빅데이터를 활용한 식품 유통 플랫폼에 대한 소비자 인식 분석: 텍스트 마이닝과 의미연결망 분석을 중심으로 (Understanding Consumers' Perceptions of the Fresh-Food Delivery Platform Service Based on Big Data: Using Text Mining and Semantic Network Analysis)

1인 가구의 증가, 여성의 사회진출, 코로나19로 인한 비대면 소비의 증가 등으로 식품 유통 플랫폼 을 통한 식품의 구매가 급증하고 있다. 이에 본 연구에서는 식품 유통 플랫폼에 대한 소비자의 인식을 분석 하기 위하여 빅데이터 분석을 실시하였다. 주요 포털사이트인 네이버왿� 다음의 최근 5년간(2015년 1월~2020년 8월) 생성된 데이터를 웹 데이터 분석 프로그램인 텍스톰(Textom)을 사용하여 58,939의 데이터를 수집하였다. 텍스트 마이닝을 위하여 불필요한 단어 등은 정제하였다. 데이터 상위 키워드 빈도, TF-IDF 분석으로 데이터 내에서 많이 언급된 주요 키워드 90개를 도출하였다. 상위 90개의 키워드에는 ‘신선식품’, ‘배송’, ‘상품’, ‘구매’, ‘온라인’, ‘쿠팡’, ‘마켓컬리’, ‘새벽배송’, ‘코로나19’ 등이 포함되어 있었다. UCINET6.0과 Netdraw를 활용한 의미연결망 분석에서는 ‘신선식품’, ‘상품’, ‘배송’, ‘구매’ 등의 키워드가 다른 키워드들과 많이 연결된 상호 관련성이 높은 키워드들임을 알 수 있었다. 마지막으로 CONCOR 분석를 통해 ‘식품 유통 트렌드’, ‘식품 유통 플랫폼 속성’,‘로켓프레시 서비스’, ‘배송 서비스’, ‘식품 전문몰’, ‘HMR류’, ‘신선식품류’의 7개 클러스 터로 군집화 하였다. 분석 결과를 바탕으로 식품 유통 플랫폼에 대한 소비자 인식, 주요 속성, 이슈 등을 파악하였으며, 향후 식품 유통 플랫폼과 관련된 연구를 위한 기초자료 제시 및 마케팅 전략을 구축하는데 기여할 것이다.

Fresh-food delivery platform service has shown significant growth due to the increase in sin- gle-person households and working women, and the increase in untact consumption caused by the COVID-19 pandemic. Therefore, this study aims to explore the consumers’ perception of the fresh-food delivery platform service using big data. In order to analyze big data, ‘fresh-food delivery platform service’ related documents that had been generated from January 1, 2015 to August 31, 2020 were collected from major portal sites (“Naver” and “Daum”) using Textom. A total of 58,939 documents were collected. Non-relevant and in- accurate words were removed for text mining. Top 90 keywords, such as “fresh-food”, “product”, “shipping”, “purchase”, “home”, “COVID-19”, “increase”, and “price”, were extracted through the frequency analysis and TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) analysis. Through semantic network analysis using UCINET6.0 and Netdraw, it was found that “fresh-food”, “product”, “shipping”, and “purchase” were highly interrelated with other keywords. Through CONCOR (Convergence of iteration Correlation) analysis, keywords were classified into seven clusters, such as “food purchasing trends”, “food delivery platform at- tributes”, “Rocket Fresh service”, “delivery service”, “specialized food shopping channel”, “HMR(home meal replacement)”, and “fresh-food products”. Based on these results, consumers’ perceptions and issues of fresh-food delivery were identified. Moreover, this study will provide not only theoretical implications for future research but also practical implications for developing successful marketing strategies.