코로나19 확산에 따른 외식에 대한 소비자 인식 분석: 토픽모델링 및 네트워크 분석의 활용
A Study on the changes in dine-out consumer behavior to t he Spread o f COVID-19 : An a pplication o f Topic Modeling and Semantic Network Analysis
신서영(서일대학교); 이범준(제주한라대학교)
30권 8호, 71~90쪽
초록
코로나19로 인한 소비자들의 불안과 방역에 관련된 조치들로 인해 외식업계의 변화가 유발되고있으며, 코로나19의 지속은 생산 및 소비의 전 단계에 걸쳐 새로운 기준에 대한 부응을 요구하고 있다. 이에 본 연구에서는 코로나19 시대의 외식에 대한 소비자 인식을 분석하기 위하여 토픽모델링과 의미연결망 분석을 실시하였다. 대표적인 소셜 미디어인 트위터에서 2020년 4월 1일부터 2020년 12월 31일까지총 8개월 동안 생성된 트윗에서 python3 selenium, beautifulsoup 라이브러리를 사용하여 총 1,976건의 데이터를 수집하였고 텍스트 마이닝을 위하여 불필요한 단어 등은 정제하였다. 첫 번째로 상위 키워드 단순빈도 및 TF-IDF 분석으로 데이터 내에서 많이 언급된 주요 키워드 30개를 각각 도출하였다. 상위 30개의키워드에는 ‘코로나’, ‘외식’, ‘쿠폰’, ‘사람’, ‘정부’, ‘여행’, ‘확산’, ‘배달’, ‘방역’, ‘창업’ 등이 포함되어 있었다. 두 번째로 잠재 디리클 할당(latent Dirichlet allocation; LDA) 모형을 사용한 토픽모델링 분석으로 ‘코로나 외식상황’, ‘코로나 외식 창업’, ‘배달외식’, ‘코로나 외식지원 정책’, ‘재난지원금’의 다섯 개의 토픽을추출하였다. 마지막으로 의미연결망 분석에서는 ‘코로나’ 및 ‘외식’과 함께 ‘정부’, ‘쿠폰’, ‘여행’, ‘방역’, ‘확산’, ‘사람’, ‘배달’ 등의 키워드가 의미연결망 내에서 구조와 맥락을 형성하고 의미를 확장시키는데 주도적인 역할을 하는 것을 알 수 있었다. 분석 결과를 바탕으로 코로나 시기의 외식에 대한 소비자 인식 및이슈 등을 파악하였으며, 향후 코로나 관련 외식 연구를 위한 기초자료 제시 및 마케팅 전략을 구축하는데기여할 것이다
Abstract
Due to the COVID-19 pandemic, the world’s economy was shut down almost overnight and the food service industry has confronted an unprecedented challenge. Therefore, this study aims to explore the consumers’ perception of dining out in the time of COVID-19 using big data. In order to analyze big data, dining out in the time of COVID-19 related documents that had been generated from April 1, 2020 to December 31, 2020 were collected from Twitter using python3 selenium and beautiful soup. A total of 1,976 documents were collected. Non-relevant and inaccurate words were removed for text mining. Top 30 keywords, such as “COVID-19”, “dine-out”, “coupon”, “person”, “government”, and “travel” were extracted through the frequency analysis and TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) analysis. Through Topic Modeling analysis, keywords were classified into five topics, such as “COVID-19 dine-out situation”, “COVID-19 restaurant start-up”, “restaurant delivery service”, “COVID-19 restaurant industry support policy” and “COVID-19 disaster subsidy”. Through semantic network analysis, it was found that “COVID-19”, “dine-out”, “government”, “coupon”, “travel”, “person”, “quarantine”, “diffusion” and “delivery” were highly interrelated with other keywords. Based on these results, consumers’ perceptions and issues of dining out during the time of COVID-19 were identified. Moreover, this study will provide theoretical implications for future research and practical implications for developing successful COVID-19 countermeasures for the restaurant industry.
- 발행기관:
- 한국호텔외식관광경영학회
- 분류:
- 관광학