This study investigates consumer opinions of clothing care and provides fundamental data to decision-making for oncoming development of clothing care system. Textom, a web-matrix program, was used to analyze big data collected from Naver and Daum with a keyword of "clothing care" from March 2019 to ...
This study investigates consumer opinions of clothing care and provides fundamental data to decision-making for oncoming development of clothing care system. Textom, a web-matrix program, was used to analyze big data collected from Naver and Daum with a keyword of "clothing care" from March 2019 to February 2020. A total of 22, 187 texts were shown from the big data collection. Collected big data were analyzed using text-mining, network, and CONCOR analysis. The results of this study were as follows. First, many keywords related to clothing care were shown from the result of frequency analysis such as style, Dryer, LG Electronics, Product, Customer, Clothing, and Styler. Consumers were well recognizing and having an interest in recent information related to the clothing care system. Second, various keywords such as product, function, brand, and performance, were linked to each other which were fundamentally related to the clothing care. The interest in products of the clothing care system were linked to product brands that were also naturally linked to consumer interest. Third, the keywords in the network showed similar attributes from the result of CONCOR analysis that were classified into 4 groups such as the characteristics of purchase, product, performance, and interest. Lastly, positive emotions including goodwill, interest, and joy on the clothing care system were strongly expressed from the result of the sentimental analysis.
This study investigates consumer opinions of clothing care and provides fundamental data to decision-making for oncoming development of clothing care system. Textom, a web-matrix program, was used to analyze big data collected from Naver and Daum with a keyword of "clothing care" from March 2019 to February 2020. A total of 22, 187 texts were shown from the big data collection. Collected big data were analyzed using text-mining, network, and CONCOR analysis. The results of this study were as follows. First, many keywords related to clothing care were shown from the result of frequency analysis such as style, Dryer, LG Electronics, Product, Customer, Clothing, and Styler. Consumers were well recognizing and having an interest in recent information related to the clothing care system. Second, various keywords such as product, function, brand, and performance, were linked to each other which were fundamentally related to the clothing care. The interest in products of the clothing care system were linked to product brands that were also naturally linked to consumer interest. Third, the keywords in the network showed similar attributes from the result of CONCOR analysis that were classified into 4 groups such as the characteristics of purchase, product, performance, and interest. Lastly, positive emotions including goodwill, interest, and joy on the clothing care system were strongly expressed from the result of the sentimental analysis.
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문제 정의
따라서 본 연구는 빅데이터 분석을 통하여 변화된 의복관리 방식에 대한 소비자 선호와 감성을 분석하여 향후 보다 향상된 의복 관리방식 및 도구 개발 의사결정에 도움이 되는 기초 자료를 제공하고자 한다.
기후변화 및 미세먼지 등의 환경오염으로 인한 의생활 변화로 의복 관리에 대한 새로운 방식이 대두되고 있으며, 이러한 트렌드를 반영한 새로운 방식의 의복관리 제품들이 소비자의 주목을 받고 있다. 본 연구는 이러한 의복관리 제품들이 소비자 트렌드를 반영하여 향후 더욱 발전된 기능과 소비자 만족을 유도할 수 있는 제품개발에 도움이 되고자 새로운 의복관리 방식에 대한 소비자 관심과 감성을 빅데이터 분석을 통하여 진행하였다. 본 연구에서 사용한 포털/SNS 및 뉴스를 포함한 빅데이터 분석은 소비자들의 트렌드를 분석하여 니즈를 파악할 수 있는 도구로서 빅데이터 분석 솔루션인 텍스톰을 사용하여 2019년 3월부터 2020년 2월까지의 의복관리에 연관된 데이터를 네이버와 다음을 통해 수집하였다.
본 연구는 포털/SNS 및 뉴스를 포함한 빅데이터를 분석하여 의복관리 방식에 대한 소비자 트렌드를 조사하기 위해 다음과 같은 연구문제를 설정하였다.
본 연구는 포털/SNS 및 뉴스를 포함한 빅데이터를 활용하여 의복관리 방식에 대한 소비자의 트렌드를 텍스트와 감성언어 분석을 통해서 확인한 것에 의의가 있다. 분석 결과 소비자들은 의복관리의 새로운 방식에 대한 필요성을 인지하고 있으며 의복관리 도구로서 현재 사용되는 제품 및 브랜드에 대해서도 많은 관심을 가지고 있는 것으로 나타났다.
