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본 연구는 먹방 유튜버의 뒷광고 논란 이후 이용자의 인식을 확인하기 위해 텍스트 마이닝을 사용한 빅데이터 분석을 수행했다. 이를 위해 네이버, 다음, 구글 등 포털 사이트를 통해 텍스톰이라는 소셜 매트릭스 프로그램을 통해 먹방 유튜버의 광고에 관련한 키워드를 수집했다. 수집 기간은 2020년 8월부터 2021년 5월까지로 정하여 14,970개의 데이터 중 불필요한 키워드를 정제하여 총 80개의 키워드를 본 연구에 사용하였고, 결과는 다음과 같다. Ucinet 6 및 NetDraw를 사용하여 CONCOR 분석을 실시한 결과 ‘뒷광고 논란’, ‘유튜브 운영’, ‘논란 후 유튜버 활동’, ‘유튜버 활용’, ‘유튜버의 영향력’, ‘유튜브 광고’, ‘유튜버 수익’ 의 7개의 그룹으로 형성되었다. 본 연구는 먹방 유튜버를 활용한 광고를 제시할 때 마케팅 전략 수립에 의미 있는 시사점을 제시할 것으로 판단된다.
This study performed big data analysis using text mining to confirm the perception of users after the controversy over back advertisements of Mukbang YouTubers. To this end, Mukbang related keywords were collected through a social matrix program called Textom through portal sites such as Naver, Daum, and Google. The collection period was set from August 2020 to May 2021, and a total of 14,970 data were collected, and a total of 80 keywords were used for the study by refining unnecessary keywords. As a result of CONCOR analysis using Ucinet6 and NetDraw, 7 groups were formed: 'back advertising controversy', 'YouTube operation', 'YouTuber activity after controversy', 'Utilization of YouTubers', 'YouTuber influence', ‘YouTube advertising', 'YouTuber revenue'. This study is expected to present meaningful implications for establishing marketing strategies when presenting advertising using Mukbang YouTubers.
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Mukbang, YouTuber, Back Advertising, Big Data, Semantic network analysis
