RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      KCI등재

      소셜미디어 빅데이터를 활용한 프로스포츠 의미연결망 및 토픽모델링 분석

      한글로보기

      https://www.riss.kr/link?id=A108018970

      • 0

        상세조회
      • 0

        다운로드
      서지정보 열기
      • 내보내기
      • 내책장담기
      • 공유하기
      • 오류접수

      부가정보

      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Purpose: This study aims to identify the main issues of professional soccer by using social media Big Data. In other words, through text mining, we analyze core keywords, emotions, and the topic. Method: This study collected the comments and respon...

      Purpose: This study aims to identify the main issues of professional soccer by using social media Big Data. In other words, through text mining, we analyze core keywords, emotions, and the topic.
      Method: This study collected the comments and responses of professional sports’fans who participated in social media from July 2020 to July 2021 for professional soccer and from July 2020 to June 2021 for professional baseball and basketball. This study targeted social media such as Naver Blog, Twitter, and Community(DC Inside), and the data collection method was web crawling using Python.
      Result: The results are as follows. First, the core keywords indicating professional sports were different. In other words, the core keywords in soccer were season, game, victory, score, points, record, away, situation, etc. The core keywords in baseball were activity, heroes, homer un, permit, Hanwha, professional baseball, pro, and playoffs. The core keywords in basketball were season appearance, record, performance, success, situation, rebounding, and scoring. The keyword network was as cale-free network that followed the power law. In other words, there was a phenomenon where a small number of core keywords have a connection relationship with a large number of keywords. The positive scores of professional sports fans were generally low. Second, the topics of professional soccer were different. In other words, the proportion of soccer topics was high in the order of overseas professional soccer, professional soccer matches, etc. Professional soccer toto topics were on the rise, and professional soccer spectators, league results, and matches were on the decline. The rest of the topics were neutral with no particular features. The proportion of baseball topics was high in the order of professional baseball games, professional baseball first pitches, professional baseball player contracts, etc. Baseball topics repeated the increase and decrease without any particular trend. The proportion of basketball topics was high in the order of professional basketball game, professional basketball team, etc. Professional basketball clubs, player recruitment, season results, and broadcasts were on the rise, while professional basketball rankings, record analysis, satisfaction, games, and topic topics were on the decline.
      Conclusion: Professional sports officials will need to provide services that meet the needs of professional sports fans, taking into account the characteristics of keywords, the weight of topics, and topic trends to promote professional sports.

      더보기

      목차 (Table of Contents)

      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 연구방법
      • Ⅲ. 결과
      • Ⅳ. 논의
      • Ⅴ. 결론 및 제언
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 연구방법
      • Ⅲ. 결과
      • Ⅳ. 논의
      • Ⅴ. 결론 및 제언
      • 참고문헌
      • ABSTRACT
      더보기

      참고문헌 (Reference)

      1 장우영 ; 송경재, "한국의 e-사회적 자본과 오프라인 시민참여: 소셜미디어 사용자를 중심으로" 제3섹터연구소 18 (18): 101-133, 2020

      2 e-나라지표, "프로스포츠 운영 현황" 문화체육관광부 2020

      3 "프로스포츠 SNS 맛집은 K리그"

      4 "프로스포츠 2019 소셜빅데이터"

      5 "토픽모델링"

      6 최민재, "인터넷 소셜미디어와 저널리즘" 한국언론진흥재단 2009

      7 김경식, "유튜브를 활용한 코로나 시대 골프 여가의 의미연결망 분석" 미래융합통섭학회 4 (4): 1-16, 2021

      8 황명화, "여론 모니터링을 위한 비정형 빅데이터 시공간분석 방법론 연구"

      9 한진욱 ; 안정찬 ; 오승욱 ; 신동일, "소셜 빅데이터를 통한 한국 프로야구 SNS 밈(meme) 분석" 한국스포츠산업경영학회 20 (20): 1-16, 2015

      10 백승헌 ; 김기탁, "소셜 네트워크의 빅데이터 분석을 통한 프로야구 인식변화 - 기아타이거즈를 중심으로 -" 한국웰니스학회 13 (13): 101-114, 2018