Concor 분석은 단순히 특정 개념이 얼마나 등장 하였는가에 대한 빈도분석에 그치지 않고 다른 개념과의 상호관계 및 단어 간의 특정한 패턴을 파악하는 구조적 분석을 통해 개념들 간의 공동 의미 등을 파악할 수 있다(Park & Chung, 2013). 본 연구에서는 Concor 분석기법을 통하여 의복관리와 연관된 텍스트들 중에서 유사점을 가진 텍스트들이 형성되는 군집을 도출할 수 있고 군집들 간의 특성 및 상호연관관계를 파악할 수 있다.
네트워크 분석은 내용 분석을 기반으로 개념들 간의 의미적 관계에서 새로운 특성을 파악하는 분석 기법이다. 이 기법의 목적은 텍스트의 내용을 바탕으로 흥미로운 변수의 가치를 결정하는 것이다. 다시 말해 언어 네트워크 분석은 단어가 관련성 있는 문맥에서 무엇을 의미하는지에 대한 적절한 전망을 추론하고 상호관계를 파악하는 목적을 지닌다(Van Atteveldt, 2008).
, 2018)과 의복관리기 디자인에 관한 연구(Kim, 2019) 등이 진행되었을 뿐이고 보다 향상된 의복 관리기 개발을 위해서 소비자 관심 및 선호 등에 관한 연구가 필요하다고 생각된다. 이러한 소비자 분석을 위해 본 연구에서는 현재 널리 사용되고 있는 빅데이터 분석을 통해서 연구를 진행하려고 한다.
제안 방법
또한 본 연구의 목적인 의복관리방식에 대한 소비자 트렌드 연관 단어의 사용빈도와 단어 간 연결망을 보기 위해 Ucinet 프로그램의 넷드로(NetDraw)기능을 활용하여 네트워크분석의 시각화를 실시하였고 Concor분석을 실시하여 네트워트 연관어 블록들 간의 관계를 파악하였다. 감성분석을 위해서는 텍스톰에서 제공되는 베이지안 분류기(Bayes Classifier)에 의한 기계학습 기법의 감성분석 기능을 사용하여 수집한 데이터를 긍정과 부정 감성어로 분류하여 분석하였다.
또한 중복제거를 선택하여 데이터 수집 시 중복된 데이터는 제거하였다. 또한 띄어쓰기는 되어 있지만 같은 의미로 사용된 단어를 통합하는 단어의 정제화도 수행하였다. 이러한 정제과정을 거쳐 선정된 텍스트들을 사용하여 분석에 사용하였다.
시각화된 결과물에서는 검색 된 연관어를 장소, 상품, 속성, 브랜드, 심리 등으로 세분화하여 가장 많이 언급된 연관어들을 맵으로 연결 지어 시각화 정보로 나타내었다. 또한 본 연구의 목적인 의복관리방식에 대한 소비자 트렌드 연관 단어의 사용빈도와 단어 간 연결망을 보기 위해 Ucinet 프로그램의 넷드로(NetDraw)기능을 활용하여 네트워크분석의 시각화를 실시하였고 Concor분석을 실시하여 네트워트 연관어 블록들 간의 관계를 파악하였다. 감성분석을 위해서는 텍스톰에서 제공되는 베이지안 분류기(Bayes Classifier)에 의한 기계학습 기법의 감성분석 기능을 사용하여 수집한 데이터를 긍정과 부정 감성어로 분류하여 분석하였다.
또한, 단어 간의 연결 관계 구조를 시각화하며, 연결 강도와 특정 단어가 전체 연결망에서 차지하는 역할을 보여준다(Wasserman & Faust, 1994). 본 연구에서는 Ucinet 분석을 이용하여 의복관리를 중심으로 나타난 텍스트들의 연관구조를 볼 수 있으며 어떠한 텍스트들이 의복관리와 강하게 연결되는가를 분석하여 관계정도를 계량화 할 수 있고 의복관리와 관련된 단어들 사이의 네트워크를 시각화 할 수 있다.
연구문제 2. 빅데이터 네트워크 분석을 통해 최근 의복관리방식 연관어들의 구조적 관계를 분석한다.
