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논문KCI 등재

가상 인플루언서 인식 및 감정 연구: 귀납적인 텍스트마이닝 분석과 연역적인 연구모형 기반 선행연구의 비교연구를 중심으로

A Study on Perception and Emotion of Virtual Influencers: Focusing on Comparative Studies of Inductive Text Mining Analysis and Deductive Research Model-based Prior Research

권순동|공해연
대한경영정보학회 (Daehan Academy Of Management Information Systems)|2022.12|경영과 정보연구 (Management & Information Systems Review)|제41권 제4호|pp. 49-71|DOI 10.29214/damis.2022.41.4.004

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텍스트마이닝Text mining언어 네트워크 분석Semantic network analysis감성분석빈도분석Frequency analysisVirtual influencerSentiment analysis가상 인플루언서구조적 등위성 분석Structural equivalence analysis
주제분류경영학

초록

최근 인공지능과 그래픽 기술을 기반으로 제작된 가상 인플루언서가 등장하여 사람들에게 많은 영향을 주고 있다. 이러한 가상 인플루언서에 관한 댓글을 크롤링하고 텍스트 마이닝하여 키워드 동향을 제시하는 공학 기술적 연구가 진행되었다. 또한 마케팅 분야에서 가상 인플루언서에 관한 연구모형을 수립하고 설문조사하여 검증하는 실증연구가 수행되었다. 그러나 공학 기술적 연구들은 가상 인플루언서에 대한 주요 연구변수나 관계성을 제시하지 못한다는 한계가 있고, 경영 분야 연구들은 연구자의 특정 관점에 한정되어 설명하는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 귀납적인 텍스트 마이닝 기반의 공학적 연구와 연역적인 인과모형 기반의 경영학적 연구를 연계하여 연구함으로써 가상 인플루언서에 대한 대중의 인식과 감정을 규명하고, 각 연구방법이 지닌 한계점을 극복하고 기존 연구를 발전시켰다. 이를 위해 가상 인플루언서의 YouTube 동영상 이용자 댓글을 추출하였다. 댓글 데이터를 전처리한 후에 빈도분석과 TF-IDF 분석, 구조적 등위성 분석, 감성분석 등을 수행하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 빈도분석 결과, 사람들은 가상 인플루언서의 외모, 콘텐츠, 기술에 많은 관심을 보였고, 특히나 가상 인플루언서의 얼굴, 춤, 노래 등과 같은 외형적 부분에 많은 관심을 보였다. 둘째, 구조적 등위성 분석을 수행한 결과, 의인성, 소통성, 태도, 기술수용, 제작기술의 5개 키워드 그룹이 제시되었다. 셋째, 감성분석 결과, 가상 인플루언서에 대한 긍정 감정은 45.8%, 부정 감정은 16.7%, 중립 감정은 37.5%로서 긍정 감성이 가장 높게 나타났다. 이로써 가상 인플루언서에 대한 사람들의 인식이나 감정이 대체로 긍정적임을 확인하였다. 본 연구는 최근 새롭게 등장한 가상 인플루언서에 대한 사람들의 인식과 감정을 규명하였다는 점에서 의미가 있다. 그리고 귀납적 방법과 연역적 방법을 함께 사용하여 공학 기술적으로 연구되어 결과를 나열하는 방식의 방법적 한계를 보완하고, 경영적, 사회적 의미를 해석하고 설명하였다는 점에서 의미가 있다.

Abstract

Recently, a virtual influencer created based on artificial intelligence and graphic technology has appeared and has a lot of influence on people. Engineering and technical research was conducted to suggest keyword trends by crawling and text mining comments on these virtual influencers. In addition, empirical research in the field of marketing was conducted to establish a research model for virtual influencers, and to conduct a survey to verify them. However, engineering and technical studies have a limitation in that they cannot present major research variables or relationships on virtual influencers. Studies in the field of management have limitations in partially explaining because they are caught up in the researcher's specific point of view. Therefore, in this study, text mining-based engineering research and causal model-based business management research were linked. Through this, the public's perceptions and emotions of virtual influencers were investigated, and the limitations of each research method were overcome. After extracting and preprocessing data from YouTube reviews about virtual influencers, keyword frequency analysis, TF-IDF analysis, structural equivalence analysis, and sentiment analysis were performed. The study results are summarized as follows. First, as a result of keyword frequency analysis, people showed a lot of interest in the appearance, content, and technology of virtual influencers. People especially paid more attention to the virtual influencer's appearance, such as the face, dance, and song. Second, as a result of structural equivalence analysis, five keyword groups were presented: anthropomorphism, communication, attitude, technology acceptance, and creative technology. Third, as a result of sentiment analysis, positive emotions for virtual influencers were 45.8%, negative emotions 16.7%, and neutral emotions 37.5%, showing the highest positive emotions. As a result, it was confirmed that people's perceptions and emotions toward virtual influencers were generally positive. This study is meaningful in that it identified people's perceptions and emotions about the newly emerging virtual influencers. And it is meaningful in that it developed the methodological limitations of engineering research and explained managerial and social meanings by using both inductive and deductive methods.

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