      1 장우영 ; 송경재, "한국의 e-사회적 자본과 오프라인 시민참여: 소셜미디어 사용자를 중심으로" 제3섹터연구소 18 (18): 101-133, 2020

      2 e-나라지표, "프로스포츠 운영 현황" 문화체육관광부 2020

      3 "프로스포츠 SNS 맛집은 K리그"

      4 "프로스포츠 2019 소셜빅데이터"

      5 "토픽모델링"

      6 최민재, "인터넷 소셜미디어와 저널리즘" 한국언론진흥재단 2009

      7 김경식, "유튜브를 활용한 코로나 시대 골프 여가의 의미연결망 분석" 미래융합통섭학회 4 (4): 1-16, 2021

      8 황명화, "여론 모니터링을 위한 비정형 빅데이터 시공간분석 방법론 연구"

      9 한진욱 ; 안정찬 ; 오승욱 ; 신동일, "소셜 빅데이터를 통한 한국 프로야구 SNS 밈(meme) 분석" 한국스포츠산업경영학회 20 (20): 1-16, 2015

      10 백승헌 ; 김기탁, "소셜 네트워크의 빅데이터 분석을 통한 프로야구 인식변화 - 기아타이거즈를 중심으로 -" 한국웰니스학회 13 (13): 101-114, 2018

      11 김용학, "사회 연결망 분석(제4판)" ㈜박영사 2016

      12 김경식, "배드민턴 동호인 연결망에서의 권력 구조와 자원교환 불평등: 중앙과 변방의 자리매김 효과" 한국스포츠사회학회 23 (23): 19-39, 2010

      13 김경식, "미디어 빅데이터를 활용한 Covid19 전·후 여가 의미연결망 분석" 한국체육학회 60 (60): 163-176, 2021

      14 김현지 ; 김성진 ; 김한국, "뉴스 데이터를 활용한 텍스트 감성분석에 따른 지역 산업생태계 위기 예측 - 광주 지역 자동차 산업을 중심으로 -" 한국콘텐츠학회 20 (20): 1-9, 2020

      15 "[With 코로나] ① 코로나19로 변화된 스포츠, 한계 극복해야"

      16 "[2021 전망] 무관중·수입 감소…위기의 프로스포츠는 여전히 ‘잿빛 전망’"

      17 Bo Pang, "Thumbs up?: Sentiment classification using machine learning techniques" Association for Computational Linguistics 2002

      18 김원표, "Python을 활용한 텍스트마이닝" 와이즈인컴퍼니 2018

      19 Barabasi, A., "Link : The new science of networks" Perseus Books Group 2002

      20 Maas, A. L., "Learning word vectors for sentiment analysis" 2011

      21 Freeman, L. C., "Centrality in social networks : Conceptual clarification" 1 : 215-239, 1979

      22 진미르 ; 고호경, "A Text Mining Analysis for Research Trend about the Mathematics Education" 영남수학회 35 (35): 489-508, 2019

      23 김권일, "2021년 대한민국 스포츠 전망"

      더보기

      분석정보

      View

      상세정보조회

      0

      Usage

      원문다운로드

      0

      대출신청

      0

      복사신청

      0

      EDDS신청

      0

      동일 주제 내 활용도 TOP

      더보기

      주제

      연도별 연구동향

      연도별 활용동향

      연관논문

      연구자 네트워크맵

      공동연구자 (7)

      유사연구자 (20) 활용도상위20명

      인용정보 인용지수 설명보기

      학술지 이력

      학술지 이력
      연월일 이력구분 이력상세 등재구분
      2027 평가예정 재인증평가 신청대상 (재인증)
      2021-01-01 평가 등재학술지 유지 (재인증) KCI등재
      2018-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2015-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2011-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2009-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2006-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2005-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2004-01-01 평가 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) KCI등재후보
      2003-01-01 평가 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) KCI등재후보
      2002-01-01 평가 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) KCI등재후보
      2001-07-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
      더보기

      학술지 인용정보

      학술지 인용정보
      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.72 0.72 0.71
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.78 0.85 0.652 0.24
      더보기

      이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

      나만을 위한 추천자료

      해외이동버튼