본 연구의 분석절차는 다음과 같다. 빅데이터 분석에서는 포털/SNS 및 뉴스 자료를 검색하여 의복관리와 연관된 키워드 등을 추출하여 시각화된 결과물을 산출하였다. 시각화된 결과물에서는 검색 된 연관어를 장소, 상품, 속성, 브랜드, 심리 등으로 세분화하여 가장 많이 언급된 연관어들을 맵으로 연결 지어 시각화 정보로 나타내었다.
연구문제 1. 빅데이터를 통해 최근 의복관리 방식에 대한 소비자의 선호 연관어들을 텍스트마이닝 분석으로 살펴본다.
연구문제 3. 빅데이터를 통해 최근 의복관리방식 연관 감성어들을 분석한다.
텍스톰에서는 의복관리와 연관된 텍스트의 핵심어를 파악하고 필요한 단어들을 선정한 후 매트릭스를 생성하였다. 수집된 데이터에서 연구의 주제와 관련이 없는 단어의 정제화를 수행하기 위해 자동정제 방법을 사용하였다. 자동정제는 텍스톰이 지정해놓은 설정 값으로 자동 선택되어 어느 정도 다듬어진 정제데이터를 볼 수 있다.
감성분석은 현재 소비자 니즈를 파악하는데 필수적으로 사용하는 분석방법이며 의류학을 포함한 디자인 관련 분야에서 제품컨셉 개발에 필수적인 도구로서 사용되고 있다(Park, 2012). 의복관리기에 대한 소비자 감성을 분석하기 위해 텍스톰의 감성어 사전을 기반으로 수집한 데이터를 이용하여 긍정과 부정 감성어를 분류하여 분석하였다. 긍정감성(호감: 64%, 흥미: 8%, 기쁨: 4%)이 76%로 크게 나타났으며 부정감성(슬픔: 8%, 두려움: 4%, 거부감: 12%)은 24%정도로 나타나(Fig.
대상 데이터
2019년 3월 ~ 2020년 2월(최근 1년)동안 의복관리 키워드를 중심으로 네이버, 다음 등의 포털/SNS 및 뉴스를 포함한 빅데이터에서 추출된 텍스트는 총 22,187개가 도출되었다. 데이터 수집 채널과 섹션 및 수집량 결과는 Table 2와 같다.
본 연구는 이러한 의복관리 제품들이 소비자 트렌드를 반영하여 향후 더욱 발전된 기능과 소비자 만족을 유도할 수 있는 제품개발에 도움이 되고자 새로운 의복관리 방식에 대한 소비자 관심과 감성을 빅데이터 분석을 통하여 진행하였다. 본 연구에서 사용한 포털/SNS 및 뉴스를 포함한 빅데이터 분석은 소비자들의 트렌드를 분석하여 니즈를 파악할 수 있는 도구로서 빅데이터 분석 솔루션인 텍스톰을 사용하여 2019년 3월부터 2020년 2월까지의 의복관리에 연관된 데이터를 네이버와 다음을 통해 수집하였다. 수집한 데이터는 비정형 데이터로 텍스트마이닝을 사용하였으며, 분석에 앞서 연구의 목적에 맞게 수차례의 정제 작업을 거쳤고 정제된 자료로 빈도분석, 워드클라우드, TF-IDF, N-gram, 네트워크분석, Concor 분석, 감성분석 등을 실시하였다.
의복관리를 키워드로 추출한 데이터 중 ‘LG전’은 ‘LG전자’와 같이 정확하게 편집하고 ‘을’, ‘수’와 같이 연구에 불필요한 텍스트는 삭제하는 정제과정을 거쳐 총 8,952개의 텍스트를 분석에 이용하였다.
자료 수집은 국내 최대 포털 사이트인 네이버와 다음을 통해 2019년 3월 ~ 2020년 2월까지 의복관리와 관련된 포털/SNS와 뉴스를 포함한 출처로부터 빅데이터를 수집하였다.
