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학술저널
저자정보
현은정 (홍익대학교) 김태석 (와세다대학교)
저널정보
중앙대학교 한국전자무역연구소 전자무역연구 전자무역연구 제21권 제1호
발행연도
2023.2
수록면
1 - 21 (21page)

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Purpose: In this article, we investigate the emergence and success of start-ups in the e-commerce and online business sectors during the COVID-19 pandemic using structural topic modeling (STM). Composition/Logic: STM is a statistical technique that utilizes natural language processing (NLP) to identify patterns and trends in large text data. We analyzed business description text data from 7,933 start-ups founded between 2018 and 2021, sourced from the Crunchbase database. Findings: Our STM analysis identified four sectors—financial technology (fintech), educational technology (edtech), event planning, and social platforms—that we term the “COVID hot sectors,” which experienced significant growth during the pandemic. To further explore these findings, we conducted supplementary analyses using start-up funding data and the Google Community Mobility Report. Originality/Value: Our results suggest that the rise of the COVID hot sectors may have been influenced by social distancing and mobility restrictions during the pandemic and that start-ups in these sectors attracted increased attention from investors and stakeholders after the outbreak. This study has implications for understanding entrepreneurship during times of crisis and the business models of e-commerce and online start-ups.

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