KCI우수등재
언어네트워크 분석을 활용한 핫플레이스 이미지 연구 -서울특별시 지역별 맛집을 중심으로- = A Study of Hot Place Images Using Semantic Network Analysis: The Case of Local Restaurants in Seoul
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2020
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI우수등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
9-31(23쪽)
KCI 피인용횟수
8
DOI식별코드
제공처
소장기관
Recently, people are active in sharing their experiences with visiting trendy places on Social Network Service (SNS). Such places are expressed as ‘hot place’, and the unique atmosphere of hot places including restaurants have become a major reason to visit. This study used semantic network analysis to examine the images of hot places mentioned in social media focusing on restaurants by limiting the spatial scope to Seoul Metropolitan City. This study used the Textom for Text Mining using data from blogs of NAVER and DAUM, news articles of Google, Facebook, and Twitter. To examine the seasonal effect, data from two seasons (summer and winter) were collected and analyzed accordingly. This study verified the images of hot places by conducting the centrality analysis using the UCINET, and classified similar keywords into clusters through the structural equivalence analysis. The results showed that Seongsu-dong, Hongdae, Ikseon-dong, and Eulji-ro were mentioned the most as hot places of Seoul region. The keywords such as ‘cafe’ and ‘date’ were mostly searched. The images of places were verified as follows: Seongsu-dong as industrial interior design and remodeling factories, Hongdae as a place with great clubs and cost effectiveness, Ikseon-dong as new-tro using Hanok, and Eulji-ro as a place coexisting with the past and present. It has been found that the image of a region is variously recognized, and the image of a restaurant food and the image of a place do not necessarily match. The findings could serve as useful information for restaurant start-ups and local marketing.
더보기최근 트렌디한 장소를 방문하여 자신의 일상을 SNS에 공유하는 사례가 활발해지고 있다. 이러한 장소를핫플레이스라는 단어로 표현하며, 핫플레이스들의 독특한 분위기와 맛집들은 이곳을 방문하는 주요한 목적이 되고 있다. 이 연구의 목적은 SNS의 비정형 데이터를 텍스트 마이닝(text mining) 기법으로 정제하고 언어네트워크분석을 활용하여 맛집을 중심으로 한 핫플레이스의 이미지를 도출하고자 한다. 또한 핫플레이스 이미지의 계절적 변화를 알아보기 위해 여름과 겨울로 구분하여 분석하였다. 분석의 공간적 범위를 서울특별시로 한정하고 네이버와 다음의 블로그, 구글의 뉴스와 페이스 북, 트위터의 자료를 수집하였다. 텍스트 마이닝은 텍스톰(Textom)을 활용하였고 이와 함께 UCINET을 이용하여 중심성 분석과 구조적 등위성 분석을 통해 유사한 키워드를 군집으로 분류하여 핫플레이스의 이미지를 확인하였다. 주요한 결과로서 서울지역의 핫플레이스로 성수동, 홍대, 익선동, 을지로가 가장 많이 언급되었고, 공통적으로 ‘카페’와 ‘데이트’의 키워드가 가장 많이 검색 되었다. 장소이미지는 성수동은 공장을 개조한 인더스트리얼 인테리어, 홍대는 클럽들과 가성비가 좋은 곳, 익선동은 한옥을 활용한 뉴트로, 을지로는 과거와 현재가 공존하는 곳으로 확인되었다. 한 지역의 이미지는 다양하게 인식되고 있으며 맛집 음식의 이미지와 장소 이미지가 반드시 일치하는 것은 아닌 것으로 조사 되었다. 이 연구는 언어 네트워크 분석을 통해 서울특별시 내의 핫플레이스를 세분화하고 계절적인 비교를 통해 SNS에 노출된 일반 이용자들의 언어를 분석함으로써 외식창업 시 기초자료로서 지역별 경쟁업종과 취약업종을 파악하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상한다. 또한 핫플레이스 맛집을 중심으로 지역의 이미지를 분석하였으므로 외식 실무자의 지역마케팅 기초자료로 활용될 가치가 있다고 할 수 있다.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2022 | 평가예정 | 계속평가 신청대상 (등재유지) | |
2017-01-01 | 평가 | 우수등재학술지 선정 (계속평가) | |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2001-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
1998-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.95 | 1.95 | 1.78 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.8 | 1.82 | 2.049 | 0.92 |
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)