데이터처리
본 연구에서 사용한 포털/SNS 및 뉴스를 포함한 빅데이터 분석은 소비자들의 트렌드를 분석하여 니즈를 파악할 수 있는 도구로서 빅데이터 분석 솔루션인 텍스톰을 사용하여 2019년 3월부터 2020년 2월까지의 의복관리에 연관된 데이터를 네이버와 다음을 통해 수집하였다. 수집한 데이터는 비정형 데이터로 텍스트마이닝을 사용하였으며, 분석에 앞서 연구의 목적에 맞게 수차례의 정제 작업을 거쳤고 정제된 자료로 빈도분석, 워드클라우드, TF-IDF, N-gram, 네트워크분석, Concor 분석, 감성분석 등을 실시하였다. 네트워크와 Concor 분석에는 Ucinet와 Netdraw가 이용되었다.
이에 본 연구는 빈도분석 결과 상위 50개 텍스트를 이용한 매트릭스 분석결과를 바탕으로 연결 정도를 텍스톰의 Ucinet를 이용하여 네트워크 분석을 실행하였다. 네트워크 시각화 분석에서는 텍스트 하나하나를 노드로 표현한 후 노드의 크기로 텍스트의 빈도를 알 수 있으며 노드 간에 연결된 선의 굵기를 통하여 텍스트 간의 관련 정도 및 연결강도를 알 수 있으며 두 텍스트의 동시출현 빈도가 높음을 의미한다(Kim & Jeon, 2014).
전체 네트워크 구조 안에서 비슷한 속성을 갖고 있는 키워드들끼리 그룹을 만들기 위해 Concor분석을 실행하였다. 분석 결과 명명할 수 있는 그룹이 4개 정도로 형성되었다.
이론/모형
본 연구를 위한 자료 수집 및 분석을 위하여 소셜 매트릭스 프로그램인 ‘텍스톰(Textom)’을 활용하였다.
성능/효과
긍정감성 워드클라우드에서는 추천, 좋다, 후하다, 편리하다 순으로 긍정적 감성단어들이 많이 나타났으며 부정감성 워드클라우드에서는 걱정된, 울고 싶은, 어려운, 난해한, 부담되는 등의 감성단어 순으로 나타났다. 의류관리기에 대한 긍정적 인식을 가진 소비자들은 사용 후 편리함과 좋은 경험을 전달해주기 위한 감성이 많은 것을 알 수 있고 부정적 인식의 사용자들은 관심은 있으나 사용하기에 경제적, 기능적으로 부담스럽고 걱정되는 감성이 있음을 보여주고 있다(Fig.
긍정감성 키워드 중에서는 호의적 감성과 연관된 키워드들이 가장 많았으며(Fig. 8) 흥미와 기쁨에 연관된 키워드들도 다수 나타났다. 부정감성 키워드 중에서는 거부감과 연관된 키워드들이 많았으며 사용에 대한 두려움, 경제적 부담에 대한 아쉬움 등에 연관된 키워드들도 나타났다(Fig.
의복관리기에 대한 소비자 감성을 분석하기 위해 텍스톰의 감성어 사전을 기반으로 수집한 데이터를 이용하여 긍정과 부정 감성어를 분류하여 분석하였다. 긍정감성(호감: 64%, 흥미: 8%, 기쁨: 4%)이 76%로 크게 나타났으며 부정감성(슬픔: 8%, 두려움: 4%, 거부감: 12%)은 24%정도로 나타나(Fig. 5) 의류관리기에 대한 긍정적 인식이 많음을 보여주고 있다.
특히 의복관리-스타일-트롬-가격으로 이어지는 강한 네트워크를 볼 때 소비자들은 의복관리적인 측면뿐만 아니라 의복 스타일에 관련된 심미적 관점에서도 의복관리에 관심을 가지고 있으며 자연스럽게 의복관리 제품과 구매조건 등으로 연결되는 것을 볼 수 있었다. 네트워크 내의 키워드들도 비슷한 속성을 가진 키워드들을 볼 수 있으며 Concor분석을 통해 구매특성, 제품특성, 성능특성, 흥미특성으로 명명하여 분류할 수 있었다. 특히 성능특성(스팀, 탈취, 기술 등)과 구매특성(가전, 후기, 상품, 가격 등) 키워드들이 네트워크를 강하게 형성하고 있는 것을 볼 수 있으며 이는 의류관리기 제품의 성능이 직접적으로 소비자의 구매 욕구와 연관되어 있다는 것을 볼 수 있었다.
