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빅 데이터를 이용한 음식방송의 효과 확인 : 이중차이분석을 적용하여

원문정보

Investigating the Influence of a Food-Themed TV Program on Delivery Food Order Amount Using Big Data with Difference-in-Differences Method

박지혜, 박재홍

피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

초록

영어

This study suggests a case for people who are unfamiliar with data analysis to equip them in using big data easily without complex programming tasks. Consequently, we investigate whether a food-themed TV program influences the number of delivery food orders with the use of the difference-in-differences method. Results show that the number of delivery food orders significantly increased after broadcasting four of five food-themed TV program episodes, each of which focuses on a particular delivery food. This study contributes to the existing literature by presenting the possibility that food-themed TV programs can positively affect not only the broadcast delivery food stores but also the entire delivery food business. In addition, this study provides practical contributions by recommending a big data analysis methodology that can be easily employed by many people.

한국어

본 연구의 목적은 데이터 분석에 익숙하지 않은 일반인도 공개된 빅 데이터를 사용하여 복잡한 프로그래밍 없이 비교적 쉽게 빅 데이터를 활용할 수 있도록 참고할 수 있는 분석 사례를 제시하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 SKT Data Hub에서 공개한 ‘배달 업종 이용 현황 분석’ 데이터를 이용하여, 음식을 주제로 한 방송이 실제로 배달음식 주문량에 긍정적인 영향을 미치는지를 이중차이(DID: Difference In Differences) 방법을 적용한 다중 회귀분석을 통해 확인하였다. 분석결과, 배달음식을 주제로 한 TV 프로그램의 5개 회 차 중 4개 회 차의 방영 후 배달음식의 주문량이 유의하게 증가한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 음식을 주제로 한 방송으로 인해, 해당 방송이 진행된 점포 뿐 아니라 해당 점포와 같은 음식 업종 전반에서 긍정적인 영향을 받을 수 있다는 가능성을 확인했다는 점에서 학문적 의의가 있다. 또한 공개된 빅 데이터를 이용하여 일반에서 쉽게 활용하고 분석할 수 있도록 참고사례를 제공했다는 점에서 실무적 의의를 갖는다.

목차

요약
 Ⅰ. 연구 배경 및 목적
 Ⅱ. 선행연구
  2.1 민간 주도하의 공개된 빅 데이터 활용 사례
  2.2 국내 음식 방송 열풍 소개 및 TV 프로그램이 시청자에게 미치는 영향에 대한 연구
 Ⅲ. 연구 설계
  3.1 분석방법
  3.2 연구모형
  3.3 분석 데이터
 Ⅳ. 분석 결과
  4.1 짜장면을 주제로 한 방송 회 차의 효과
  4.2 보쌈김치를 주제로 한 방송 회 차의 효과
  4.3 짬뽕을 주제로 한 방송 회 차의 효과
  4.4 족발을 주제로 한 방송 회 차의 효과
  4.5 피자를 주제로 한 방송 회 차의 효과
 Ⅴ. 결론 및 시사점
 참고문헌
 Abstract

저자정보

  • 박지혜 Jihye Park. 경희대학교 경영학부 석박사통합과정
  • 박재홍 Jaehong Park. 경희대학교 경영학부 교수

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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