텍스트마이닝을 이용한 패션 유튜브 명품 후기 콘텐츠에 대한 소비자 리뷰 분석 :Analysis of consumer comments on luxury product review contents through fashion YouTube using text mining

김현지

추천

검색

자료유형: 학위논문

저자정보: 김현지 (성균관대학교, 성균관대학교 일반대학원)

지도교수: 황선진

발행연도: 2022

저작권: 성균관대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수159

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

텍스트마이닝을 이용한 패션 유튜브 명품 후기 콘텐츠에 대한 소비자 댓글 분석

김현지 , 송기은 , 황선진 복식 2022.02 학술저널

텍스트마이닝을 이용한 패션 유튜브 명품 후기 콘텐츠에 대한 소비자 리뷰 분석

김현지 의상 2022.01 학위논문

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

2019년부터 시작된 코로나19라는 사태에 전반적 패션 시장의 매출은 감소함에도 불구하고 명품 시장은 일시 정체기를 거쳐 2021년부터 지속적으로 성장하고 있다. 이에 따라 명품 후기를 온라인으로 올리는 명품 후기 콘텐츠도 늘고 있다. 본 연구는 명품 후기 콘텐츠에 달린 소비자 리뷰를 텍스트 마이닝을 이용하여 분석하였다.
본 연구는 유튜브에서 ‘명품 언박싱’이라는 키워드를 조회 순으로 검색하여 노출되는 명품 후기 콘텐츠가 시작되었다고 보는 2016년 1월부터 2021년 4월까지 올라온 영상 중 상위 40개의 영상에 달린 총 23,725개의 댓글을 분석하였다. 자료 분석은 파이썬(Phython)을 이용하여 키위드 빈도분석, 연결정도 중심성 분석, 매개 중심성 분석, 네트워크 시각화를 실시하고 텍스톰을 이용하여 텍스트 감성분석을 실시하였다.
본 연구의 결과는 다음과 같다.
첫째, 명품 후기 콘텐츠에 대한 소비자 반응을 제품, 유튜버 그리고 콘텐츠로 나누어 빈도분석 하였다. 그 결과 제품 측면에서 소비자들은 패션 유튜브를 통해 명품에 대한 관심과 정보를 습득하고 있었다. 또한 소비자들은 유튜브 콘텐츠 속 명품뿐만 아니라 해당 유튜버의 외적인 요소에 대한 관심이 매우 높은 것으로 나타났다. 소비자들은 댓글을 통해 유튜버와 상호작용을 하였는데 이는 소비자들은 유튜브 콘텐츠를 통하여 명품에 대한 대리만족을 하고 있어 일부 소비자들은 유튜브 콘텐츠를 정보의 원천 보다는 단순 재미로 시청하고 있음을 보여주었다.
둘째, 명품 후기 콘텐츠에 대한 네트워크 분석 결과, <예쁘다>, <처음>, <관심>이 가장 높은 중심 키워드로 나타났다.
셋째, 명품 후기 콘텐츠에 대한 소비자 반응의 감성분석 결과, 소비자들은 대부분 명품 후기 콘텐츠에 긍정적인 감정을 가지고 있었다. 즉, 이는 소비자들이 기본적으로 호감을 많이 가지고 있음을 보여주고 또한 소비자들은 패션 유튜버의 명품 후기 콘텐츠를 명품의 주요 정보원천으로 생각고 있어 소비자들이 이들을 주요한 준거집단으로 인식하고 있음을 시사한다. 한편 부정적 반응도 있었는데, 패션 명품 콘텐츠를 유튜버가 과시하는 모습으로 인식하여 불편한 감정을 가지며, 자신과 비슷한 나이 또래임에도 불구하고 상대적 박탈감을 느끼기도 함을 시사한다.
이상의 결과를 바탕으로 한 본 연구의 의의는 다음과 같다. 첫째, 텍스트 마이닝을 통하여 명품 소비 관련 연구들을 소비자 리뷰를 통한 소비자 인식을 실증적으로 분석하여 패션 명품 소비 분야 연구를 확장하였다는 점에 의의가 있다. 둘째, 콘텐츠가 구매의사결정 과정 중 정보탐색의 도구로 사용되며, 콘텐츠에 대한 감정이 구매에 유의한 영향을 끼치는 점을 확인한 것에 의의가 있다. 마지막으로, 본 연구의 결과가 명품 브랜드의 마케팅 전략 수립이나 유튜버의 콘텐츠 기획을 위한 기초 자료로 쓰일 수 있다는 점에서 실무적 의의가 있다.

