The Black-Red Effect in Crisis Events: A Study on the Non-linear Response Process of Consumer Emotion to Brand Attitude = 위기사건에서의 블랙레드 효과 : 브랜드 태도에 대한 소비자 감정의 비선형 반응과정에 관한 연구

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As social media has become central to crisis communication, consumer attitudes in brand crisis events show clear dynamic changes. Most prior studies focus on the negative impact of adverse information, while less attention is given to how consumer emotions evolve over time and how a titudes shift in non-linear ways during a crisis.Drawing on the SOR framework, this study examines the Tesla “phantom braking” incident using 176,219 Reddit comments collected from 2014 to 2205. Sentiment analysis, topic modeling, dynamic topic modeling, and regression analysis are used to trace changes in consumer emotions and brand attitudes across different stages of the crisis.The findings indicate that responsibility attribution consistently shapes how consumers understand the crisis and affects brand attitudes by activating emotional responses. Negative emotions do not rise continuously but cluster at certain stages, showing stage-based fluctuations influenced by emotional contagion and algorithmic amplification

국문 초록 (Abstract)

소셜 미디어가 위기 커뮤니케이션의 중심 공간이 되면서, 브랜드 위기 상황에서 소비자 태도는 뚜렷한 동적 변화를 보이고 있다. 기존 연구들은 주로 부정적 정보가 미치는 부정적 영향에 초점을 맞추어 왔으며, 위기 진행 과정에서 소비자 감정이 시간에 따라 어떻게 변화하는지, 그리고 태도가 비선형적으로 어떻게 전환되는지에 대해서는 상대적으로 충분한 논의가 이루어지지 않았다.본 연구는 SOR 이론 틀을 바탕으로 테슬라 ‘팬텀 브레이킹’ 사건을 사례로분석하였다. 2014년부터 2025년까지 Reddit에 게시된 댓글 176,219건을 수집하였으며, 감성 분석, 토픽 모델링, 동적 토픽 모델링, 그리고 회귀 분석을 통해 위기 단계별 소비자 감정과 브랜드 태도의 변화를 살펴보았다.분석 결과, 책임 귀인은 위기 사건을 이해하는 데 있어 지속적으로 중요한 인지적 기준으로 작용하며, 감정 반응을 활성화함으로써 브랜드 태도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 부정적 감정은 지속적으로 증가하지 않고 특정 단계에서 집중적으로 나타나며, 감정 감염과 알고리즘 증폭의 영향을 받아 단계적 변동 양상을 보였다

목차 (Table of Contents)

• 1. Introduction 1
• 2. Theoretical Background 4
• 2.1 Stimulus–Organism–Response 4
• 2.2 The dual effect of negative attention 5
• 3. Hypothesis construction 7
• 3.1 Determination of responsibility 7
• 3.2 Emotional Response and Processing 9
• 3.2.1 Emotional Response 9
• 3.2.2 Emotional contagion 9
• 3.2.3 Algorithm mechanism 11
• 4. Research Methodology 14
• 5. Analysis Results 16
• 5.1. VADER Sentiment Analysis (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) 16
• 5.2. Topic Modeling (LDA) 20
• 5.3. Dynamic Topic Modeling (DTM) 23
• 5.4. Lexicon-based Sentiment Analysis + Time-series Descriptive Analysis 28
• 5.5. Regression analysis 31
• 6. Conclusions 36
• 6.1. Discussion 36
• 6.2. Implication 37
• 6.3. Limitation 38