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빅데이터를 활용한 스크린골프 네트워크 중심성 지수 비교 연구

원문정보

A Comparative Study on the Network Centrality Measures of Screen Golf Using Big Data

김경섭

피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

초록

영어

[Purpose] The purpose of this study is to identify perception, current status, trends, and issues of screen golf using big data analysis. [Method] For this purpose, two years were selected as the study period from January 1, 2016 to December 31, 2017 in Naver and Daum. The analysis was carried out using textmining, centrality measures and semantic network analysis using Textom and Ucinet6. [Result] Screen Golf Brand (Golf Zone), Marketing (Screen Golf Tournament), Upgrade (Outdoor Screen Golf), Issue (Non-Smoking Area), Competitor (Screen Baseball), Closeness Centrality (Church, Disabled, Insurance), Betweenness Centrality (Field), Eigenvector Centrality (Lesson) appeared as a representative word. [Conclusion] Therefore, based on the results of this study, it is suggested that basic data for screen golf growth and activation and further competitive strategy for competitive advantage and strengthening competitiveness can be presented.

한국어

[목적] 본 연구는 빅데이터 분석을 활용하여 스크린골프에 대한 인식, 현황, 트렌드, 이슈 등을 파악하고자 한다. [방법] 이를 위해 스크린골프를 주제어로 네이버와 다음에서 2016년 1월 1일 ~ 2017년 12월 31일까지 총 2년을 연구기간으로 선정하였으며, 텍스톰과 Ucinet6를 활용하여 텍스트마이닝, 중심성 지수, 의미연결망분석을 실시하 였다. [결과] 스크린골프 브랜드 (골프존), 마케팅 (스크린골프대회), 업그레이드 (야외스크린골프), 이슈 (금연구역), 경쟁자 (스크린야구), 근접 (교회, 장애인, 보험), 매개 (필드), 위세 (레슨)가 나타났다. [결론] 따라서 본 연구의 결 과를 토대로 스크린골프 성장 및 활성화 나아가 경쟁우위를 위한 차별화 전략 및 경쟁력 강화를 위한 기초자료 를 제시할 수 있을 것으로 사료된다.

목차

초록
Abstract
서론
1. 연구의 필요성
연구방법
1. 연구대상
2. 조사도구
3. 자료처리
결과
1. 텍스트마이닝 빈도 분석 결과
2. 중심성 지수 분석 결과
3. 의미연결망분석 결과
4. 스크린골프 빅데이터 분석 범주화 결과
논의
1. 텍스트마이닝
2. 중심성 지수
3. 의미연결망 및 범주화 결과
결론 및 제언
참고문헌
References

저자정보

  • 김경섭 Kim, Kyoung-Sub. 경희대학교

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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