Despite declining sales in the fashion market due to the COVID-19 pandemic, it is a trend that the luxury product market has been growing. Simultaneously, activities that produce review contents concerning luxury products, which upload reviews of luxury products through online media, are gradually expanding. Accordingly, the purpose of this study is to analyze the comments, which are consumer reviews, on luxury product review contents using text mining.
In this study, a total of 23,725 comments on the top 40 videos uploaded from January 2016 to April 2021, which are exposed by searching for the keyword ‘luxury product unboxing’ on YouTube in order of views, were used for analysis. For data analysis, keyword frequency analysis, connectivity centrality analysis, betweenness centrality analysis, network visualization, and text sentiment analysis were performed using Python and Textom.
The results of the study are as below:
First, as a result of analyzing the frequency of consumer reactions to review contents regarding luxury products, it was analyzed by product, YouTubers and contents as follows. For Product, consumer show interest about product and get information from contents. Also we can find that attention, interest, search processes from AISAS model are shown in comments. For YouTubers, consumers were concentrating on YouTubers than luxury products especially they have interests about their appearance.
And consumers are interaction with YouTubers at comments. For contents, consumer feel vicarious satisfaction and some consumers watch contents for fun not for getting information.
Second, according to the result of network analysis concerning consumer reactions to luxury product reviews, the connection structure of consumer response was shown as follows. “pretty”, “first”, “interest” are main keyword, consumers influenced by visual part of contents and they become to have interest about YouTuber’s fashion, luxury brand and product design.
Third, in consequence of the Sentiment analysis of consumer reactions to review contents regarding luxury products, consumer responses were divided into positive/negative. As a positive reaction, people regard contents as source of information and if consumer have same product with YouTubers, they think YouTubers as reference group. As a negative reaction, it was found that after watching the contents, they felt a sense of emptiness by comparing their own economic situation with that of the YouTubers.

#명품 후기 콘텐츠 #소비자 리뷰 #텍스트 마이닝 #네트워크 분석 #감성분석

제1장 서론 1
제2장 이론적 배경 3
1. 패션 명품 소비 3
1.1 패션 명품 시장 현황 3
1.2 패션 명품 소비 심리 요인 7
1.3 패션 명품 소비 심리 관련 선행연구 8
2. 패션 유튜브 후기 콘텐츠 12
2.1. 패션 유튜브 현황 12
2.2. 패션 유튜브 후기 콘텐츠 유형 14
2.3. 패션 후기 콘텐츠 관련 선행연구 17
3. 텍스트 마이닝 분석 20
3.1 텍스트 마이닝 개념 및 특성 20
3.2 텍스트 마이닝 분석 절차 21
3.3 텍스트마이닝 관련 선행연구 26
제 3장 연구방법 31
1. 연구문제 31
2. 용어정의 31
3. 자료 수집 및 분석 33
3.1 분석 대상 선정 33
3.2 분석 절차 34
제 4장 연구결과 및 분석 39
1. 텍스트 빈도분석 결과 39
1.1 데이터 수집 결과 39
1.2 키워드 빈도분석 41
2. 텍스트 네트워크 분석 결과 50
2.1 네트워크 중심성 분석 50
2.2 텍스트 네트워크 시각화 54
3. 텍스트 감성분석 결과 57
3.1 긍정과 부정 감성 분석 58
3.2 세부 감성 키워드 분석 59
제 5장 결론 및 제언 68
참고문헌 71
부록 81
ABSTRACT 89

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

목차

최근 본 자료

댓글(0)