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비건 커뮤니티의 소셜 데이터를 바탕으로한 비건인 라이프스타일 분석

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비건 커뮤니티 데이터를 통한 비건인의 삶의 단면 조사

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1. 해당 프로젝트를 진행했던 이유

교내 창업프로그램을 사업 아이템을 비건화장품으로 선정하였지만 축산 전공자로써 비건에 대해 전혀 알지 못하였습니다.
그래서 국내 최대 비건 커뮤니티인 한울벗 채식나라의 데이터를 바탕으로 비건인에 대해 심층 분석을 진행하였고 이를 바탕으로 상품기획과 마케팅을 진행하였습니다.

2. 비건 네트워크 분석

네트워크 분석이란 ? 일련의 과정을 통해 발견된 어떤 형태나 패턴을 분석함으로써 사회구조, 연결망, 관계성, 그룹 또는 개인의 속성을 파악하고자 하는 분석입니다.
해당 분석에서는 쉽게 말해 비건인들이 한 문단이나 문장에 있는 비건인들이 자주 쓰는 단어의 연관성을 살펴보는 분석입니다.
비건 네트워크 분석 1
네트워크 그래프에서 살펴 볼 수 있듯이 채식이란 단어를 중점으로 건강, 식단, 식당, 등의 단어와 연관되어 있음을 볼 수 있다.
해당 분석을 진행해보기전에는 비건인들은 동물 보호에 가장 관심이 많을 줄 알았지만 네트워크 그래프에는 동물보호와 관련되 이야기 자체가 찍히질 않았었다.
그래서 상품기획을 건강에 초점을 맞추어 진행을 했었다.

3. 비건 단어간 상관 분석

연관된 단어를 살펴볼 때는 단순히 자주 함께 사용된 단어가 아니라 다른 단어에 비해 상대적으로 자주 함께 사용된 단어가 무엇인지 살펴보면 이해를 하는데 많은 도움이 됩니다.
파이 계수는 두 단어가 함께 사용되는 경우가 각각 사용되는 경우에 얼마나 많은지 나타낸 지표입니다.
파이 계수를 이용하면 어떤 단어와 자주 함께 사용되지만 다른 단어와는 자주 함께 사용되지 않는 단어, 즉 상대적으로 관련성이 큰 단어가 무엇인지 알 수 있습니다.
출처: 쉽게 배우는 R 텍스트 마이닝 비건 단어 간 상관 분석

비건인들이 주로 어떤 식품을 먹는지를 알아보기 위해 먹거리와 관련된 단어 위주로 살펴보았습니다.
분석 단어 : 채식, 건강, 먹다, 식단, 식당, 만들다
종합적으로 살펴보면 비건인은 채식 식당에 대한 수요가 상당하며, 건강을 위해 운동을 하는 것을 좋아하며, 과일과 생식을 주로 먹고, 식단은 다이어트 식단 위주이고 직접 만들어 먹는다.

4. 비건 단어 토픽 모델링

분석할 텍스트가 많다면 텍스트를 주제별로 분류해 핵심 단어를 살펴보면서 어떤 내용을 담고 있는지 파악해야 합니다.
텍스트의 핵심 주제를 찾아 비슷한 내용끼리 분류하는 토픽 모델링을 진행하였습니다.
비건 토픽 분석

힐링, 다이어트, 단백질 섭취, 외식(러빙헛), 과일, 정보공유, 반찬으로 토픽을 분류하였습니다.
결론 : 네트워크, 상관 분석, 토픽 모델링 세 가지 방법으로 심층적으로 비건인들의 라이프 스타일을 들여다 보았으나 우리가 매스컴에서 익숙한 동물 보호와는 거리가 상당히 있었습니다.
비건인을 대상으로 영업, 마케팅, 상품기획 등을 진행한다면 다이어트와 단백질 섭취으로 방향성을 잡을 것을 추천드립니다.
비건인은 간편식 보다는 직접 만들어먹는 것을 선호하는 양상을 보입니다. 비건인들을 대상으로한 밀키트는 크게 호응을 얻지 못할 것으로 사료됩니다.

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