빅데이터를 활용한 헤어 미용분야 패러다임 변화 연구 = Paradigm changes in hairdressing industry using big data

국문 초록 (Abstract)

산업발달과 시장확대로 헤어 미용분야에서 마케팅이 차지하는 비중이 높아짐에 따라 마케팅 문구의 중요성도 높아지고 있다. 특히 마케팅 문구를 어떻게 구성하여 전략적으로 배치하는가에 따라서 홍보 효과가 크게 달라진다. 홍보는 구체적으로 인터넷 포털사이트 상위권 배치, SNS의 리트윗, 오프라인의 전단, POP 등에 시각을 집중시키는 전략적이고 의도된 활동으로 이루어진다. 더욱이 헤어 미용분야는 시각적으로 시술 전후의 효과가 커 온라인에서 많은 홍보 마케팅이 이루어지는데, 이때 사진과 함께 이루어지는 텍스트 마케팅이 매우 중요하다.
본 연구에서는 헤어 미용분야에 대한 관련 주체들의 다양한 의견을 종합하고 분석하기 위해 온라인 검색엔진과 영상엔진에 있는 텍스트 형태의 빅데이터를 활용하고자 한다. 연구방법으로는 온라인 검색엔진과 영상엔진을 대표하는 네이버, 다음, 구글, 유튜브 각각에서 주로 언급되는 빅데이터 관련 주제를 데이터량, 연도별 빈도 분석, 확률적 언어 모델(N-gram), 가중치(TF-IDF), 워드클라우드, 중심성(Degree Centrality), 네트워크 그래프, Topic Modeling을 통해 파악하였다.
연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 각 키워드 및 연도별 데이터량을 보면 2000∼2017년까지 총 18년을 기준으로 모든 키워드의 데이터량이 증가하고 있음을 알 수 있었다. 가장 최근인 2017년을 보면 ‘헤어 > 두피·모발관리 > 헤어 컬러·염색 > 헤어 스타일링·드라이 > 헤어 커트·컷 > 헤어 샴푸·린스·트리트먼트 > 헤어 펌·퍼머’ 순으로 나타났다.
둘째, ‘헤어’ 키워드를 분석한 결과 ‘메이크업, 제품, 미용실 > 스타, 디자이너, 방법 > 미용, 사용, 여자 > 여성, 연구, 답변, 사진, 컬러 > 추천, 남자 > 헤어밴드, 펌 > 컷, 이미지, 패션, 샴푸, 중심, 샵 > 인식, 헤어핀, 염색 > 웨이브, 뷰티, 안녕’ 순으로 나타났다. 헤어 키워드와 함께 중복 사용되는 헤어 분야는 컬러 > 펌 > 컷 > 샴푸 순으로 나타났다.
셋째, ‘헤어+커트|헤어+컷’ 키워드를 분석한 결과 ‘염색, 앞머리 > 인식 > 답변, 여자, 디자이너 > 볼륨 > 메이크업 > 느낌, 댄디, 안면, 웨이브 > 투블럭, 사진 > 레이어드, 연출, 매직 > 파마, 남성, 디자인, 단발’ 순으로 나타났다. 중복 사용되는 헤어 분야는 펌 > 염색 순으로 나타났다. 커트 종류로는 앞머리 커트> 볼륨 커트 > 댄디 커트 > 웨이브 커트 > 투블럭 커트 > 레이어트 커트 > 단발 커트 순으로 나타났다. 이 결과를 통해 최근 18년간 많이 노출된 커트의 종류를 예측할 수 있었다.
넷째, ‘헤어+펌|헤어+퍼머’ 키워드를 분석한 결과 ‘헤어, 펌, 스타일, 볼륨, 모발 > 컷 > 답변, 추천 > 단발 > 사진 > 왁스, 여자, 디지털, 시술 > 안면인식, 커트, 아이 > 자연, 앞머리 > 복구, 드라이, 정도, 미용’ 순으로 나타났다. 중복 사용되는 헤어 분야는 염색 > 컷 순으로 나타났다. 퍼머의 종류는 앞머리 웨이브 퍼머 > 매직 퍼머 > 볼륨 퍼머 > 단발 퍼머 > 디지털 퍼머 > 아이롱 퍼머 > 복구 퍼머 > 드라이 퍼머 순으로 나타났다.
