빅데이터 분석을 활용한 골프 레슨 인식에 관한 연구

Abstract

[목적] 본 연구는 온라인 플랫폼 상에서 다양하게 생성되는 골프 레슨 콘텐츠와 관련한 소비자 인식과 트렌드를 파악하기 위해 빅데이터 분석을 실시하였다. [방법] 이를 위해 텍스톰(Textom)을 이용하여 `골프 레슨'을 주요 키워드 한 네이버, 다음의 텍스트 데이터를 2018년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 총 2년의 연구 기간을 설정하여 수집하였다. 이를 정제한 데이터를 토대로 텍스트 마이닝 분석을 실시하고, Ucinet6를 적용해 의미연결망 분석을 시행하였다. [결과] 상위 출현빈도 키워드 중 ‘프로’, ‘연습’, ‘아카데미’가 주요 키워드로 확인되었으며 CONCOR(군집) 분석 시, 총 4개 군집 유형(‘레슨 정보’, ‘레슨 상품’, ‘레슨 장소 및 시설’, ‘레슨 영상’)의 특성이 나타났다. [결론] 본 연구를 통해 골프 레슨과 관련한 소비자 인식, 트렌드에 대한 기초자료를 제공함으로써 골프 레슨 콘텐츠 생산 및 서비스 제공에 있어 전략적 방향성을 제시할 수 있을 것이다. [Purpose] This study conducted big data analysis to identify consumer perceptions and trends related to golf lesson contents generated on the online platform. [Method] For this purpose, collected text data that related to the 'Golf Lesson' keyword using Textom, a total of 2 years from January 1, 2018 to December 31, 2019. Text mining analysis was performed using the refined data, and semantic network analysis was performed using Ucinet6. [Result] Among the top frequency keywords, 'Pro', 'Practice', and 'Academy' were identified as the main keywords. In the CONCOR analysis, appeared as four types ('Lesson Information', 'Lesson Products', 'Lesson Places & Facilitities', 'Lesson Videos') [Conclusion] This study suggests the strategic direction in producing golf lesson contents and providing services by providing basic data on consumer perceptions and trends related to golf lesson.