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코로나19 확산에 따른 외식에 대한 소비자 인식 분석: 토픽모델링 및 네트워크 분석의 활용

A Study on the changes in dine-out consumer behavior to the Spread of COVID-19 : An application of Topic Modeling and Semantic Network Analysis

저자 : 신서영

로나19로 인한 소비자들의 안과 방역에 관된 조치들로 인해 외식계의 변화가 유되고
있으며, 로나19의 지속은 생 및 소비의 전 계에 걸쳐 새 기준에 대한 부응을 요구하고 있다.
이에 본 연구에서는 로나19 시대의 외식에 대한 소비자 인식을 분석하기 위하여 토픽모델링과 의미연결
분석을 실시하였다. 대표적인 소어인 위터에서 202041일부터 20201231
8 동안 생성된 트윗에서 python3 selenium, beautifulsoup 라이러리를 사용하여 총 1,976건의
터를 수집하였고 마이을 위하여 필요한 어 등은 정제하였다. 첫 번째로 상위 키워드 단순
도 및 TF-IDF 분석으로 이터 내에서 이 언급된 주요 키워드 30개를 각각 도하였다. 상위 30개의
워드에는 로나’, ‘외식’, ‘쿠폰’, ‘’, ‘정부’, ‘여행’, ‘’, ‘’, ‘방역’, ‘창업등이 포함되어 있었
. 번째로 (latent Dirichlet allocation; LDA) 모형을 사용한 토픽모델링 분석으로
나 외식상’, ‘로나 외식 창업’, ‘외식’, ‘로나 외식지원 정책’, ‘지원의 다 개의 토픽
하였다. 마지막으로 의미연결 분석에서는 로나외식과 함께 정부’, ‘쿠폰’, ‘여행’, ‘방역’,
’, ‘’, ‘등의 키워드가 의미연결 내에서 구조와 맥락을 형성하고 의미를 확장시키는 주도
적인 역할을 하는 것을 수 있었다. 분석 결과를 바탕으로 로나 시기의 외식에 대한 소비자 인식 및
등을 파악하였으며, 향후 로나 관 외식 연구를 위한 기초자료 제시 및 마케팅 전략을 구하는
기여할 것이다.
핵심용어: 로나, 외식, 위터, 빅데이터, 토픽모델링, 의미연결

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확장자는pdf05_신서영_이범준[1].pdf

등록자신서영

등록일2021-12-20

조회수48

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