다섯째, ‘헤어+스타일링|헤어+드라이’ 키워드를 분석한 결과 ‘헤어’, ‘드라이’, ‘스타일링’, ‘머리’, ‘스타일’, ‘볼륨’, ‘제품’, ‘웨이브’ 이상 8개 단어로 확인되었다. 순위는 ‘모발, 왁스, 펌, 사용, 방법, 연출 > 샴푸, 자연 > 답변, 컷 > 앞머리 > 메이크업 > 셀프, 남자 > 이용, 미용실, 추천 > 파마, 뷰티 > 부분’ 순으로 나타났으며, 중복 사용되는 헤어 분야는 샴푸 > 컷 > 퍼머 순으로 나타났다. 스타일링 및 드라이의 종류는 볼륨 드라이, 웨이브 드라이 > 앞머리 드라이 순으로 나타났다.
여섯째, ‘헤어+컬러|헤어+염색’ 키워드를 분석한 결과 ‘컬러, 염색약, 모발, 브라운, 추천 > 답변, 미용실 > 펌 > 탈색 > 연출 > 유행, 웨이브, 블랙, 톤 > 헤나, 셀프, 제품, 컷, 시술 > 샴푸, 디자이너, 사용, 여자, 투톤, 레드 > 갈색, 샵, 파마’ 순으로 나타났다. 중복 사용되는 헤어 분야는 펌 > 컷 > 샴푸 순으로 나타났다. 염색 컬러의 종류로는 브라운 > 탈색 > 블랙 > 헤나 > 투톤 > 레드 > 갈색 순으로 나타났다.
일곱째, ‘헤어+샴푸|헤어+린스|헤어+트리트먼트’ 키워드를 분석한 결과 ‘헤어트리트먼트, 방법, 트리트먼트 > 탈모, 추천 > 답변, 스타일, 정도, 효과 > 컨디셔너 > 센스 > 머리카락 > 팩, 컬러 > 영양, 에센스 > 헤어, 비듬’ 순으로 나타났다. 중복 사용되는 헤어 분야는 염색, 두피관리 순으로 나타났다. 샴푸, 린스 및 트리트먼트의 종류는 두피 및 모발관리 제품, 손상도 완화 제품 > 탈모 방지 제품 > 팩 > 컬러 전용 제품 > 에센스 > 비듬 방지 제품 순으로 나타났다.
여덟째, ‘두피관리|모발관리’ 키워드를 분석한 결과 ‘치료, 손상, 사용 > 케어, 효과 > 예방 > 답변, 머리카락, 전문 > 비듬, 중요, 필요, 상태 > 이식 > 영양 > 마사지 > 센터’ 순으로 나타났다. 중복 사용되는 분야는 의학 분야와 피부 분야로 나타나 두피 및 모발관리와 치료, 피부 관리를 동시에 검색하고 작성하는 누리꾼들이 많다는 사실을 알 수 있었으며, 중복 사용되는 헤어 분야는 샴푸로 확인되었다. 두피관리 및 모발관리의 종류로는 두피관리 > 탈모관리 > 손상 관리, 케어 관리, 예방 관리, 영양 관리 순으로 나타났다.
아홉째, N-gram 분석 결과 ‘헤어’ 키워드는 -헤어, 헤어-, 스타-, 미용실-, 스타일-, 온라인 게시글 관련, 기타로 나타났고, ‘헤어+커트|헤어+컷’ 키워드로 분석한 결과 -헤어, 헤어-, 스타일-, 컷, 커트-, -컷, 커트, 머리-로 나타났다. ‘헤어+펌|헤어+퍼머’ 키워드로 분석한 결과 파마, 펌-, -펌, 파마, 헤어-, -헤어, 스타일-, 머리-, 볼륨-, 남자-, 기타로 나타났고, ‘헤어+스타일링|헤어+드라이’ 키워드로 분석한 결과 크게 헤어-, -헤어, 드라이-, 스타일-, 스타일링-, 머리-, 메이크업-, 왁스-, 기타로 나타났다. ‘헤어+컬러|헤어+염색’ 키워드로 분석한 결과 염색-, -염색, 헤어-, -헤어, 컬러-, -컬러, 머리-, 기타로 나타났고, ‘헤어+샴푸|헤어+린스|헤어+트리트먼트’ 키워드로 분석한 결과 크게 헤어-, -헤어, 샴푸-, -샴푸, 린스-, 트리트먼트- 기타로 나타났으며, ‘두피관리|모발관리’ 키워드로 분석한 결과 크게 헤어-, -헤어, 샴푸-, -샴푸, 린스-, 트리트먼트- 기타로 나타났다.
