텍스트 마이닝(Text-mining)을 이용한 댓글 분석 연구 - BTS의 ‘Butter’와 ‘Permission to Dance’ 뮤직비디오 유튜브 댓글을 중심으로 -
A Study on the Analysis of Comments Using Text-mining - BTS' ‘Butter’ and ‘Permission to Dance’ music videos focusing on YouTube commemts -
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초록
본 논문은 BTS 뮤직비디오의 유튜브 댓글을 분석 대상으로 텍스 트 마이닝을 이용해 대중들이 왜 그들의 뮤직비디오에 열중하는 지 그 반응을 살펴보고자 한다. ‘Butter’와 ‘Permission to Dance’ 뮤 직비디오를 대상으로 유튜브 댓글에서의 키워드 출현 빈도 분석 을 하여 두 곡의 고빈도 키워드가 어떻게 나타나는지 살펴보고, 텍스트 마이닝 기법인 토픽 모델링을 실시하여 댓글의 주제(topic) 를 비교 분석한다. 분석 결과를 토대로 뮤직비디오에 대한 대중들 의 반응을 다각도로 살펴보고자 한다.
Abstract
This study aims to examine the response of the public to why they are enthusiastic about their music videos by using text mining to analyze YouTube comments in BTS music videos. It analyzes the frequency of keyword appearance in YouTube comments for "Butter" and "Permission to Dance" music videos. In addition, we examine how the high-frequency keywords of the two songs appear, and compare and analyze topics by performing topic modeling, a text mining technique. First, what both music videos have in common is that they received positive reviews from the public. It also showed BTS ARMY’s influence and again showed that fandom culture is an important factor in their success. The frequency of positive evaluation of the song or music video itself in the video comments and the appearance of keywords or sentences related to it was high. In addition, there were many keywords related to ARMY. When looking at the TF-IDF value, it can be seen that both videos were of high importance for ARMY. Second, there was a difference in the subject of public comments related to the two videos. In the case of "Butter," there was a lot of admiration for the number of views and evaluation of the song, while "Permission to Dance" had a lot of praise for the lyrics and singers. "Butter" can be seen as showing strong characteristics of existing K-POPs and the public's response to them. On the other hand, 'Permission to Dance' has a message of consolation for the current socioeconomic difficult situation. And it can be seen that the positive public response to this appeared as an evaluation of the lyrics and singers. Based on the analysis results, we would like to predict the future development of the pop music industry and research directions by examining the public's reactions to the music video from various angles.
참고문헌 (34)
- 김남국, "BTS INSIGHT 잘함과 진심-BTS에게 베우는 Z세대 경영전략" (2018), 비밀선서
- 권상정, "플랫폼에 따른 다큐멘터리 서사전략 연구: <BTS: Burn the Stage>를 중심으로", 한국콘텐츠학회 논문지, 21(5), pp.949~960 (2021), 한국콘텐츠학회[DOI]
