐츠학회논문지, 20(11), pp.2283~2290 (2019), 한국디지털콘텐츠학회[DOI]
- 허준석, "빅 데이터를 활용한 패션 브랜드 웹기반 소비자 평가 트렌드 추이 분석: 브랜드 마케팅 전략과의 연계성을 중심으로", 석사, pp.2019
- 여론 모니터링을 위한 비정형 빅데이터 시공간분석 방법론 연구, "황명화", 국토연구원, ~ (2014)
- Erevellesa, S., "Big data consumer analytics and the transformation of marketing", Journal of Business Research, 69(2), pp.897~904 (2016)
- Erl, T., "Big Data Fundamentals: Concepts, Drivers & Techniques", pp.3~ (2016), Pearson Education, Inc
- Knowledge Discovery in Textual Databases (KDT), "Feldman, R.", KDD, 112~117 (1995)
- Feldman, R., "The Text Mining Handbook" (2007), Cambridge University Press
- Hotho, A., "A brief survey of text mining", Ldv Forum, 20(1), pp.19~62 (2005)
- Jones, K. S., "Index term weighting", Information Storage and Retrieval, 9(11), pp.619~633 (1973)
- Salton, G., "Term-weighting approaches in automatic text retrieval", Information Processing & Management, 24(5), pp.513~523 (1998)