빅데이터 기반 K-POP 아이돌 학문연구의 주제지형 분석

Q: 이 논문에서 정의한 K-POP 아이돌이란 무엇인가?

K-POP 아이돌은 1990년대 중반 기획사 시스템 정착 이후 형성되어, 체계적인 트레이닝과 기획된 콘셉트로 활동하며 새로운 대중문화 장르를 형성하고 팬덤 문화를 구축하는 주체이다. 이들은 음악 활동을 넘어 패션과 스타일링을 통해 대중문화 전반에 영향을 미치며, 글로벌 미디어 노출로 국가 이미지 형성에도 기여하는 복합적 문화 주체이다.

Q: K-POP 아이돌 연구에서 뷰티 및 패션 관련 개념은 어떤 위치를 차지하는가?

연구 결과, K-POP 아이돌 연구에서 뷰티 및 패션 관련 개념은 중심 키워드와 인접한 위치를 차지하고 있으나, 아직 독립된 의미 축으로 충분히 확장되지는 못한 상태이다. 이는 현실의 아이돌 문화에서 메이크업, 헤어, 패션이 압도적인 영향력을 가짐에도 불구하고, 학술연구에서는 해당 주제가 제한적으로 다루어져 왔음을 시사한다.

김연정; 김연아

doi:10.16885/jktc.2025.12.28.4.45

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김연정 (동국대학교) 김연아 (동국대학교)

저널정보: 한복문화학회 한복문화 韓服文化第28卷第4號

발행연도: 2025.12

수록면: 45 - 56 (12page)

DOI: 10.16885/jktc.2025.12.28.4.45

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초록· 키워드

This study conducts a quantitative text-mining analysis of Korean academic research on K-POP idols to systematically identify the topical landscape and clarify how beauty- and fashion-related discussions are situated within the broader scholarly discourse. Academic papers containing terms related to “K-POP idol” in either the title or abstract were collected from the Research Information Sharing Service from 2008 to November 2025. After excluding documents with incomplete metadata, 326 papers were finalized for analysis. The preprocessing procedure included constructing a stopword dictionary, performing morphological analysis with kiwipiepy, extracting noun-type tokens, and applying a minimum length filter of 2 characters, yielding a total of 26,065 noun tokens. Methodologically, both CountVectorizer and TF-IDF were employed to extract keywords that capture both frequency and contextual rarity. A one-mode co-occurrence matrix was then constructed to generate a keyword network, and four centrality measures—degree, closeness, betweenness, and eigenvector centrality—were calculated using NetworkX. Visualization was performed using a spring-layout mapping combined with Louvain community detection to reveal meaningful sub-clusters within the semantic structure. The results indicate that “BTS,” “women,” “image,” “generation,” “global,” and “change” consistently occupy the core of the research landscape, showing high values in both TF-IDF and centrality measures. Degree and closeness centrality revealed a dense and balanced network, whereas betweenness centrality highlighted “design” and “storytelling” as conceptual hinges connecting otherwise separated thematic clusters. Eigenvector centrality further demonstrated that visuality- and identity-related terms—such as “women,” “image,” and “music video”—hold strong influence within the discourse. Longitudinal trends show a marked increase in publication volume after 2018, peaking in 2024–2025, reflecting the institutionalization of fandom-based production culture, platform-driven media structures, and the global expansion of K-POP. This study contributes methodological value by integrating TF-IDF weighting, keyword co-occurrence networks, and centrality analyses to identify both saturated areas and underexplored directions within the field. Limitations include the exclusive reliance on domestic literature and abstract-level text, which restricts the ability to capture international trends fully. Future research should expand the corpus to global academic databases, incorporate full-text analysis, and integrate social media datasets, fandom-generated content, and brand-collaboration materials to deepen the comparative and applied implications of K-POP idol studies.

#centrality analysis(중심성 분석) #K-POP Idol(K-POP 아이돌) #keyword network(키워드 네트워크) #text mining(텍스트마이닝)

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