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영어

The objective of this study is to investigate consumers’ perception on upcycling and related trends through big data analysis. The data containing the key word, ‘upcycling’ were collected from January 1, 2020 to December 31, 2021. Trends of the collected big data were analyzed by period and by channel. Additional analyses based on frequency, centrality and topic modeling were performed. The results are as follows. First, the search volume increased in 2021, compared to 2020. Also, among channels, the number of searches in blogs was higher than that of the others. Second, this study identified the top 50 words in frequency and found major 5 key words. The key words were ‘upcycling’, ‘utilization’, ‘recycling’, ‘ecofreindly’, and ‘product’ in the order of frequency of use. Comparing centrality with frequency revealed that the major key words in frequency differs from those in centrality. Third, as a result of topic modeling analysis to derive potential topics for upcycling, key words were divided into 4 topics in 2020 and 3 topics in 2021. This study is meaningful in that it identified consumers’ current interests and perceptions on upcycling to provide insights into the fashion industry.

한국어

본 연구의 목적은 빅데이터 분석을 통해 업사이클링에 대한 소비자 인식을 파악하는 것이다. 이를 위해 2020년과 2021년을 구분하여 ‘업사이클링’에 대한 빅데이터를 수집하고, 기간별, 채널별 수집량 추이를 분석하였다. 또한 빈도수, 중심성, 그리고 토픽모델링 분석을 실시하였으며 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 기간별, 채널별 추 이를 분석한 결과 2021년의 검색 건수가 2020년에 비해 증가하였고, 채널 중에서는 블로그의 검색 건수가 다른 채널에 비해 많이 나타났다. 둘째, 두 기간 모두 ‘업사이클링’, ‘활용’, ‘리사이클링’, ‘친환경’, ‘제품’ 등의 단어들이 높은 빈도를 보였다. TF-IDF, 연결중심성을 빈도와 비교한 결과, 빈도와 중심성 수치에서 차이를 보이는 단어들 을 밝혀내었다. 셋째, 업사이클링에 대한 잠재적인 주제를 도출하기 위해 토픽모델링 분석을 실시한 결과, 2020년 은 4개의 주제, 2021년은 3개의 주제로 구분되었다. 본 연구는 업사이클링에 대한 현재적 관심과 인식을 파악함으 로써 관련 산업에 대한 통찰력을 제공하였다는 점에서 의의가 있다.