Analysis of Research Trends in Consumer Science through Text Mining
Kee Ok Kim · Journal of Consumer Studies · 2020
본 연구는 최근 15년간 소비자학 분야 4개 학술지에 발표된 논문 984편의 영문 초록을 텍스트마이닝하였다. 토픽모델링의 대표 알고리즘인 LDA와 시각화 도구인 LDAvis를 활용하여 소비자학 분야의 연구 동향을 분석하여 8개의 토픽을 발견하였고, 각 토픽이 차지하는 비중을 시계열 회귀 분석하여 상향(hot) 토픽과 하향(cold) 토픽을 분석하였다. 환경뿐만 아니라 정보화 관련 안전 이슈를 함축하는 ‘환경·안전’이 떠오르는 상향 토픽으로 나타났고 그 비중 또한 높게 나타난 반면, ‘재무상담’, ‘소비자법·정책’, ‘가계경제’가 하향 토픽으로 나타났다. 나머지 ‘구매행동’, ‘정보·문화’, ‘소비윤리’, ‘보험·은퇴설계’는 등락하며 유의한 변화를 보이지 않았다. 텍스트마이닝 기법에 대한 논의를 바탕으로 방법론적 시사점과 미래 방향을 제안하였다.