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본 연구는 할랄 푸드와 관련하여 빅데이터 분석을 통해 소비자 인식을 연구하였다. 연구를 위해 국내 포털사이트를 통해 할랄 푸드와 관련된 단어를 수집하였고 분석과정에 Textom을 활용하였다. 수집된 2,854건의 단어로 데이터 클리닝을 진행한 후 형태소 분석을 통해 할랄 푸드와 관련된 총 50개의 상위 핵심 단어를 도출하였다. 도출된 상위 핵심 단어는 CONOCR분석을 통해 총 4개의 군집으로 분류 하였으며 분류된 군집은 ‘할랄 인증 및 도축 관련 인식’, ‘할랄 관련 종교 인식’, ‘할랄 푸드 관련 해외 시장 인식’, ‘할랄 푸드에 대한 국내 소비자 인식’의 소비자 인식으로 분류되었다. 본 연구 결과를 통해 할랄 푸드에 대한 국내 소비자 인식을 분석하고 관련 산업에 필요한 다양한 시사점을 도출하였다.
This study examines consumer perceptions of halal food through big data analysis. For the study, words related to halal food were collected through domestic portal sites and Textom was used for the analysis process. After data cleaning with 2,854 collected words, a total of 50 top key words related to halal food were derived through morphological analysis. The top key words were classified into four clusters through CONOCR analysis, and the clusters were classified into consumer perceptions of 'halal certification and slaughter-related awareness', 'halal-related religious awareness', 'halal food-related overseas market awareness', and 'domestic consumer awareness of halal food'. The results of this study analysed domestic consumer perceptions of halal food and drew various implications for related industries.
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Halal Food, Halal, Big Data, Text Mining, CONCOR, TEXTOM.