둘째, 키워드 빈도분석의 시각화 작업인 워드클라우드와 N-gram분석을 통해서 소비자들이 인식하는 의복관리와 연관된 다양한 키워드들이 출현 빈도의 차이를 가지며 도출된 것을 볼 수 있었다. 특히 의복관리를 위한 방법적 측면에서 의복관리 제품에 대한 관심이 제품 브랜드로 자연스럽게 연결되며 제품브랜드에 대한 소비자의 인지도 연관되어 나타난 것으로 생각된다.
첫째, 빈도분석 결과 스타일, 드라이어, LG전자, 제품, 의복, 스타일러, 고객, LG트롬스타일러, 판매 등의 순으로 출현 빈도가 높은 키워드들로 나타났다. 또한 도출된 키워드 중에는 제품명, 제품브랜드, 구입동기, 기능, 가격 등이 추출되어 의복관리기에 관련된 최근 정보와 내용들을 소비자들이 인식하고 있으며 관심이 있는 것으로 나타났다. 텍스트에 따른 키워드의 중요도를 알아보기 위한 TF-IDF 분석결과에서는 빈도분석 결과와 순위만 조금 변동 하였을 뿐 별 차이는 없었으며 모든 키워드들이 의복관리에 대한 인식에 많이 연관된 것으로 나타났다.
마지막으로 감성분석에서는 호의, 흥미, 기쁨의 긍정적 키워드들이 매우 높게 나타났으며 거부, 슬픔, 두려움과 연관된 키워드들도 있었다. 이는 새로운 의복관리 방식에 대한 기대와 경험에 의한 긍정적 인식이 높은 반면 사용기능 및 가격에 대한 부담 등으로 부정적 인식도 다소 존재하는 것으로 보인다.
8) 흥미와 기쁨에 연관된 키워드들도 다수 나타났다. 부정감성 키워드 중에서는 거부감과 연관된 키워드들이 많았으며 사용에 대한 두려움, 경제적 부담에 대한 아쉬움 등에 연관된 키워드들도 나타났다(Fig. 9).
본 연구는 포털/SNS 및 뉴스를 포함한 빅데이터를 활용하여 의복관리 방식에 대한 소비자의 트렌드를 텍스트와 감성언어 분석을 통해서 확인한 것에 의의가 있다. 분석 결과 소비자들은 의복관리의 새로운 방식에 대한 필요성을 인지하고 있으며 의복관리 도구로서 현재 사용되는 제품 및 브랜드에 대해서도 많은 관심을 가지고 있는 것으로 나타났다. 앞으로도 다양한 삶의 방식의 변화로 새로운 제품들이 지속적으로 개발될 수 있을 것이라 판단되며 제품 개발에 있어 소비자의 인식, 선호, 감성 등이 포함된 빅데이터 분석을 통해 심미적, 기능적, 감성적 제품을 위한 연구개발이 더욱 중요해질 것으로 생각된다.
분석결과 의복관리 노드를 중심으로 의복관리기와 연관된 제품명, 브랜드, 가전, 기능, 관리, 성능등과 연관되어 네트워크를 형성하는 것을 볼 때 의복관리에 있어 의복관리를 위한 제품과 연관된 항목들을 소비자들은 중요하게 인식하고 있는 것으로 보인다. 소비자에게 의복관리를 위한 도구로서 의복관리기라는 가전제품의 새로운 출현이 소비자에게는 매우 중요한 관심거리인 것으로 생각되며 의복관리용 가전제품으로 널리 홍보되어 있는 LG전자 스타일러 가전제품이 의복관리와 함께 연상된 것으로 추측된다.
빈도분석에서는 스타일, 드라이어, LG전자, 제품, 의복, 스타일러, 고객, LG트롬스타일러, 판매 등의 순으로 상위 10위 안에 나타나 출현 빈도가 높은 키워드로 나타났다. 빈도분석에서 도출된 키워드 중에는 제품명, 제품브랜드, 구입동기, 기능, 가격 등이 추출되어 의복관리에 관련된 최근 정보와 연관 내용들을 인식하고 있는 것으로 나타났다.
정제된 텍스트 중 출현 빈도가 높은 상위 30개 키워는 Table 3에 제시하였다. 빈도분석에서는 스타일, 드라이어, LG전자, 제품, 의복, 스타일러, 고객, LG트롬스타일러, 판매 등의 순으로 상위 10위 안에 나타나 출현 빈도가 높은 키워드로 나타났다. 빈도분석에서 도출된 키워드 중에는 제품명, 제품브랜드, 구입동기, 기능, 가격 등이 추출되어 의복관리에 관련된 최근 정보와 연관 내용들을 인식하고 있는 것으로 나타났다.
