1인 미디어를 중심으로 본 국내 스니커즈 리셀 시장의 소지바 인식 : 소셜 네트워크 분석 접근 :

변희성

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자료유형: 학위논문

저자정보: 변희성 (연세대학교, 연세대학교 대학원)

지도교수: 이준성

발행연도: 2023

저작권: 연세대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수29

초록· 키워드

스니커즈 리셀 시장은 최근 빠른 성장 속도로 눈길을 끌고 있으며, 이는 앞으로도 지속될 것으로 보인다. 이 시장의 발전은 소비자의 구매 패턴, 브랜드 인식도, 그리고 마케팅 전략 등에 깊은 변화를 가져왔다. 이 중에서도 블로그와 Youtube 등 1인 미디어가 중요한 역할을 하고 있음을 확인할 수 있었다. 이들은 제품의 리뷰, 마케팅, 그리고 사용자 간의 대화를 주도하고 있다. 이러한 플랫폼들 간의 상호작용과 연결은 리셀 시장의 추세를 이해하는데 핵심적이다.
이에 본 연구에서는 스니커즈 리셀 시장에서 1인 미디어 플랫폼인 블로그와 Youtube의 역할과 영향력을 분석하고자 하였다. 이 플랫폼들 사이의 상호작용과 연결성을 파악함으로써, 시장 트렌드를 보다 정확하게 이해하고, 효과적인 마케팅 전략을 구상하는데 필요한 인사이트를 얻고자 하였다. 따라서, 본 연구는 블로그와 Youtube라는 두 가지 플랫폼에 집중하였다.
본 연구의 목적을 달성하기 위해 ‘스니커즈 리셀’,‘신발 리셀’,‘한정판 운동화 리셀’세 가지 키워드를 중심으로 2019년부터 2022년까지 4년 동안의 블로그와 Youtube 데이터를 이용해 스니커즈 리셀 시장의 동향을 체계적으로 분석하였다. 텍스트 마이닝, 의미연결망 분석, 감성 분석 등의 방법으로 분석하여, 스니커즈 리셀에 대한 소비자의 다양한 인식을 확인하였다. 더 나아가, 도출된 네트워크 간의 상관관계를 근거로 1인 미디어 네트워크 간 관계를 파악하여, 스니커즈 리셀 시장의 구조와 동기를 이해하고자 한다. 이 과정에서 네트워크 블록 모델과 QAP 분석을 활용하여 문서와 영상과 같이 채널의 정보 형태에 따른 전이 관계의 방향성을 분석하였다.
본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 텍스트 마이닝을 통해 나이키 브랜드가 리셀 시장을 선도하고 있는 것이 확인되었다. 이는 리셀 시장에서 나이키의 한정판 스니커즈가 두각을 나타내고 있음을 의미하며, 다른 브랜드들이 협업이나 드로우 같은 마케팅 전략을 적용하면, 이 시장은 더욱 확장될 것으로 보인다. 둘째, 감성 분석을 통해 사용자들이 스니커즈 리셀에 대해 대체적으로 긍정적인 반응을 보이고 있음이 발견되었다. 이를 통해 1인 미디어 크리에이터들은 사용자들의 긍정적인 피드백을 활용해 보다 효율적인 마케팅 전략을 마련할 수 있을 것으로 보인다. 셋째, 의미연결망 분석과 네트워크 블록 모델 분석 결과, 블로그와 Youtube가 각각 독립적인 플랫폼으로서, 서로 다른 목적과 사용자 행동을 반영하고 있음이 확인되었다. 이는 각각의 플랫폼이 고유한 커뮤니티를 구축하고, 각기 다른 특징과 주제를 가지고 있다는 것을 보여준다. 마지막으로, QAP 분석을 통해 블로그와 Youtube 간에 상당한 상호작용이 있음이 드러났다. 이는 두 플랫폼이 서로 다른 콘텐츠를 제공하면서도 사용자들 간의 상호작용을 통해 상호 발전하고 있다는 것을 의미하며, 통합적인 관리와 마케팅 전략의 중요성을 강조한다.
또한, 이 연구를 통해 블로그와 Youtube가 각각 다른 목적과 이용자 행동을 반영하고 있음을 확인하였다. 이 두 플랫폼 간에는 서로 강력하게 연결되어 있음을 보여주었다. 이를 통해, 시장 전체를 통합적으로 이해하고 관리하는 것이 중요함을 강조하였다.
따라서, 이 연구는 스니커즈 리셀 시장에 대한 깊이 있는 이해를 제공하고, 블로그와 Youtube라는 두 가지 플랫폼을 통해 시장의 다양한 양상을 분석하였다. 이러한 통찰력은 리셀 시장의 성장 방향과 효과적인 마케팅 전략을 세우는데 중요한 도움이 될 것으로 예상된다. 이 연구 방법론은 다른 소비자 행동과 시장 트렌드 분석에도 적용 가능하며, 다양한 시장에서 중요한 분석 도구가 될 것이다.

