A Topic Modeling Approach to Analyzing Influencer Advertising Discourse Structures in Big Data : Focusing on News, Social Media, and Academic Data
경성대학교 상경대학 경영학과 초빙교수, Hyunjin Lee, Sujin Kim · Journal of Contents and Industry · 2025
본 연구는 현대 마케팅의 핵심 전략으로 부상한 인플루언서 광고 및 마케팅에 대한 사회적 담론 구조를 다각적으로 이해하고자 하였다. 이를 위해 2020년 1월부 터 2025년 4월까지 수집된 뉴스(721건), 소셜 미디어(5,553건), 학술(414건) 데이터를 대상으로 텍스트 마이닝 및 토픽 모델링(LDA) 분석을 시행하였다. 연구 결 과, 각 데이터 소스는 인플루언서 광고를 바라보는 뚜렷한 시각차를 드러냈다. 뉴스 데이터는 라이브-커머스, 가상-인간 등 산업 동향과 기술 혁신을 중심으로, 소 셜 미디어 데이터는 네이버-블로그, 애드포스트-수익 등 플랫폼 기반의 사용자 경험과 수익 창출을 중심으로, 학술 데이터는 구매의도, 매개효과 등 이론적 검증과 효과 분석을 중심으로 담론을 형성하고 있었다. CONCOR 분석과 LDA 토픽 모델링을 통해 각 데이터 유형별 핵심 키워드 군집과 주요 주제들이 도출되었으며, 이 는 인플루언서 광고 현상에 대한 거시적, 미시적, 이론적 프레임을 각각 반영하고 있음을 보여주었다. 본 연구는 다양한 정보원에 나타난 담론을 통합적으로 분석 함으로써 인플루언서 마케팅에 대한 다차원적 이해의 틀을 제공하고, 텍스트 마이닝 방법론의 학문적·실무적 활용 가능성을 제시한다는 점에서 의의가 있다. 연구 결과를 바탕으로 학문적 시사점과 마케터, 플랫폼 사업자, 정책 입안자를 위한 실무적 시사점 및 향후 연구 방향을 제언하였다.