소셜미디어 텍스트마이닝을 활용한 로봇 바리스타 인식 탐색 연구
A Study on Recognition of Robot Barista Using Social Media Text Mining
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The food tech market, which uses artificial intelligence robots for the restaurant industry, is gradually expanding. Among them, the robot barista, a representative food tech case for the restaurant industry, is characterized by increasing the efficiency of operators and providing things for visitors to see and enjoy through a 24-hour unmanned operation. This research was conducted through text mining analysis to examine trends related to robot baristas in the restaurant industry. The research results are as follows. First, keywords such as coffee, cafe, certification, ordering, taste, interest, people, robot cafe, coffee barista expert, free, course, unmanned, and wine sommelier were highly frequent. Second, time, variety, possibility, people, process, operation, service, and thought showed high closeness centrality. Third, as a result of CONCOR analysis, a total of 5 keyword clusters with high relevance to the restaurant industry were formed. In order to activate robot barista in the future, it is necessary to pay more attention to functional development that can strengthen its functions and features, as well as online promotion through various events and SNS in the robot barista cafe.
Abstract
The food tech market, which uses artificial intelligence robots for the restaurant industry, is gradually expanding. Among them, the robot barista, a representative food tech case for the restaurant industry, is characterized by increasing the efficiency of operators and providing things for visitors to see and enjoy through a 24-hour unmanned operation. This research was conducted through text mining analysis to examine trends related to robot baristas in the restaurant industry. The research results are as follows. First, keywords such as coffee, cafe, certification, ordering, taste, interest, people, robot cafe, coffee barista expert, free, course, unmanned, and wine sommelier were highly frequent. Second, time, variety, possibility, people, process, operation, service, and thought showed high closeness centrality. Third, as a result of CONCOR analysis, a total of 5 keyword clusters with high relevance to the restaurant industry were formed. In order to activate robot barista in the future, it is necessary to pay more attention to functional development that can strengthen its functions and features, as well as online promotion through various events and SNS in the robot barista cafe.
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