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영어

The purpose of this study is to identify trends in sports entertainment programs by analyzing related keywords, emotions, and perceptions about sports entertainment programs through social big data analysis, and furthermore, to present basic data for activation strategies. The research results are as follows. As a result of word frequency, TF-IDF, connection centrality analysis, the keywords of sports entertainment program, sports entertainment broadcasting, star, drama, soccer, basketball, golf, sports player, and baseball were all in the top 10. Second, as a result of opinion mining analysis, positive words (80.5%) were new, expected, interesting, interesting, exhilarating. Third, as a result of the individual name recognition analysis, Chan-won Lee, Julien Kang, Jae Heo, Se-ri Pak, and Dae-won Lee were found in the order. Fourth, as a result of CONCOR analysis, a total of four groups were formed: 'Sports entertainment content, 'Sports family, 'Sports fun, and 'Sports products'. It is expected that the results of this study will serve as basic data for producing content based on the trend of sports entertainment programs in broadcasters.

한국어

본 연구는 소셜 빅데이터 분석을 통해 스포츠 예능 프로그램에 대한 관련 키워드, 감정 및 인식 등을 분석하여 스포츠 예능 프로그램의 트렌드를 파악하고 나아가 활성화 전략 방안을 위한 기초자료를 제시하는데 본 연구의 목적을 두고자 한다. 연구방법으로는 소셜 매트릭스 빅데이터 분석 플랫폼인 텍스톰과 네트워크 분석 프로그램 Ucinet6를 활용 하여 텍스트마이닝, 개체명인식분석, 오피니언 마이닝, 의미연결망분석, 연결정도 중심성, TF-IDF를 실시하였으며, 데 이터 수집기간은 2012년 5월 1일~2022년 4월 30일까지로 총 10년으로 정하여 분석을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 단어 빈도, TF-IDF, 연결중심성 분석 결과, 스포츠예능프로그램, 스포츠예능방송, 스타, 드라마, 축구, 농구, 골프, 스포츠선수, 야구라는 키워드가 모두 10위권 내에 나타났다. 둘째, 오피니언 마이닝 분석결과, 긍정단어(80.5%)는 새롭다, 기대하다, 재미있다, 흥미롭다, 짜릿하다 등으로 나타났으며, 특히 세부감성 결과로는 호감(43%), 흥미(22%), 기쁨(14%), 분노(2%) 순으로 나타나면서 스포츠예능프로그램에 대한 높은 긍정적 감성을 확인할 수 있었다. 셋째, 개체 명 인식 분석결과 이찬원(297), 줄리엔강(270), 허재(218), 박세리(192), 이대원(180), 장민호(105), 강호동(101), 김선우(99), 안정환(92), 김연경(89) 등의 순으로 나타났다. 넷째, CONCOR 분석결과,‘스포츠예능콘텐츠,‘스포츠가 족,‘스포츠재미,‘스포츠상품’으로 총 4개의 그룹이 형성되었다. 본 연구결과가 방송가에서 스포츠예능프로그램 트렌드를 바탕으로 콘텐츠를 제작할 수 있는 기초자료가 되기를 기대한다.