Analysis of Trends in Senior Online Fashion News Articles Using Text Mining
Yunjeong Kim · 한국디자인문화학회지 · 2025
시니어 소비자들의 온라인 패션 소비가 증가함에 따라, 이들의 소비 행태에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이에 따라 관련 뉴스 기사도 지속적으로 증가하고 있다. 본 연구는 이러한 현상에 주목하여 뉴스 빅데이터를 활용하여 시니어 소비자들의 온라인 패션에 대한 동향을 파악하려는 목적으로 시행되었다. 이를 위해 텍스톰을 활용하여 텍스트 마이닝 분석을 실시하기 위해 2022년 1월부터 2024년 12월까지 3년간 ‘시니어 온라인 패션’에 대한 뉴스 빅데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 활용하여 도출된 상위 70개 키워드로 빈도분석, TF-IDF, CONCOR 분석을 실시하였으며, 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 도출된 상위 키워드 70개를 대상으로 빈도분석을 실시한 결과, 시니어, 패션, 온라인, 모델, 브랜드, 플랫폼, 세대, 액티브, 패션쇼, 순으로 빈도가 높게 나타났다. 또한, TF-IDF 순위를 살펴보면 모델, 플랫폼, 브랜드, 액티브, 패션 등이 상위키워드로 나타났다. 이러한 결과를 통해 검색 기간동안 시니어 관련 모델 및 패션쇼에 대한 이슈가 많았고, 시니어들을 대상으로 한 플랫폼, 액티브 시니어에 대한 관심이 높았다는 것을 확인할 수 있었다. 둘째, 시니어 온라인 패션에 대해 CONCOR 분석을 실시한 결과, ‘한국 시니어 온라인 시장 확대’, ‘디지털 플랫폼과 시니어 쇼핑’, ‘시니어 문화 축제와 지원사업’, ‘시니어 모델 및 패션쇼’의 4개 군집이 도출되었다. 도출된 군집을 통해 최근 한국에서 시니어 소비자들을 대상으로 하는 온라인 시장이 확대되고 있고, 다양한 디지털 플랫폼들이 등장하는 현상을 파악할 수 있었다. 본 연구는 최근 중요 소비자로 부각되고 있는 시니어들의 온라인 패션 소비에 대한 동향을 파악하기 위해 객관적이고 현실적인 정보인 뉴스 빅데이터를 기반으로 분석하였으며, 광범위한 비정형 데이터를 활용하여 더욱 이해를 높였다는 데 의의가 있다. 또한, 본 연구의 결과는 패션 브랜드가 시니어 소비자들을 대상으로 비즈니스 전략을 수립하는 데 도움이 될 수 있는 기초 자료로 활용될 수 있다.