빅데이터 텍스트마이닝 연구 논문 요약 Mining Marketing Meaning from Online Chatter
•본
논문에서는 아래와 같은 프레임워크를 제안함
1) UGC에서 latent dimensions 을 추출함
2) 긍정/부정, 그룹명, 유효성, 중요성, 역동성 및 차원의 이질성을 확인
3) 나타난 dimension을 전략적 분석의 목적으로 활용(브랜드 포지셔닝맵)
1) UGC에서 latent dimensions 을 추출함
2) 긍정/부정, 그룹명, 유효성, 중요성, 역동성 및 차원의 이질성을 확인
3) 나타난 dimension을 전략적 분석의 목적으로 활용(브랜드 포지셔닝맵)
•본 논문의
프레임워크는 기존 연구 방향과 차별화 됨
1) 기존과 달리 Latent Dirichlet allocation 방식을 활용하여 unsupervised 방법으로 긍정/부정을 확인
2) 확장된 LDA 방식을 활용
3) LDA 방법은 베이지안 학습 알고리즘을 적용하여 문맥적 확인 (small이 스마트폰은 긍정, 스크린은 부정)
4) 텍스트 구조나 언어의 문법에 가정을 가지지 않아, 마케팅의 다양한 용도에서 활용될 수 있음
5) 이 연구는 5개 시장의 16개 브랜드를 연구함으로써 일반화의 예비조사로 가능함
1) 기존과 달리 Latent Dirichlet allocation 방식을 활용하여 unsupervised 방법으로 긍정/부정을 확인
2) 확장된 LDA 방식을 활용
3) LDA 방법은 베이지안 학습 알고리즘을 적용하여 문맥적 확인 (small이 스마트폰은 긍정, 스크린은 부정)
4) 텍스트 구조나 언어의 문법에 가정을 가지지 않아, 마케팅의 다양한 용도에서 활용될 수 있음
5) 이 연구는 5개 시장의 16개 브랜드를 연구함으로써 일반화의 예비조사로 가능함
•본 연구의
목적은 아래 질문에 답하기 위한 것임
1) UGC에서 표현된 품질의 주요 차원은?
2) 각각의 차원과 관련된 valence는 무엇인가?
3) 이 차원들의 유효성(face, external and predictive)은?
4) 이 차원들의 최적 수와 중요도는 어떠한가?
5) 이러한 차원은 시장의 브랜드 별, 또 시간의 흐름에 따라 어떻게 다른가?
6) 시간이 지남에 따라 이들 차원의 역동성과 이러한 차원에서 브랜드 위치의 역동성은 어떠한가?
7) 이러한 차원에서 소비자 인식 및 브랜드 세그먼트 내의 이질성은 어떠한가?
1) UGC에서 표현된 품질의 주요 차원은?
2) 각각의 차원과 관련된 valence는 무엇인가?
3) 이 차원들의 유효성(face, external and predictive)은?
4) 이 차원들의 최적 수와 중요도는 어떠한가?
5) 이러한 차원은 시장의 브랜드 별, 또 시간의 흐름에 따라 어떻게 다른가?
6) 시간이 지남에 따라 이들 차원의 역동성과 이러한 차원에서 브랜드 위치의 역동성은 어떠한가?
7) 이러한 차원에서 소비자 인식 및 브랜드 세그먼트 내의 이질성은 어떠한가?
