초록

The purpose of this study was to explore awareness of ‘Dessert’ using big data analysis of Google channels. For this, this study collected data from Google web, news and scholor from Jan 1st, 2014 to Dec 31st, 2018. The data was collected by using SCTM (Smart Crawling & Text Mining), which is a data collecting and processing program developed by wellness & tourism big data center at Kyungsung University. As a result of collection process, 37483 words related to 'Dessert' were collected and the top 90 words were analyzed according to exposure frequency. Degree centrality and eigenvector centrality were analyzed by utilizing packaged NetDraw along with Ucinet 6.0. The result showed that ‘chocolate’ and ‘ice cream’ was frequently appeared. In addition, the web visibility was also high for dessert, such as ‘recipe’, ‘menu’, ‘news’ and ‘facebook’. Convergence of iterated correlations showed 4 clustered groups named ‘Dessert menu’, ‘Restaurant experience’, ‘Marketing’ and ‘SNS’. This study helped dessert manager and researcher to understand consumer’s perception of desserts by using the big data analysis.

키워드

Dessert, Big data, Semantic network analysis, Text mining, SCTM (Smart Crawling & Text Mining).

참고문헌(23)open

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