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빅데이터를 이용한 "배달음식" 관련 소비자인식 변화 연구: 코로나19 발생 전·후 차이비교
Consumer Perceptions Related to "Delivery food" Using Big Data: Comparison before and after the outbreak of COVID-19 원문보기

韓國食生活文化學會誌 = Journal of the Korean Society of Food Culture, v.38 no.2, 2023년, pp.73 - 82  

한춘미 (상명대학교 외식영양학과) ,  백진경 (상명대학교 외식영양학과) ,  정계연 (상명대학교 외식영양학과) ,  홍완수 (상명대학교 외식영양학과)

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Since delivery food has become a new dietary culture, this study examines consumer awareness through big data analysis. We present the direction of delivery food for healthy eating culture and identify the current state of consumer awareness. Resources for big data analysis were mainly articles writ...

주제어

#Big data   #textom   #delivery   #concor   #consumer awareness  

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참고문헌 (29)

  1. Albalaw iA, Hambly C, Speakman JR. 2022. Frequency of？restaurant, delivery and takeaway usage is not related to？BMI among adults in Scotland. Nutr., 12(9):1-12 

  2. Amit S, Charles J, Preeti Nayalc, Haroon Iqbal Maseehb, Aman？Kumard, Achchuthan Sivapalan. 2022. Online food delivery:？A systematic synthesis of literature and a framework？development. Int. J. Hosp. Manag,. 104(0):103240 

  3. Drieger P. 2013. Semantic network analysis as a method for？visual text analytics. Procedia Soc. Behav. Sci., 79(6):4-17 

  4. Han CM. 2022. Consumer Perception of Subscription Economy？by Big Data Analysis -Analysis for Food and Beverage？Product Composition for Small Business Owner-. J.？Foodserv. Manag., 25(1):169-186 

  5. Han CM, Choi SG, Hong WS. 2022. A study on consumer？perception on "RMR (Restaurant Meal Replacement)"？products using big data. J. Foodserv. Manag., 25(6):123-142 

  6. Heo SJ, Bae HJ. 2020. Analysis of the consumption pattern of？delivery food according to food-related lifestyle. J. Consum.？Mark., 53(5):547-561 

  7. Hofacker CF, Malthouse EC, Sultan F. 2016. Big data and？consumer behavior: Imminent opportunities. J. Consum.？Mark., 33(2):89-97 

    상세보기

  8. Kang DM, Park JH, Byun, SG, Yoon SH, Jo IC, Cha MJ, Kang？TW. 2020. Value Judgement of Delivery Food using？Sentiment. Analysis. Proceedings of KIIT Conference,？Seoul, Korea, pp 446-448 

  9. Kim HS, Leem HS, Yong HS. 2002. Design and development of？the clustering algorithm considering weight in spatial data？mining. J. Intell. Inf. Syst., 8(2):177-187 

  10. Korea Rural Economic Institute. 2020. "Purchasing food online is？increasing due to Corona 19, and price is emphasized？when purchasing" KREI holds '2020 Food Consumption？Behavior Survey Online Result Presentation Contest'？online. pp 1140 

  11. Kwak YK, Jeon DH. 2021. A Study on the effect of？Environmental Consciousness and Eco-guilt on Proenvironmental Behavior of Food Delivery Comsumer -A？moderating role of Eco-guilt-. J. Foodserv. Manag.,？24(6):133-157 

  12. Lee YG. 2020. Impact and Prospects of COVID-19 on the？Japanese Food Industry. Korea Rural Economic Institute.？Types World Agric. Food Ind., 1-21 

  13. Lerman J. 2013. Big data and its exclusions. Rev. Online.？55(0):2013-2014 

  14. Li F. 2010. Textual analysis of corporate disclosures: a survey of？theliterature. J. Account. Lit., 29(0):143-165 

  15. Lohr, S. 2012. The age of big data. New York Times, 11(0):2012 

  16. Matz SC, Netzer O. 2017. Using Big Data as a window into？consumers' psychology. Curr. Opin. Behav. Sci., 18(10):7-12 

  17. Poelman MP, Thornton L, Zenk SN. 2020. A cross-sectional？comparison of meal delivery options in three international？cities. Eur. J. Clin. Nutr., 74:1465-1473 

  18. Qaiser S., Ali R. 2018. Text Mining: Use of TF-IDF to Examine？the Relevance of Words to Documents. Int. J. Comput.？Appl. 181(1):25-29 

  19. Richardson, L. 2020. Platforms, markets, and contingent？calculation: The flexible arrangement of the delivered？meal. Antipode, 52(3):619-636 

  20. Song HG. 2019. A Study on Air Quality Weather Factors and？Eating Out Consumption : Focused on the Big Data of？Family Restaurants and Food Delivery Restaurants in？Seoul. J. Foodserv. Manag. 22(4):147-169 

  21. Song HG. 2021. A study on food tourism perception using big？data: comparison before and after the outbreak of？COVID-19. J. Foodserv. Manag., 24(5):177-200 

  22. Talwar S, Kaur P, Ahmed U, Bilgihan A, Dhir A. 2023. The？dark side of convenience: How to reduce food waste？induced by food delivery apps. Br. Food J., 125(1):205-225 

    상세보기

  23. Tan, AH. 1999. Text mining: The state of the art and the？challenges. In Proceedings of the pakdd 1999 workshop？on knowledge discovery from advanced databases.？8(0):65-70 

  24. Yallop A, Seraphin H. 2020. Big data and analytics in tourism？and hospitality: opportunities and risks. J. Tour. Futures.,？6(3):257-262 

  25. Yu, DG. 2021. The Perceived Service Quality of Delivery Food？Application affecting Consumers' Consumption Value and？Loyalty. J. Foodserv. Manag., 24(6):83-106 

  26. Yun SMi, Park DH. 2022. Astudy on the behavior of singleperson households choosing delivery food menus before？and after COVID-19: by applying social network？analysis. J. Hosp. Tour. Stud., 24(5):37-52 

  27. Bae MW. The era of 10,000 won for lunch... Delivery and dining？out decreased, and the number of home-cooked meals？increased 2023. Available from: https://url.kr/wl2efp,？[accessed 2023.02.09.] 

  28. Lee JH. Family -to -home market share expansion competition in？the second leg 2021. Available from: https://url.kr/k24toz.？[accessed 2021.06.03.] 

  29. Song HL. Family crisis diagnosis, in -depth lighting of singleperson households, solutions? 2019. Available from:？https://https://url.kr/6lpdys, [accessed 2019.01.22] 

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