1인 가구의 증가, 여성의 사회진출, 코로나19로 인한 비대면 소비의 증가 등으로 식품 유통 플랫폼 을 통한 식품의 구매가 급증하고 있다. 이에 본 연구에서는 식품 유통 플랫폼에 대한 소비자의 인식을 분석 하기 위하여 빅데이터 분석을 실시하였다. 주요 포털사이트인 네이버와 다음의 최근 5년간(2015년 1월~2020년 8월) 생성된 데이터를 웹 데이터 분석 프로그램인 텍스톰(Textom)을 사용하여 58,939의 데이터를 수집하였다. 텍스트 마이닝을 위하여 불필요한 단어 등은 정제하였다. 데이터 상위 키워드 빈도, TF-IDF 분석으로 데이터 내에서 많이 언급된 주요 키워드 90개를 도출하였다. 상위 90개의 키워드에는 ‘신선식품’, ‘배송’, ‘상품’, ‘구매’, ‘온라인’, ‘쿠팡’, ‘마켓컬리’, ‘새벽배송’, ‘코로나19’ 등이 포함되어 있었다. UCINET6.0과 Netdraw를 활용한 의미연결망 분석에서는 ‘신선식품’, ‘상품’, ‘배송’, ‘구매’ 등의 키워드가 다른 키워드들과 많이 연결된 상호 관련성이 높은 키워드들임을 알 수 있었다. 마지막으로 CONCOR 분석를 통해 ‘식품 유통 트렌드’, ‘식품 유통 플랫폼 속성’,‘로켓프레시 서비스’, ‘배송 서비스’, ‘식품 전문몰’, ‘HMR류’, ‘신선식품류’의 7개 클러스 터로 군집화 하였다. 분석 결과를 바탕으로 식품 유통 플랫폼에 대한 소비자 인식, 주요 속성, 이슈 등을 파악하였으며, 향후 식품 유통 플랫폼과 관련된 연구를 위한 기초자료 제시 및 마케팅 전략을 구축하는데 기여할 것이다.

핵심용어: 식품 유통 플랫폼, 빅데이터, 텍스트 마이닝, 의미연결망 분석, CONCOR 분석