빅데이터 분석을 적용한 코로나19 팬데믹에 따른 무용공연 산업에 관한 이슈 분석
Analysis of issues related to the dance performance industry according to the COVID-19 pandemic by applying big data analysis
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The purpose of this study is to derive issues related to the dance performance industry due to COVID-19 by applying big data analysis. These findings could provide social awareness and key attributes for the dance performance industry stagnated by COVID-19. Data were collected from January 1, 2020 to December 31, 2021, focusing on the keywords of “dance, performance, industry” using Textom, a big data collection and analysis tool. Data were analyzed through frequency and TF-IDF analysis of text mining analysis, degree centrality and CONCOR analysis of social network analysis. The results obtained through these procedures are as follows. First, the total number of data was 8,405, and the total volume was 3,643KB. Second, as a result of frequency analysis and TF-IDF analysis of text mining analysis, terms such as performance, dance, industry, theater, art, and musical were found in the highest order. Thrid, as a result of degree centrality analysis, terms similar to the results of text mining analysis were found in high order, and as a result of CONCOR analysis, 5 clusters(support, COVID-19, online, study, practical dance) were derived. These findings can provide both academic and empirical basic data on the development of the dance performance industry.
Abstract
The purpose of this study is to derive issues related to the dance performance industry due to COVID-19 by applying big data analysis. These findings could provide social awareness and key attributes for the dance performance industry stagnated by COVID-19. Data were collected from January 1, 2020 to December 31, 2021, focusing on the keywords of “dance, performance, industry” using Textom, a big data collection and analysis tool. Data were analyzed through frequency and TF-IDF analysis of text mining analysis, degree centrality and CONCOR analysis of social network analysis. The results obtained through these procedures are as follows. First, the total number of data was 8,405, and the total volume was 3,643KB. Second, as a result of frequency analysis and TF-IDF analysis of text mining analysis, terms such as performance, dance, industry, theater, art, and musical were found in the highest order. Thrid, as a result of degree centrality analysis, terms similar to the results of text mining analysis were found in high order, and as a result of CONCOR analysis, 5 clusters(support, COVID-19, online, study, practical dance) were derived. These findings can provide both academic and empirical basic data on the development of the dance performance industry.
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