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영어

This study aims to explore the social perception of running crews, which have emerged as a cultural phenomenon leading the running culture. To this end, keywords related to "running crew" were analyzed using text data collected between January 2020 and September 2024, employing Textom and Ucinet 6. Specifically, text mining, semantic network analysis, TF-IDF, and CONCOR analysis were performed. The analysis revealed that terms such as "exercise," "marathon," "people," "start," "time," "competition," "Seoul," "run," and "review" appeared with the highest frequencies. Furthermore, running crews were categorized into four subtypes: (1) the diverse functions of running crews, (2) participants' sports consumption behaviors through running crews, (3) running crew training, and place(4) marathon participation facilitated by running crews. This study is significant in that it leverages big data to provide a more objective and comprehensive examination of recent trends in running crews. Additionally, it suggests that sports brands should actively engage in diverse activities with running crews to foster positive emotions and experiences beyond mere product promotion. Lastly, local governments are encouraged to make concerted efforts to promote a healthy running culture.

한국어

본 연구는 달리기 문화를 주도하며 하나의 문화 현상으로 자리 잡은 러닝크루에 대한 사회적 인식을 탐색하는 목적 이 있다. 이를 위해 텍스톰과 Ucinet 6을 활용하여 2020년 1월부터 2024년 9월까지 ‘러닝크루’와 관련된 텍스트데이터 를 통해 키워드를 분석하였다. 구체적으로 텍스트마이닝, 의미연결망 분석, TF-IDF, CONCOR분석을 수행하였다. 분석 결과, 러닝크루와 관련하여‘운동’, ‘마라톤’, ‘사람’, ‘시작’, ‘시간’, ‘대회’, ‘서울’, ‘런’, ‘후기’ 순으로 단어빈도가 높은 것으로 나타났다. 또한, 러닝크루는 ‘러닝크루의 다양한 기능’, ‘러닝크루를 통한 참가자의 스포츠 소비 행동’, ‘러닝크루 훈련과 장소’, ‘러닝크루를 통한 마라톤대회 참가’ 등의 네 가지 하위 유형으로 구분되었다. 본 연구는 빅데이터를 활용하 여 최근의 러닝크루 현상을 보다 객관적이고 종합적으로 탐색했다는 데 의의가 있다. 또한, 스포츠브랜드는 러닝크루와의 협력을 통해 단순 상품 홍보를 넘어 브랜드에 대한 긍정적 감정과 경험을 형성하는 다양한 활동을 활발히 수행해야 할 것이다. 마지막으로 지자체는 건강한 러닝문화 확산을 위해 노력해야 할 것이다.