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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임수정 (성균관대학교) 황선진 (성균관대학교)
저널정보
한국패션비즈니스학회 패션 비즈니스 패션 비즈니스 제27권 제1호
발행연도
2023.2
수록면
1 - 15 (15page)

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This study divided articles into two time periods, from 2012 to 2022, with the aim of using big data analysis to look at patterns in the ecosystem of fashion start-ups. The research method extracted top keywords based on TF(Term Frequency) and TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency), analyzed the network, and derived centrality values. As a result of comparing the first and second fashion startup ecosystems, elements of policy, support, market, finance, and human capital were derived in the first period. In addition, in the second period, elements of policy, support, market, finance, and culture were derived. In the first period, the fashion startup ecosystem focused on fostering new designer startups by emphasizing support, finance, and human capital factors and focusing on policies. Meanwhile, in the second period, online-based fashion platform startups and fashion tech startups appeared with the support of digital transformation and fulfillment services triggered by COVID-19(Corona Virus Disease 19), private finances were emphasized, and cultural factors were derived along with success stories of fashion startups. This study is meaningful in that it helps in developing strategies for fashion startups to grow into sustainable companies.
#패션 스타트업 #스타트업 생태계 #빅데이터 #신문기사 #fashion startup #startup ecosystem #big data #newspaper articles

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