전 세계적으로 다양한 콘텐츠를 통해 한국 문화에 대한 관심이 크게 증가하면서 K-패션에 대한 관심 또한 높아지고 있다. 본 연구는 빅데이터 분석 중 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 K-패션에 대한 인식 변화를 알아보고자 하였다. 데이터 수집을 위해 2022년 기준 이전 3년과 이후 3년의 두 시기로 구분하여 각 기간동안 ‘K-패션’에 대한 키워드를 수집하여 텍스톰을 활용한 분석을 시행했다. 각 시기별로 상위 50개 키워드에 대해 빈도, Tf-Idf, Concor 분석을 실시하여 인식 변화를 살펴보았다. 먼저, 빈도 및 Tf-Idf 분석결과, 2022년 기준 이전 3년이 패션 산업의 디지털 전환 가속화와 다양한 지원⋅공모 프로그램이 활성화된 시기를 반영한다면, 2022년 기준 이후 3년은 K-패션의 성장과 글로벌 인지도 상승을 나타낸다는 것을 확인했다. 다음으로, 각 시기별 Concor 분석 결과, 2022년 기준 이전 3년에는 ‘한류 기반 대중문화형 K-패션 확산’, ‘전문 인재 양성과 글로벌 진출 경로’, ‘국내 디자이너 발굴 및 사업화’, ‘K-패션의 디지털 기반 전환’의 4개 군집이 도출되었으며, 2022년 기준 이후 3년에는 ‘K-패션 산업과 디자이너 브랜드 성장’, ‘플랫폼 기반 글로벌 시장 확장’, ‘전통⋅문화 콘텐츠로서의 K-패션’, ‘글로벌 무대에서의 인정’의 4개 군집이 도출되었다. 본 연구의 분석 결과를 통해 K-패션이 문화⋅이미지 중심의 확산으로부터 산업과 비즈니스 중심의 성장으로 인식 변화가 이루어지고 있음을 확인했다. 본 연구는 K-패션에 대해 텍스트 마이닝 분석을 통해 시계열적으로 인식 변화를 살펴보았다는 데 의의가 있다.
Yunjeong Kim (Tue,) studied this question.