The sneakers resale market has recently been attracting attention due to its rapid growth, a trend expected to continue. This market evolution has brought profound changes to consumer purchasing patterns, brand recognition, and marketing strategies. Among these, one-person media platforms such as blogs and YouTube have played a pivotal role. These platforms have been at the forefront of product reviews, marketing, and user interactions. The interplay and connectivity between these platforms are crucial in understanding the trends of the resale market.
In this study, we sought to analyze the role and influence of one-person media platforms, particularly blogs and YouTube, in the sneakers resale market. By understanding the interaction and connectivity between these platforms, we aimed to accurately comprehend market trends and gain insights necessary for devising effective marketing strategies. Consequently, this research focused on blogs and YouTube as two key platforms.
To achieve the goals of this research, we systematically analyzed trends in the sneakers resale market using blog and YouTube data from 2019 to 2022 based on three key phrases: ''sneakers resale'', ''shoes resale'', and ''limited edition sneakers resale''. With the use of text mining, semantic network analysis, and sentiment analysis, we were able to identify a range of consumer perceptions towards sneakers resale. Furthermore, we endeavored to understand the structure and dynamics of the sneakers resale market by identifying relationships between one-person media networks based on the extracted network correlations. We also analyzed the directionality of transitive relations according to the form of channel information, such as documents and videos, using network block models and QAP(Quadratic Assignment Procedure) analysis.
First, through text mining, it was confirmed that the Nike brand is leading the resale market, implying that limited edition sneakers from Nike are prominent in the market. It suggests that if other brands apply marketing strategies like collaborations or draws, the market could expand even further. Second, sentiment analysis revealed that users generally have positive reactions towards sneakers resale. This suggests that one-person media creators can devise more effective marketing strategies using users'' positive feedback. Third, the semantic network analysis and network block model analysis confirmed that blogs and YouTube, as independent platforms, reflect different purposes and user behaviors. This demonstrates that each platform has established unique communities, each with different features and themes. Lastly, the QAP analysis revealed a considerable level of interaction between blogs and YouTube. This indicates that while providing different content, the two platforms are mutually developing through user interactions, emphasizing the importance of integrated management and marketing strategies.
Moreover, this study confirmed that blogs and YouTube reflect different purposes and user behaviors and that there is a strong interconnection between the two platforms. Through this, we emphasized the importance of comprehensively understanding and managing the overall market.
Thus, this study provides an in-depth understanding of the sneakers resale market and analyzes various aspects of the market through two platforms: blogs and YouTube. Such insights are expected to significantly contribute to the direction of growth of the resale market and the creation of effective marketing strategies. The methodologies used in this study can also be applied to analyze other consumer behaviors and market trends, serving as an essential analytical tool in various markets.

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차 례
표 차례 ⅳ
그림 차례 ⅴ
제 1장 서론 1
1.1 연구의 필요성 1
1.2 연구 목적 4
1.3 연구 절차 6
1.4 연구의 제한점 7
1.5 용어의 정의 7
1.5.1 스니커즈 리셀 7
1.5.2 리셀러 8
1.5.3 1인 미디어 8
제 2장 이론적 배경 9
2.1 리셀 소비 9
2.1.1 스니커즈 리셀 10
2.1.2 리셀러 10
2.2 코로나 팬데믹 시기의 소비 11
2.3 1인 미디어 12
2.3.1 블로그 12
2.3.2 Youtube 13
2.4 빅데이터 14
2.5 텍스트 마이닝 18
2.6 소셜 네트워크 분석 19
2.7 의미연결망 분석 20
2.8 연결정도 중심성 분석 21
2.9 감성 분석 21
2.10 네트워크 블록 모델 22
2.11 QAP 분석 24
제 3장 연구 방법 26
3.1 연구 설계 26
3.2 연구의 타당도 27
3.3 자료수집 대상 선정 27
3.3.1 데이터 수집 27
3.3.2 키워드 선정 28
3.3.3 빅데이터 분석 도구 선정 28
3.4 데이터 분석 방법 30
3.4.1 텍스트마이닝 프로세스 30
3.4.2 의미연결망 분석 프로세스 30
3.4.3 네트워크 블록 모델 프로세스 31
3.4.4 QAP 분석 프로세스 32
제 4장 결과 및 논의 34
4.1 데이터 수집 결과 34
4.2 연구의 타당도 35
4.2.1 블로그 데이터 텍스트마이닝 분석 결과 35
4.2.2 Youtube 데이터 텍스트 마이닝 분석 결과 38
4.3 감성 분석 결과 41
4.3.1 블로그 감성 분석 결과 41
4.3.2 Youtube 감성 분석 결과 41
4.4 의미연결망 분석 결과 44
4.4.1 일원모드 네트워크 분석 결과 44
4.4.2 블로그 네트워크 시각화 결과 44
4.4.3 Youtube 네트워크 시각화 결과 47
4.5 네트워크 블록 모델 결과 49
4.6 QAP 분석 결과 53
4.6.1 QAP 상관관계 분석 결과 53
4.6.2 QAP 회귀 분석 결과 53
4.7 논의 54
4.7.1 텍스트 마이닝 결과에 대한 논의 55
4.7.2 감성 분석에 대한 논의 56
4.7.3 의미연결망 분석에 대한 논의 57
4.7.4 네트워크 블록 모델에 대한 논의 60
4.7.5 QAP 분석에 대한 논의 61
제 5장 결론 및 제언 62
4.1 데이터 수집 결과 62
4.2 연구의 타당도 64
참고문헌 65
부록 74
ABSTRACT 76

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	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

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	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
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	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

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