빅데이터 분석을 활용한 사찰음식에 대한 인식 연구

• 영문명: A study on the perception of temple food using big data analysis
• 발행기관: 보조사상연구원
• 저자명: 양택수(Yang, Tecksoo) 임선빈(Lim, Sunbin) 정지연(Chung, Jiyeon)
• 간행물 정보: 『보조사상』第64輯, 427~455쪽, 전체 29쪽
• 주제분류: 인문학 > 불교학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2022.11.30

국문 초록

먹는다는 것에 관심이 높아지고 특히, 심화되어가는 현대인의 영향 불균형 해소를 위해 사찰음식에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 텍스톰(Textom)을 활용하여 빅데이터 분석 방식으로 사찰음식에 대한 사람들의 인식을 알아보고자 한다. 첫째, 핵심단어의 빈도분석과 TF-IDF 분석, 연결중심성 분석 결과, ‘음식’, ‘사찰’, ‘스님’, ‘불교’, ‘한국’, ‘요리’, ‘체험’, ‘문화’, ‘문화사업단’ 등의 핵심단어가 모두 상위에 랭크되었다. 둘째, CONCOR 분석을 통해 군집분석을 실시한 결과, ‘한국불교문화사업단 및 사찰음식 명장(대가)’, ‘사찰음식을 주제로 한 학술연구’, ‘사찰음식전문점’, ‘사찰음식에 대한 인식’ 등 4개의 그룹이 형성되었다. 본 연구는 설문조사 방식 위주의 제한적 연구가 진행되었던 사찰음식 연구분야에서 빅데이터를 활용하여 연구의 영역을 확대했다는 데에 의의가 있다. 이러한 연구결과는 향후 사찰음식의 대중화 방안 및 정책 수립에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

영문 초록

Interest in eating is increasing, and in particular, interest in ‘temple food’ is increasing to resolve the growing imbalance in the influence of modern people. This study aims to find out people's perception of temple food through big data analysis using Textom. First, as a result of frequency analysis of key words, TF-IDF analysis, and connection-centered analysis, key words such as 'food', 'temple', 'monk', 'buddhist', 'Korean', 'cooking', 'experience', 'culture', and 'Cultural Corps of Korean Buddhism' were all ranked at the top. Second, as a result of cluster analysis through CONCOR analysis, four groups were formed, including “Cultural Corps of Korean Buddhism and Master of Temple Food (Master Cook)”, “Academic Research on Temple Food”, “Temple Food Restaurant” and “Perception of Temple Food”. This study is meaningful in that it expanded the area of research by using big data in the field of research on temple food, where limited research focused on the survey method was conducted. Based on these research results, it is expected that it can be used as basic data for establishing measures and policies to popularize temple food in the future.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 선행연구고찰

Ⅲ. 연구방법

Ⅳ. 연구결과

Ⅴ. 결론

키워드

사찰음식 빅데이터 텍스톰 CONCOR 분석 Temple Food Big Data Textom CONCOR Analysis