열째, Degree Centrality 분석 결과 ‘헤어’(여성, 스타일, 사용, 모발, 머리 > 헤어 > 제품, 스타, 방법, 미용실, 미용, 메이크업 > 중심, 연구, 디자이너, 답변 > 사진 > 헤어밴드 > 샵, 남자 > 헤어, 펌, 추천, 사람), ‘헤어+커트|헤어+컷’(남자, 디자이너, 머리, 미용, 미용실, 스타일, 앞머리, 여자, 염색, 추천, 펌 > 교육, > 답변, 사진, 정도 > 남성, 단발, 여성 > 느낌, 볼륨 > 디자인 > 방법, 컬러), ‘헤어+펌|헤어+퍼머’(남자, 매직, 머리, 모발, 미용실, 볼륨, 스타일, 염색, 웨이브, 커트, 파마, 펌, 헤어 > 컷 > 미용 > 여자 > 답변, 사진, 시술, 제품, 추천 > 정도, > 앞머리), ‘헤어+스타일링|헤어+드라이’(머리, 미용실, 방법, 볼륨, 사용, 스타일, 연출, 웨이브, 제품, 컷, 펌, 헤어 > 남자, 모발, 샴푸, 왁스 > 답변, 앞머리, 자연 > 메이크업, 사진 > 추천 > 뷰티 > 가능), ‘헤어+컬러|헤어+염색’(머리, 모발, 미용실, 브라운, 사용, 스타일, 염색약, 제품, 추천, 탈색, 펌 > 답변, 색상 > 사진 > 샴푸 > 셀프, 시술 > 정도 > 갈색, 느낌, 컷), ‘헤어+샴푸|헤어+린스|헤어+트리트먼트’(관리, 두피, 머리, 머릿결, 모발, 사용, 염색, 제품, 추천, 케어 > 머리카락, 방법, 손상 > 답변, 정도, 효과 > 탈모 > 미용실, 스타일, 에센스, 컬러, 화장품 > 팩 > 성분), ‘두피관리|모발관리’(효과, 헤어, 피부, 탈모, 제품, 샴푸, 방법, 모발, 머리카락, 머리, 두피, 관리법, 관리, 건강 > 사용 > 필요, 비듬, 경우 > 치료, 때문 > 답변 > 케어, 상태 > 중요)로 나타났다.
열한번째, 네트워크 분석 결과 클러스터는 ‘헤어’(‘헤어 관련 검색’, ‘남성·여성 헤어 스타일’, ‘안면인식’, ‘헤어’), ‘헤어+커트|헤어+컷’(‘추천 커트 스타일’, ‘안면인식’, ‘디자이너’, ‘남성 커트 관련’, ‘교육’, ‘퍼머 관련’, ‘남성 커트 종류’), ‘헤어+펌|헤어+퍼머’(‘펌 관련 검색’, ‘캔디 펌’, ‘펌+헤어 시술’, ‘복구 펌’,‘구매’, ‘서비스’), ‘헤어+스타일링|헤어+드라이’(‘볼륨 웨이브’, ‘메이크업+염색’, ‘제품’, ‘답변’, ‘남자 왁스’, ‘미용실’, ‘셀프 스타일링’, ‘부분 스타일링’), ‘헤어+컬러|헤어+염색’(‘헤어 컬러’, ‘스타일링’, ‘염색 제품’, ‘셀프 염색’, ‘천연 염색’, ‘남성 염색+헤어시술’, ‘샵’), ‘헤어+샴푸|헤어+린스|헤어+트리트먼트’(‘샴푸·린스·트리트먼트 관련 검색’, ‘스타일링’, ‘염색’, ‘영양 관리’, ‘케어 제품’, ‘탈모’), ‘두피관리|모발관리’(‘두피·모발관리 관련 검색’, ‘관리법’, ‘답변’, ‘머릿결 관리’, ‘모발 이식’, ‘탈모’, ‘전문 센터’)로 도출되었다.