셋째, 네트워크분석과 Concor분석 결과에서는 ‘의복관리’ 키워드를 중심으로 의복관리에 필요한 제품, 기능, 브랜드, 성능 등과 연관된 키워드들이 연결되어 있는 것이 네트워크 분석결과로 나타났다.
빅데이터 분석에서는 포털/SNS 및 뉴스 자료를 검색하여 의복관리와 연관된 키워드 등을 추출하여 시각화된 결과물을 산출하였다. 시각화된 결과물에서는 검색 된 연관어를 장소, 상품, 속성, 브랜드, 심리 등으로 세분화하여 가장 많이 언급된 연관어들을 맵으로 연결 지어 시각화 정보로 나타내었다. 또한 본 연구의 목적인 의복관리방식에 대한 소비자 트렌드 연관 단어의 사용빈도와 단어 간 연결망을 보기 위해 Ucinet 프로그램의 넷드로(NetDraw)기능을 활용하여 네트워크분석의 시각화를 실시하였고 Concor분석을 실시하여 네트워트 연관어 블록들 간의 관계를 파악하였다.
의복관리를 키워드로 네트워크 안의 텍스트 간 동시출현 빈도와 밀집정도를 분석한 결과(Fig. 2) ‘트롬-스타일’, ‘트롬-스타일러’, ‘드라이어-스팀’, ‘판매-LG전자’등의 관계가 상위에 포함되는 것으로 나타났다.
텍스트에 따른 키워드의 중요도를 알아보기 위한 TF-IDF 분석결과에서는 빈도분석 결과와 순위만 조금 변동 하였을 뿐 별 차이는 없었으며 모든 키워드들이 의복관리에 대한 인식에 많이 연관된 것으로 나타났다. 이러한 결과에서는 주로 출현빈도가 높은 키워드들이 새로운 의복관리기에 대한 제품명, 제품 브랜드, 기능 및 성능등과 연관된 것을 볼 수 있으며 출현빈도가 낮은 키워드들은 기존의 전통적 의복관리 방식과 연관된 키워드들임을 알 수 있다. 이는 소비자들이 새로운 의복관리기에 대해 구매로 이어질 수 있는 관심 연관 어들이 높은 출현빈도로 나타난 것으로 생각된다.
첫째, 빈도분석 결과 스타일, 드라이어, LG전자, 제품, 의복, 스타일러, 고객, LG트롬스타일러, 판매 등의 순으로 출현 빈도가 높은 키워드들로 나타났다. 또한 도출된 키워드 중에는 제품명, 제품브랜드, 구입동기, 기능, 가격 등이 추출되어 의복관리기에 관련된 최근 정보와 내용들을 소비자들이 인식하고 있으며 관심이 있는 것으로 나타났다.
또한 도출된 키워드 중에는 제품명, 제품브랜드, 구입동기, 기능, 가격 등이 추출되어 의복관리기에 관련된 최근 정보와 내용들을 소비자들이 인식하고 있으며 관심이 있는 것으로 나타났다. 텍스트에 따른 키워드의 중요도를 알아보기 위한 TF-IDF 분석결과에서는 빈도분석 결과와 순위만 조금 변동 하였을 뿐 별 차이는 없었으며 모든 키워드들이 의복관리에 대한 인식에 많이 연관된 것으로 나타났다. 이러한 결과에서는 주로 출현빈도가 높은 키워드들이 새로운 의복관리기에 대한 제품명, 제품 브랜드, 기능 및 성능등과 연관된 것을 볼 수 있으며 출현빈도가 낮은 키워드들은 기존의 전통적 의복관리 방식과 연관된 키워드들임을 알 수 있다.
최근 미세먼지 등 환경적 피해 요인의 증가로 의복관리의 니즈(Needs)가 더욱 증가하고 또한 패션제품의 심미적, 기능적 부가가치가 높아짐에 따라 패션제품을 손쉽게 안전하게 관리하려는 트렌드가 나타나면서 의복관리기 시장이 주목을 받으면서 제품에 대한 관심이 상승한 것으로 보인다. 특히 의복관리를 하는 가장 큰 이유로서 스타일이라는 키워드가 크게 위치하고 있는 것을 볼 때 소비자들의 의복관리 기기에 대한 인식이 개성 표현과 스타일 유지와 연관되었다는 것을 알 수 있었다.
