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언어 네트워크 분석을 통한 화장행동 연구동향 분석
Language network analysis of make-up behavior research 원문보기

The Research Journal of the Costume Culture = 복식문화연구, v.27 no.3, 2019년, pp.274 - 284  

백경진 (정화예술대학교 미용예술학부)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Research on cosmetic behavior has developed significantly since the 2000s. Reviewing cosmetic behavior research can be meaningful because it can grasp trends in the domestic cosmetics market, and it can also illuminate how domestic consumers' interest in makeup has changed over time. The purpose of ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 기존 연구를 분석하는 방법은 크게 기술통계적 분석, 계량서지학적 분석, 메타분석으로 나타났다. 그러나 메타분석은 기존 연구를 분석한다는 목적에서는 동일하나, 특정 변수의 효과크기를 검증하는데 연구목적이 있는 것임을 감안한다면 본 연구의 목적인 전체의 흐름을 파악하는 연구동향 연구와는 다르다고 판단하여 본 연구에서는 기술통계적 분석과 계량서지학적 분석에 관한 연구들만 살펴보았다. 기술통계적 분석 방법으로 분석한 연구들의 대부분은 2000년대 초반에 진행된 연구들로 연도별, 연구방법별, 주제별로 논문의 빈도를 통하여 전체 흐름을 파악하고 있었다.
  • 그러나 기술통계적 분석과 계량서지학적 분석 모두 전체적인 연구의 흐름을 파악은 가능하나, 변수 간의 연결 관계나 그 속에서 중요 역할을 하는 변수의 파악 등의 파악은 미비하였다. 따라서 본 연구에서는 키워드를 활용한 네트워크 분석을 통해 연구주제 간의 연결 구조와 주제별 상대적 중요도를 파악하여 전체적인 흐름을 파악하고자 한다
  • 따라서 본 연구에서는 화장행동을 키워드로 하고 있는 선행연구들을 수집하여 키워드 네트워크 분석을 통해 화장행동 연구의 주요 변수들의 활용 양상과 전반적인 동향 파악을 함으로써 향후 화장행동 연구의 방향과 시사점을 제시하고자 한다.
  • 본 연구는 2000년부터 2017년까지 발표된 화장행동 연구 경향성을 살펴보고, 이를 바탕으로 향후 연구방향을 모색하고자 하였으며, 이를 위해 화장행동 전체 연구동향과 연구대상별 화장행동 연구 동향 특성을 빈도분석, 언어 네트워크 분석을 통해 살펴보았다. 결론은 다음과 같다.
  • 본 연구는 미용 분야에서 ‘화장행동’과 관련한 연구의 동향 파악을 목적으로 한다.
  • 최근 몇몇 연구들(Kwon & Kim, 2015; Park & Kim, 2018)이 언어(키워드)분석을 통해 좀 더 객관적인 분석을 시도하고는 있으나, 이 역시도 빈도 위주의 분석으로만 이루어지고 있었다. 이에 본 연구에서는 전체적인 연구의 흐름을 파악하고, 그 흐름 안에서 각각의 변수들이 어떤 연결고리를 가지면서 변화하고 있는지를 살펴보고자 한다. 이를 위해 언어 네트워크 분석을 활용하고자 하며, 이는 연구주제 간의 연결 구조와 주제별 상대적 중요도를 파악할 수있어 기존의 동향 연구들의 한계점을 극복하는데 적합한 방법이라고 판단하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
언어네트워크 분석은 어떠한 과정을 거치는가? 언어네트워크 분석은 다음과 같은 과정을 거친다. 먼저 언어 텍스트를 수집하여 키워드를 선정하고, 이후 키워드 간 관계를 파악하여 언어 네트워크를 구성하고, 최종적으로 언어 네트워크의 특성을 분석한다(Lee, 2014). 언어 네트워크의 특성들은 네트워크 분석도구를 활용하여 분석하게 되는데, 분석도구로는 UNICET와 NetMiner, NodeXL, R의 SNA 패키지 등이 있으며, 주로 시각화 분석과 분석지표에 의한 분석을 하는데 본 연구에서는 NodeXL 프로그램을 활용한 분석지표 분석을 실시하였다.
네트워크 분석지표에서 가장 많이 사용되는 지표는 무엇인가? 네트워크 분석지표에서 중에서 가장 많이 사용되는 지표로는 중심성(centrality)지표가 있으며, ‘한 노드가 전체 네트워크에서 중심에 위치하는 정도’를 표현하는 지표이다. 중심성 분석을 통해서 전체 네트워크에서 중요한 역할을 하는 키워드가 무엇인지 파악할수 있으며(Lee, 2006; Lee, 2012), 중심성 지표에는 여러 가지가 있다.
언어 네트워크 분석은 무엇인가? 언어 네트워크 분석이란 언어로 된 텍스트를 네트워크 분석 대상으로 하여 그 내용을 분석하는 방법으로 추출된 단어들의 빈도를 통해 의미를 도출하던 방식을 넘어서 단어들 간의 구조적인 관계를 파악하고자 할 때 매우 유용한 방법이다. 언어네트워크 분석은 다음과 같은 과정을 거친다.
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참고문헌 (12)

  1. 10.18208/ksdc.2017.23.4.551 An, S. N. , & An, J. S. (2017). A study on the research trends of beauty services as accepting NCS. Journal of the Korean Society Design Culture, 23 (4), 551-558. doi:10.18208/ksdc.2017.23.4.551 

  2. 10.7741/rjcc.2016.24.6.756 Choe, J. H. , & Kim, M. Y. (2016). Analysis of previous researches on beauty attitude. The Research Journal of the Costume Culture, 24 (6), 756-776. 

  3. Kim, H. H. , & Yoo, T. S. (2002). A study of the make-up behaviors and consumers anxiety in purchasing cosmetics of the female high school student. Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles, 26 (2), 251-262. 

  4. Kim, J.-S. (2005). The effect of make-up on the self-concept in the female college students. Fashion & Textile Research Journal, 7 (6), 633-640. 

  5. Kim, K.-M. , Jeun, M.-J. , & Kim, J.-S. (2016). Analysis on research trends of papers published in the Korean Society of Beauty Industry Journal. Journal of Beauty Industry, 10 (2), 15-32. 

  6. Kwon, J.-H. , & Kim, J.-S. (2015). Bibliometric analysis on the research trends in field hair style. Journal of Beauty Industry, 9 (2), 23-36. 

  7. Lee, H. W. , & Kim, M. Y. (2014). Hairdressing service concept framework and the analysis of previous study on consumer satisfaction of hairdressing service. Journal of the Korean Society of Cosmetology, 20 (1), 127-137. 

  8. 10.4275/KSLIS.2006.40.3.191 Lee, J.-Y. (2006). Centrality measures for bibliometric network analysis. Journal of the Korean Library and Information Science Society, 40 (3), 191-214. 

  9. Lee, S.-S. (2012). 네트워크 분석 방법론 [Network analysis methods]. Seoul: Nonhyeong. 

  10. 10.3743/KOSIM.2014.31.4.049 Lee, S.-S. (2014). A content analysis of journal articles using the language network analysis methods. Journal of the Korean Society for Information Management, 31 (4), 49-68. 

  11. NodeXL Korea. (2015). 노드엑셀 따라잡기 [Catch up on the NodeXL]. Seoul: Paradigmbook. 

  12. Park, B.-N. , & Kim, J.-S. (2018). A bibliometrics analysis on research trends in the field of beauty management. Journal of Beauty Industry, 12 (1), 87-102. 

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