열두번째, Topic Modeling 분석 결과 각 키워드별 10개의 모델링 그룹으로 도출되었다. 토픽은 ‘헤어’(머리 교정, 모발 제품, 미용실 검색, 헤어 액세서리, 여자 헤어 스타일, 헤어 브랜드 리뷰, 헤어 논문, 미용실 시설, 남자 헤어 스타일, 남성이 선호하는 여자 헤어 스타일), ‘헤어+커트|헤어+컷’(남성 커트 스타일, 커트 자격증, 커트 추천 미용실, 매직+파마, 안면인식, 모히칸 커트 교육, 커트+컬러 학원, 커트 화보, 소셜커머스, 커트 행사), ‘헤어+펌|헤어+퍼머’(퍼머 도구, 스타일링 제품, 미용실 지역, 일본 퍼머 스타일, 앞머리 퍼머 스타일, 아이롱 퍼머, 할인 혜택, 시술 서비스, 오클랜드 미용 대학, 퍼머 교육), ‘헤어+스타일링|헤어+드라이’(남성 스타일링, 머릿결 관리, 뿌리 볼륨 드라이, 메이크업+드라이, 헤어 드라이어, 스타일링 교육, 스타일링 관련 질문, 안면인식, 스타일링 제품 리뷰, 스타일링 제품 구입), ‘헤어+컬러|헤어+염색’(셀프 염색1, 계절에 따른 염색, 염색 교육, 염색과 어울리는 스타일, 염색 유지 및 관리 제품, 복구 염색, 탈색 관련 문의, 셀프 염색2, 천연 염색, 기타), ‘헤어+샴푸|헤어+린스|헤어+트리트먼트’(모발 및 탈모 관리, 제품 추천 문의, 제품 브랜드, 제품 명칭, 헤어 시술 후 제품 사용 문의, 염색 유지 및 관리제품, 제품 향, 퍼머 유지 및 관리 제품, 제품 제형, 기타), ‘두피관리|모발관리’(겨울철 두피·모발 관리법, 두피·모발 영양 관리, 여름철 두피·모발 관리법, 두피·모발 샴푸, 두피·모발 전문가, 탈모 관련 수술, 두피·모발 연구, 두피·모발 노폐물 문의, 두피·모발 교육, 모낭관리)로 도출되었다.
이상의 논의를 통해 헤어 미용분야에서 빅데이터를 활용한 새로운 연구의 수행 가능성을 확인할 수 있었다. 향후 다양한 국내 빅데이터를 대상으로 자동화된 텍스트 빅데이터 분석 기법(Automated Text Bigdata Analytics)을 적용한다면 헤어 미용과 관련한 주요 키워드와 Topic Modeling을 비교하고 분석하여 헤어 미용분야 홍보 마케팅을 위한 텍스트 구성 전략의 기초자료를 제공할 수 있을 것이다. 더불어 마구잡이식의 텍스트 나열이 아닌 고객들이 많은 빈도와 중요성을 보인 텍스트를 중심으로 마케팅 문구를 설정하여 온라인의 포털사이트 상위권 배치, SNS의 리트윗, 오프라인의 전단, POP 등의 텍스트 배치를 전략적으로 구성함으로써 효율적인 홍보 효과를 거둘 수 있을 것으로 사료된다.

목차 (Table of Contents)

• 표목차 ⅰ
• 그림목차 ⅴ
• 국문초록 ⅶ
• Ⅰ. 서론 1
• 1. 연구의 필요성 및 목적 1
• Ⅱ. 헤어 미용 산업과 빅데이터 4
• 1. 헤어 미용 산업 4
• 1.1 헤어 미용 산업의 일반적 특성 4
• 1.2 헤어 미용 산업의 동향 5
• 2. 빅데이터 분석 기법 9
• 2.1 빅데이터의 개념 및 특징 9
• 2.2 빅데이터의 분석 절차와 방법 11
• 2.3 빅데이터 선행연구 26
• 3. 온라인 마케팅과 빅데이터의 상관성 31
• 3.1 온라인 마케팅의 종류 31
• 4. 헤어 미용 산업 마케팅 37
• 4.1 헤어 미용 산업 마케팅 37
• 4.2 헤어 미용 산업의 온라인 마케팅 38
• Ⅲ. 연구방법 42
• 1. 분석 대상 및 데이터 수집 42
• 1.1 분석 대상 42
• 1.2 데이터 수집 44
• 2. 분석 방법 및 절차 45
• 2.1 텍스트 마이닝 45
• 2.2 분석 키워드 선정 45
• 2.3 분석 키워드 선정 및 자료 수집 46
• 2.4 연구모형 47
• Ⅳ. 연구결과 48
• 1. 버즈 분석(Buzz Analysis) 48
• 2. 주요 키워드 연도별 분석 64
• 2.1 빈도 분석(Term Frequency) 64
• 2.2 확률적 언어 모델(N-gram) 분석 92
• 2.3 가중치(TF-IDF) 분석 120
• 2.4 연결 중심성(Degree Centrality) 분석 148
• 3. 네트워크 분석 176
• 4. Topic Modeling 분석 205
• Ⅴ. 결론 및 제언 220
• 참고문헌 226
• Abstract 237

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91. 복합적 텍스트 분석을 이용한포털 댓글에 관한 연구-17 대 대통령 선거 기간미디어 ‘다음’에 게시된 광운대 BBK 동영상, 이연옥, 박한우, Journal of the Korean Data Analysis Society, 11(2), 731-744, , 2009

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93. 한국어 학습용 외래어 연구: 학습용 기본 어휘 선정 및 외래어와 순화어의 유의 관계 연구, 연세대학교 교육대학원 석사학위논문, 김미나, 연세대학교 석사논문, , 2011