텍스트 네트워크 분석을 활용한 오마카세와 이모카세에 대한 소비자 인식에 관한 연구

• 영문명: A Study on Consumers' Perceptions of Omakase and Imokase Using Text Network Analysis
• 발행기관: 한국외식경영학회
• 저자명: 문성식 권용숙 임현철
• 간행물 정보: 『외식경영연구』26권 2호, 171~189쪽, 전체 19쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경영학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.04.30

국문 초록

본 연구는 최근 2~3년 사이 급격하게 소비자들의 관심도가 높아진 ‘오마카세’와 ‘이모카세’에 대한 소비자들의 인식을 빅데이터를 사용하여 분석하였다. 이를 통해 이 두 가지 외식업태에 대한 소비자들의 행동의 의미를 해석할 수 있는 기초자료로 활용하고자 하였다. 2022년 1월 1일부터 2022년 12월 31일까지 네이버와 다음에서 오마카세 또는 이모카세가 포함된 텍스트 데이터를 수집하였고, 텍스트마이닝, 핵심단어 빈도분석, 중심성분석, 의미연결망분석, CONCOR분석을 실시하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 소비자들은 오마카세와 이모카세에 대하여 긍정적으로 인식하고 있다는 것을 알 수 있다. 둘째, 소비자들은 오마카세를 ① 지역(강남) ② 메뉴(스시, 한우, 초밥, 일식, 소고기) ③ 이용방법(디너, 런치, 코스) ④ 중요속성(가격, 가성비, 친구, 처음)으로 인식하고 있다. 셋째, 이모카세를 ① 지역(강릉, 을지로, 서면) ② 메뉴(양곱창, 술상, 단지) ③ 이용방법(술집, 안주) ④ 중요속성(오마카세, 동상이몽, 이모)으로 인식하고 있다.

영문 초록

This study analyzed consumer awareness of 'Omakase' and 'Imokase', which have rapidly increased consumer interest in the last 2 to 3 years, using big data. Through this, it was intended to be used as basic data to interpret the meaning of consumer behavior for these two restaurant businesses. From January 1, 2022 to December 31, 2022, text data containing Omakase or Imokase were collected from Naver and Daum, and text mining, keyword frequency analysis, centrality analysis, semantic network analysis, and CONCOR analysis were performed. The results of this study are as follows. First, consumers have a positive perception of omakase and imokase. Second, Second, consumers perceive Omakase as follows. ① Region(Gangnam) ② Menu(sushi, Korean beef, sushi, Japanese food, beef) ③ How to use(dinner, lunch, course) ④ Important attributes(price, value for money, friends, use for the first time). Third, consumers perceive imokase as follows. ① region(Gangneung, Euljiro, Seomyeon) ② menu(yang-gobchang, sulsang, danji) ③ How to use(pub, anju) ④ important attribute (omakase, dongsang-imong, imo).

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 이론적 고찰

Ⅲ. 연구설계

Ⅳ. 실증분석

V. 결론 및 제언

키워드

오마카세 이모카세 텍스트 네트워크 분석 텍스트마이닝 CONCOR 분석 Omakase Imokase Text Network Analysis Text Mining CONCOR Analysis