코로나 이후 무용 공연 활성화를 위한 빅데이터 분석과 전략적 활용 : 텍스트 마이닝의 네트워크와 토픽 모델링 분석
CopyrightⒸ 2022 by the Korean Society of Dance Science
초록
본 연구는 빅 데이터 분석 기술을 활용하여 무용 공연 소비자를 대상으로 코로나 이후 국내 무용 공연에 대한 인식과 태도, 트랜드 변화를 분석하였다. 이를 위해 본 연구에서는 국내의 무용 공연 예술 관련 온라인 댓글과 뉴스 텍스트를 코로나 이전과 이후로 수집하여 분석하였다. 특히 토픽 모델링 분석으로 코로나 전후의 무용 공연 예술에 대한 소비자들의 태도 및 소비 행동 변화의 주요 요인과 이를 유형화하여 코로나 팬데믹 이후 무용 공연 예술의 경영 활동과 관련된 시사점들을 제시하고자 하였다. 분석 결과, 코로나 이후에는 ‘가요’, ‘클래식’, ‘배우’, ‘합창’, ‘역사’ 등과 같은 코로나 이전에 찾아 볼 수 없는 주요 단어들이 많이 나타났다. 또한 코로나 이후에는 특정한 공간으로 관객을 유인하는 새로운 공연 문화가 나타났고, 새로운 장르로서 융·복합 공연이 활성화된 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 볼 때, 코로나 이후 융·복합 무용공연의 다양성을 늘리고, 온라인 공연 플랫폼 등을 통해 온라인 공연을 확대시키며, 새로운 무용 공연 장르 개발을 통해 관객층을 확대시키는 전략이 무용 공연 대중화에 긍정적인 효과가 있을 것으로 기대할 수 있다.
Abstract
This study aims to analyze the consumers of dance performances by using big data analysis technology to see the change in perception, attitude, and trend of domestic dance performances after COVID-19. For this purpose, in this study, texts from online comments and news related to domestic dance performances were collected and analyzed before and after COVID-19. In particular, by topic modeling analysis, the main factors of the changes in consumer attitudes and consumption behavior toward dance performances before and after COVID-19 and these were typified to suggest implications related to the business management of dance performance after the COVID-19 pandemic. As a result of the analysis, after COVID-19, there are many new key words that cannot be found before COVID-19, such as 'pop', 'classic', 'actor', 'chorus', and 'history'. In addition, after COVID-19, attracting audiences to a specific space seemed to be a new performance culture, and convergence and complex performances were seen as a new genre. The results of this study reflect that it will have a positive effect on popularization by increasing the diversity of convergence and complex dance performances, expanding online performances through online performance platforms, and expanding the audience through the development of new dance performance genres.
Keywords:
Dance performances, consumer, text mining, topic modeling키워드:
무용공연, 소비자, 텍스트 마이닝, 토픽 모델링References
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