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[국내논문] 팬데믹 시대, 텍스트 마이닝을 통한 의학드라마의 시청자 반응 연구-<슬기로운 의사생활>을 중심으로-
Pandemics Era, A Study one the Viewers' Responses of Medical Drama through Text Mining. -Focused on - 원문보기

Journal of the convergence on culture technology : JCCT = 문화기술의 융합, v.6 no.4, 2020년, pp.385 - 389  

안성훈 (동국대학교 대학원 연극학과) ,  오세종 (한국외국어대학교 AI 교육원) ,  정달영 (동국대학교 영상대학원 공연예술학과)

초록
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의학드라마 <슬기로운 의사생활>은 '사람' 중심의 스토리로 전개되어 시청자의 공감대를 높였다. 드라마의 스토리는 의사, 환자, 가족들의 진정한 삶의 이야기이다. 또한 '평범한 우리들의 조금 특별한 매일'을 떠오르게 하는 이야기이다. 그리고 드라마 5명 캐릭터가 직접 연주하고 불렀던 노래는 향수를 자극하고, 몰입을 높이는 요소가 되었다. 최고시청률 14.1%를 달성했으며, 블로그만 51,584건이 등록되었다. 빅데이터 분석에 따르면, 연관어는 '슬기로운 OST', '앨범명', '아티스트명', '2시간 연속재생', '음원', '리메이크', 'OST 공개', '슬기의사생활 전곡방송본', '광고수익', '신청곡', '플레이리스트', '아로하', '조정석'이 추출되었다. 의학드라마의 상품화는 '드라마 OST 앨범 판매', '온라인 라이브 콘서트 주최(광고 PPL)', '피아노 악보 출간', '사람 중심의 사진전', '드라마 하이라이트를 편집한 뮤직 비디오 제작', '유튜브 업로드 수익', '마스크', '소독제'가 있다. <슬기로운 의사생활2>에서는 코로나19에 발생한 감동적인 사연과 매력적인 인간미가 있는 이야기가 펼쳐질 것으로 예측한다. 연구의 한계점은 장르별 다양한 작품의 분석과 업종에 따른 소비자 가치 분석 시도가 필요하겠다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The medical drama has developed into a story centered on 'people', raising viewers' sympathy. The story of the drama is the true life story of doctors, patients and families. It is also a story that reminds me of 'a little special day of our ordinary people'. And the song played and sung by five ch...

주제어

#의학드라마   #시청자 반응   #빅데이터   #텍스트마이닝  

표/그림 (8)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구는 코로나19 팬데믹 시대에 적합한 의학드라마의 시청자 반응을 연구하고자 한다. 연구 방법은 문화소비자들의 표본 모수를 수집하고, ‘키워드와 이미지’로 표현할 수 있는 빅데이터 기법을 활용한다.
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참고문헌 (9)

  1. he brand has already been built, and the era of star brands has come. 《Fandom Marketing》, 21GRAMS, 2018.07.04., www.21grams.co.kr 

  2. SeJong Oh, MeeHwa Park, JeongUijeoung, IllChul Doo, "A study of fandom crowdsourcing method using big data", Frontier Computing, Lecture Notes in Electrical Engineering, Vol. 542, pp.497-500, 2019 

  3. IT Terminology Dictionary of the Korea Association of Information and Communication Technology 

  4. Gartner, IT Glossary : Big data, https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary 

  5. Bhargavi, P., Jyothi, B., Jyothi, S., & Sekar, K. "Knowledge extraction using rule based decision tree approach", International Journal of Computer Science & Network Security, Vol .8, No .7, p.296, 2008 

  6. IDG TECH REPORT, 《Understanding Big Data》, IDG KOREA, 2012. p.5 

  7. Sejong Oh., Sunghun An., Jungmin Byun. "A Big Data Study on Viewers' Response and Success Factors in the D2C Era Focused on tvN's Web-real Variety 'SinSeoYuGi' and Naver TV Cast Programming", International Journal of Advaced Culture Technology, Vol. 4. No. 2, pp.12-15, 2016 

  8. SeJong Oh, IllChul Doo, "Analysis of relevance of Myth-motif Brand 'Nike' using big data of portal sites, twitter and blogs", AITHS, Vol. 18, Iss. 5, pp.1471-1474, 2015 

  9. Sejong Oh, Hyunduck Shin, Illchul Doo, "A Study on the Viewers' Responses and Commercialization through the OST of Medical Drama. Focusing on the Bigdata of the Drama ", AEICP, Vol .3, No .2, pp.227-229, 2020 

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