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영어

This study analyzed the activation of the traditional market by using big data, which is unstructured data, unlike previous studies that have been conducted in relation to the traditional market. Big data was collected and analyzed mainly on blogs, news, cafes, intellectuals, and web documents, and based on this, two propositions were presented and proceeded. First, it is to predict the activation of the local market shopping platform through big data analysis, and secondly, it is to find language resources to increase the purpose of using the traditional market through big data analysis. To solve the proposition, the results were derived by extracting key words based on the collected unstructured data and examining their relationship. The data collection period is from December 2019 to December 2020, and 5,576 texts mentioning the analyzed word'traditional market' were collected through TEXTOM, and text mining, semantic network analysis, word cloud and sentiment analysis were conducted. In addition, network analysis and CONCOR analysis were conducted using UCINET, a big data analysis tool. As a result of the analysis, it was possible to obtain language resources to predict the activation of the local market shopping platform and increase the purpose of using the traditional market.

한국어

본 연구는 기존 선행연구들과는 다르게 비정형 데이터인 빅데이터를 사용하여 전통시장 활성화를 분석하였다. 빅데이터는 블로그, 뉴스, 카페, 지식인, 웹문서 등을 중심으로 수집하여 분석하였으며, 이를 기반으로 크게 두 가지 명제를 제시하여 진행하였다. 첫째, 빅데이터 분석을 통해 동네시장 장보기 플랫폼의 활성화를 예측하는 것이며, 둘째, 빅데이 터 분석을 통해 전통시장 활용목적을 높이기 위한 언어자원을 찾는 것이다. 명제 해결을 위해, 수집된 비정형 데이터를 토대로 핵심단어를 추출한 후 이들의 관계를 살펴봄으로써, 결과를 도출하였다. 데이터 수집기간은 2019년 12월부터 2020년 12월까지이며, ‘전통시 장’이란 분석 단어가 언급되는 텍스트 5,576개를 TEXTOM을 통해 수집하여 텍스트마이 닝과 의미연결망분석, 워드 클라우드 및 감성분석을 진행하였다. 또한 빅데이터 분석도구 인 UCINET을 활용하여 네트워크분석과 CONCOR분석을 실시하였다. 분석결과, 동네시 장 장보기 플랫폼의 활성화 예측과 전통시장 활용목적을 높이기 위한 언어자원을 얻을 수 있었다.