빅데이터 분석을 통해 살펴본 구전 연구 동향

• 영문명: Word-of-Mouth Research Trends Through Big Data Analysis - From 1990 to 2020, Published in the Journal of Social Science -
• 발행기관: 한국소비문화학회
• 저자명: 우정훈(Woo, Jeonghoon) 김문섭(Kim, Moonseop)
• 간행물 정보: 『소비문화연구』제24권 제4호, 23~42쪽, 전체 20쪽
• 주제분류: 사회과학 > 사회과학일반
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2021.12.31

국문 초록

본 연구는 구전에 대한 국내 연구 동향을 객관적으로 파악하기 위하여 빅데이터 분석을 사용한 메타분석을 수행하였다. 1990년부터 2020년까지의 사회과학 등재지 논문을 중심으로 구전과 관련된 450편 논문의 초록을 빅데이터화한 후, 토픽 모델링과 네트워크 분석을 사용하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 빈도분석에서는 ‘영향’, ‘연구’, ‘분석’, ‘소비자’ 순으로 높은 빈도를 보였고, 그 결과는 워드클라우드를 통해 시각화하였다. 둘째, 토픽 모델링을 활용하여 5개의 토픽을 도출하고, 핵심 키워드를 시각화하였다. 5개의 토픽은 ‘온라인 구전’, ‘구전의 효과’, ‘구전의 주체 및 대상’, ‘구전과 신뢰’, ‘구전과 만족도’로 분류하였다. 셋째, 네트워크 분석의 하위 차원인 키워드 네트워크 분석에서는 소비자와 온라인이 네트워크의 중심에 위치하고 있음을 확인했는데, 이는 구전과 관련된 연구가 소비자와 온라인을 중심으로 진행되었음을 의미한다. 구체적으로 ‘소비자’는 ‘온라인’, ‘부정’, ‘브랜드’와, ‘온라인’은 ‘소비자’, ‘기업’, ‘신뢰’, ‘특성’, ‘긍정’ 등의 키워드와 강한 연결이 되고 있음을 확인했다. 넷째, 가장 일반적인 네트워크 분석방법인 중심성 분석에서는 ‘소비자’가 연결 중심성, 매개 중심성, 근접 중심성에서 모두 높게 나타났는데, 이는 네트워크 내에서 매우 큰 영향력을 가지고 있음을 나타낸다. 이외에도 ‘온라인’, ‘정보’, ‘긍정’, ‘신뢰’ 등의 키워드가 세 가지 중심성 항목에서 비교적 높은 수치를 나타냈다. 이상의 결과를 바탕으로 연구의 시사점을 도출하고, 향후 연구 방향을 제시하였다.;

영문 초록

This study aims to understand domestic research trends on word-of-mouth (WOM). The authors conducted topic modeling and network analysis based on big data sets extracted from the abstracts of 450 studies about WOM published in the Journal of Social Science from 1990 to 2020. The main results of this study are as follows. First, keyword frequency analysis showed high frequency in the order of ‘influence’, ‘research’, ‘analysis’, and ‘consumer’. Second, five topics (‘WOM in online’, ‘the effect of WOM’, ‘subject and object of WOM’, ‘WOM and trust’, and ‘WOM and satisfaction’) were derived through topic modeling. Third, keyword network analysis showed that ‘consumers’ and ‘online’ are at the center of the network. Specifically, ‘consumer’ is strongly connected to keywords such as ‘online’, ‘negative’, ‘brand’, while ‘online’ are ‘consumer , ‘corporate’, ‘trust’, ‘specific’ and ‘positive’. Fourth, in centrality analysis, ‘consumer’ is all high in degree centerality, betweeness centrality, and closeness centrality. In addition, keywords such as ‘online’, ‘information’, ‘positive’, and ‘trust’ were relatively high in three centrality categories. Based on the above results, the implications and limitations of current research were presented.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구방법

Ⅳ. 분석결과

Ⅴ. 결론 및 시사점

참고문헌

키워드

구전 빅데이터 분석 토픽 모델링 네트워크 분석 메타분석 Word-of-Mouth(WOM) Big Data Analysis Topic Modeling Network Analysis Meta analysis