텍스트 마이닝(Text Mining)을 활용한 패션모델 연구 동향 분석
Analysis of Fashion Model Research Trends Using Text Mining
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초록
이 연구는 빅데이터 자료를 활용한 패션모델 관련 키워드를 분석하여 패션모델 연구가 지나온 과정과 앞으로 지향해 나가야 할 시각을 고찰해 보는데 의의가 있다. 본 연구는 데이터 수집 → 데이터 전처리 → 데이터 분석의순서로 진행되었으며, ‘패션모델’에 대한 연구 동향 분석을 위해 단어빈도, TF-IDF, 네트워크 분석, CONCOR 분석 등 텍스트 마이닝 기법을 활용하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 단어 빈도 분석 결과, ‘패션’, ‘모델’, ‘디자인’, ‘이미지’, ‘브랜드’ 등의 단어가 높은 빈도를 나타냈다. TF-IDF 분석에서도 ‘패션’, ‘브랜드’, ‘디자인’, ‘소비자’ 등의 단어가 높은 중요도를 보였다 이와 같은 해석은 본 연구의 결과 중 네트워크 분석을 살펴봐도 가능하다. ‘패션’을 중심으로 ‘모델’, ‘디자인’, ‘이미지’, ‘제품’ 등의 단어가 밀접한 연관성을 가지는 것으로 나타났다. 결론적으로지금까지의 연구 동향 분석을 통해 전통적으로 패션모델과 관련한 주 영역인 브랜드, 이미지, 디자인 등과 관련하여 다양한 분석이 이루어졌음을 확인할 수 있었다.
Abstract
This study is meaningful to analyze keywords related to fashion models using big data to examine the process of fashion model research and the perspective to pursue in the future. This study was conducted in the order of data collection → data preprocessing → data analysis, and text mining techniques such as word frequency, TF-IDF, network analysis, and CONCOR analysis were used to analyze research trends on ‘fashion models’. The results are as follows. First, as a result of analyzing the frequency of words, words such as ‘fashion’, ‘model’, ‘design’, ‘image’, and ‘brand’ showed high frequency. In the TF-IDF analysis, words such as ‘fashion’, ‘brand’, ‘design’, and ‘consumer’ showed high importance. Such an interpretation is possible by examining network analysis among the results of this study.