- 김갑철, "토픽모델링을 활용한 국내 지역지리교육 연구 동향 분석", 사회과교육, 58(4), pp.49~68 (2019), 한국사회과교육연구학회[DOI]
- 김미라, "토픽모델링을 활용한 소비자교육 연구 동향 분석", 소비자정책교육연구, 16(2), pp.83~115 (2020), 한국소비자정책교육학회[DOI]
- 김은정, "뉴미디어 시대의 팬덤과 문화매개자: 방탄소년단(BTS) 사례를 중심으로", 한국콘텐츠학회 논문지, 20(1), pp.378~391 (2020), 한국콘텐츠학회[DOI]
- 김지연, "입소문 바이럴 마케팅 뭐길래. .BTS 월드 팬심·괄도네넴띤 출시 등 성공적", 한국정경신문, ~ (2020)
- 문영주, "토픽모델링과 언어 네트워크 분석을 활용한 교장공모제 관련 연구동향 분석", 교육문화연구, 26(1), pp.217~242 (2020), 교육연구소[DOI]
- 박건욱, "방탄소년단, 9월 11일 전격 컴백…기대감 UP", 아시아경제, ~ (2017)
- 방성원, "온라인 한국어 교육 관련 연구 동향 분석 -토픽 모델링과 언어 네트워크 분석을 중심으로-", 한국언어문화학, 18(1), pp.1~30 (2021), 국제한국언어문화학회
- 박호진, "빅데이터와 빅데이터 정제 기술", 한국컴퓨터정보학회지, 21(1), pp.1~8 (2013), 한국컴퓨터정보학회
- 양희수, "신문 기사 담론 토픽 모델링분석을 통한 “방탄소년단”의 성공 요인에 대한 탐색적 연구", 문화와융합, 41(1), pp.55~92 (2019), 한국문화융합학회
- 유지영, "한국 전통춤과 K-pop 댄스의 융합 : 2018 MMA 방탄소년단‘IDOL’유튜브 댓글 분석", 한국엔터테인먼트산업학회논문지, 13(8), pp.189~198 (2019), 한국엔터테인먼트산업학회[DOI]
- 이규탁, "방탄소년단 : 새로운 세대의 새로운 소통 방식, 그리고 감정노동", 문화과학, 93, pp.287~291 (2018), 문화과학사
- 이민하, "브랜드 커뮤니티 구성원의 추구가치 분석 : 방탄소년단과 아미 사례를 중심으로", 한국엔터테인먼트산업학회논문지, 15(3), pp.89~99 (2021), 한국엔터테인먼트산업학회[DOI]
- 이정혁, "방탄소년단, '신인왕 채널방탄'으로 리얼 버라이어티 도전", 스포츠조선, ~ (2013)
- 박은현, "토픽 모델링을 활용한 한국어 교육 연구 동향 분석 - 2016년∼2019년 한국어 교육 연구를 중심으로 -", 한말연구, (57), pp.279~304 (2020), 한말연구학회[DOI]
- 이지영, "BTS 예술혁명: 방탄소년단과 들뢰즈가 만나다" (2018), 파레시아
- 이택광, "방탄소년단 ‘현상’", 문화과학, 97, pp.202~215 (2019), 문화과학사
- 조혜덕, "방탄소년단의 스타 속성이 스타 만족, 신뢰, 태도 그리고 충성도에 미치는 영향", 한국엔터테인먼트산업학회논문지, 12(7), pp.19~34 (2018), 한국엔터테인먼트산업학회[DOI]
- 차민주, "BTS를 철학하다" (2017), 비밀선서
- 청소년문화포럼, "『청소년문화포럼』 통권 제63호", 한국청소년문화연구소, ~ (2020)
- 하근희, "LDA를 활용한 초등국어교육 연구 동향 분석 - KCI 등록 논문을 중심으로 -", 한국초등국어교육, (70), pp.295~318 (2021), 한국초등국어교육학회[DOI]
- 현대경영연구원, "방탄소년단(BTS)의 성공 요인 분석과 활용방안", 경제주평, ~ (2019)
- 홍태호, "LDA를 이용한 온라인 리뷰의 다중 토픽별 감성분석- TripAdvisor 사례를 중심으로 -", 정보시스템연구, 27(1), pp.89~110 (2018), 한국정보시스템학회[DOI]
- Zhang, Kehui, "방탄현상의 문화적 함의와 팬덤 수용의 명과 암", pp.2021
- Blei, D. M., "Latent Dirichlet allocation", Journal of Machine Learning Research, 3, pp.993~1022 (2003)
- Blei, D. M., "Probabilistic topic models", Communications of the ACM, 55(4), pp.77~84 (2012)
- Maier, D., "Applying LDA topik modeling in communication research : Toward a valid and reliable methodology", Communication Methods and Measures, 12(2-3), pp.93~118 (2018)
- K. Bretonnel Cohen, "Getting Started in Text Mining" (2008), ISCB
- Salton G., "Introduction to modern information retrieval" (1983), McGraw-Hill
- 데일리한국, "방탄 1억뷰, 신곡 ‘버터’ 21시간만에 돌파 ‘최단 기록’", 네이트 뉴스, ~ (2021)
- 한겨레, "방탄소년단, 3년 연속 ‘빌보드 톱 소셜 아티스트' 수상", 한겨레, ~ (2019)
- KAC, "코로나19 사태로 인한 미디어 시장의 변화", KAC, ~ (2021)
- YTN, "금의환향 BTS, 화관문화훈장 최연소 수상", YTN, ~ (2018)
