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영어

The rapid advancement of digital technology and the COVID-19 pandemic have precipitated significant transformations within the performing arts industry, with metaverse-based virtual concerts emerging as a pivotal element of this digital transition. This study aims to empirically investigate the emotional responses, participation behaviors, and interaction patterns of global consumers by conducting a multidimensional analysis of YouTube comment data, focusing on prominent virtual concerts held on the game platform Fortnite. Through Principal Component Analysis (PCA), participation characteristics were classified into influence centrality and participation behavior types. Subsequently, K-means clustering was employed to derive five distinct participant types. Following this, Latent Dirichlet Allocation (LDA)-based topic modeling was utilized to analyze the language usage patterns and emotional expression characteristics of each type. The analysis revealed that network centrality and interaction metrics, rather than text length or sentiment scores, played a crucial role in distinguishing participant types. Distinct acceptance attitudes were identified across these types: Passive Reactors, Isolated Observers, Networked Leaders, Engaged Contributors, and Topical Opinion Leaders. This research offers practical implications for the planning and marketing strategies of metaverse concert content by providing a quantitative and qualitative integrated analysis of consumer behavior in digital performance environments. Furthermore, it suggests future research directions, including platform diversification, real-time analysis, and the application of advanced natural language processing techniques.

한국어

디지털 기술의 비약적 발전과 코로나19 팬데믹은 공연예술 산업의 급격한 변화를 야기하였으며, 메타버스 기반 가상 콘서트는 디지털 전환 의 핵심 요소로 부상하고 있다. 본 연구는 게임 플랫폼 포트나이트(Fortnite)에서 개최된 대표적인 가상 콘서트를 중심으로, 유튜브 댓글 데이 터를 활용한 다차원 분석을 통해 글로벌 소비자들의 감정 반응, 참여 행태, 상호작용 패턴을 실증적으로 규명하고자 하였다. PCA 분석을 통해 참여 특성을 영향력 중심성과 참여 행동 방식으로 분류하고, K-평균 클러스터링을 통해 5개 참여자 유형을 도출하였다. 이어서 LDA 기반 토 픽 모델링을 통해 각 유형의 언어 사용 양상과 감정 표현 특성을 분석하였다. 분석 결과, 텍스트 길이나 감정 점수보다는 네트워크 중심성과 상 호작용 지표가 참여자 유형 구분에 핵심적으로 작용함을 확인하였으며, 일반 반응형 참여자, 고립된 소극적 참여자, 핵심 인플루언서, 커뮤니 티 기반 실질 참여자, 의견 주도자 또는 정보 제공자 등 참여 유형별로 상이한 수용 태도를 확인할 수 있었다. 본 연구는 디지털 공연 환경에서 소비자 행동에 대한 정량·정성적 통합 분석을 통해 메타버스 공연 콘텐츠 기획 및 마케팅 전략 수립에 실질적인 시사점을 제공한다. 또한 플랫 폼 다변화, 실시간 분석, 고도화된 자연어처리 기법의 활용 등 향후 연구 방향도 제시하였다.