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This study aimed at examining if Aaker’s brand personality scale can be appropriately used in measuring the restaurant brand personality in reality. The purpose of this study was to compare three types of restaurant brand personality scale by using Aaker's Original Brand Personality's Variance Explained, Original Brand Personality's Frequency on BigData, and WordNet extension Brand Personality's Frequency on BigData. BigData was collected from Restaurant Rating Service yelp.com in the US by Specific Web data mining crawler. Collected reviews were analyzed by Content analysis. This study used Trait of Aaker's Brand Personality developed in 1997 and attempted to extend it by using WordNet of Princeton University. Results found that original Brand Personality's Frequency on BigData was mainly biased by Sincerity and Excitement. However, WordNet extension Brand Personality's Frequency was balanced by Competence, Sophistication, and Ruggedness. WordNet extension Brand Personality's Frequency was almost similar with Original Brand Personality's Variance Explained.
본 연구는 Aaker의 브랜드 개성 측정항목이 현실에서도 적절하게 레스토랑의 브랜드 개성을 측정하는지를 알아보는 것이 목적이다. 세부적으로는 Aaker가 제시한 브랜드개성의 변수 설명력과 빅데이터를 통해 이의 실제 사용 빈도, 그리고 워드넷을 통해 확장한 브랜드개성의 실제 사용빈도를 비교하는 것이 목적이다. 본 연구에서는 전용 웹 데이터마이닝 크롤러를 사용하였으며, 빅데이터는 미국의 대표적 레스토랑 평가서비스 yelp.com에서 수집하였으며, 수집된 리뷰는 내용분석기법을 이용하여 분석하였다. 브랜드개성의 측정항목은 1997년 Aaker에 의해 개발된 것과 이를 프린스턴 대학에서 개발하고 있는 워드넷을 통해 확장한 것을 사용하였다. 빅데이터를 이용한 연구 결과, 기존의 브랜드 개성의 사용빈도는 Sincerity와 Exciting에 치우쳤으나, 워드넷을 통해 확장한 브랜드개성에서는 Competence, Sophistication, Ruggedness가 골고루 사용되었다. 워드넷을 통해 확장한 브랜드 개성의 사용빈도는 오리지널 브랜드개성의 변수설명력과 거의 유사하게 나타났다.
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BigData, Brand personality, Scale, Content analysis, Wordnet