후속연구
이상의 의복관리와 연관된 선행연구를 볼 때, 의복관리를 위해서는 의복제품의 성능과 형태를 유지하기 위해 합리적인 착용과 관리뿐만 아니라 환경보호 차원에서도 정확한 정보와 소비자 실천의지가 필수적이라 하겠다. 그리고 더욱더 다양해지고 있는 생활방식의 변화에 적응하기 위해서는 편리하고 쾌적한 의복관리 방식이 점점 더 개발되어야만 소비자의 합리적인 의복관리가 이루어질 수 있을 것으로 판단된다.
소비자도 변화된 환경으로 인하여 의복관리에 있어서 이전과는 다른 차원에서 어려움을 경험하고 있을 것이라 예측된다. 따라서 기후 변화가 가져온 다양한 변화 중에서 소비자의 변화된 의복관리 트렌드를 파악한다면 새로운 의복관리 방식의 개발에 도움이 될 것이라 생각된다.
또한 분석된 데이터가 반드시 소비자의 인식을 정확히 나타내는 것은 아닐 수 있으며 이러한 논제에 대해서는 향후 연구과제로 진행될 수 있기를 기대한다. 또한 본 연구의 분석도구인 Textom은 빅데이터를 정제화 할 수 있는 장점도 있지만 지나치게 다양하고 질 낮은 정보/출처도 다 잡아낸다는 한계가 있으므로 데이터 사용 시 주의를 기울일 필요가 있다.
본 연구의 한계점으로 의복관리방식 도구의 변화가 소비자 의식의 변화로 이어졌는지에 대한 결과는 확신할 수 없다. 또한 분석된 데이터가 반드시 소비자의 인식을 정확히 나타내는 것은 아닐 수 있으며 이러한 논제에 대해서는 향후 연구과제로 진행될 수 있기를 기대한다. 또한 본 연구의 분석도구인 Textom은 빅데이터를 정제화 할 수 있는 장점도 있지만 지나치게 다양하고 질 낮은 정보/출처도 다 잡아낸다는 한계가 있으므로 데이터 사용 시 주의를 기울일 필요가 있다.
다시 말해 언어 네트워크 분석은 단어가 관련성 있는 문맥에서 무엇을 의미하는지에 대한 적절한 전망을 추론하고 상호관계를 파악하는 목적을 지닌다(Van Atteveldt, 2008). 본 연구에서는 네트워크 분석방법을 통해 소비자들이 의복관리를 어떻게 인지하고 있는지를 텍스트를 통해서 볼 수 있고 연관단어가 출현하는 빈도나 구조 등을 파악하여 텍스트들의 위치적 관계를 분석하는데 사용될 수 있다.
본 연구의 한계점으로 의복관리방식 도구의 변화가 소비자 의식의 변화로 이어졌는지에 대한 결과는 확신할 수 없다. 또한 분석된 데이터가 반드시 소비자의 인식을 정확히 나타내는 것은 아닐 수 있으며 이러한 논제에 대해서는 향후 연구과제로 진행될 수 있기를 기대한다.
분석 결과 소비자들은 의복관리의 새로운 방식에 대한 필요성을 인지하고 있으며 의복관리 도구로서 현재 사용되는 제품 및 브랜드에 대해서도 많은 관심을 가지고 있는 것으로 나타났다. 앞으로도 다양한 삶의 방식의 변화로 새로운 제품들이 지속적으로 개발될 수 있을 것이라 판단되며 제품 개발에 있어 소비자의 인식, 선호, 감성 등이 포함된 빅데이터 분석을 통해 심미적, 기능적, 감성적 제품을 위한 연구개발이 더욱 중요해질 것으로 생각된다.
, 2006). 특히 최근 COVID-19로 인해 사회적 변화가 더욱더 커질 것으로 예상되며 의복 관리에 대한 욕구와 관심도 더 변화할 것이라 생각되므로 새로운 의복 관리 제품개발에 대한 심도 있는 분석이 병행되어야 할 것으로 생각된다.
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