ABSTRACT

[Purpose] The purpose of this study was to examine the changing trends of swimsuit perception by using SNS big data. [Methods] By using “swimsuit” and “swimsuit brand” as key words, data was searched through blogs, cafes, Jisiksin(Tip), news, and web documents provided by naver and daum. This study used 2 years of data from January 1st, 2014 to December 31st, 2015 and social matrix program Textom was used for extracting matrix data and analyze them for frequency. To visualize data networking, NetDraw of UCINET6 program was used. [Results] Through analyzing the popular link words to the key words, it was known that the key words were 'swimsuit brand', 'children's swimsuit', 'rash guard', 'women's swimsuit', and 'model' in the order in 2014, and ‘swimsuit brand', 'rash guard', 'children's swimsuit', 'women's swimsuit', and 'Arena’ in the order in 2015. Second, the median of connectivity values showed that it was high in ‘swimsuit brand', 'women's swimsuit', 'children's swimsuit', 'rash guard', and 'Arena’ in the order in 2014, and ‘swimsuit brand', 'rash guard', 'women's swimsuit', 'children's swimsuit', and 'Arena’ in the order in 2015. Third, th results of CONCOR analysis demonstrated that ‘female customer’, ‘couple swimsuit’, 'rash guard', ‘brand’, 'children's swimsuit', and ‘fashion’ were grouped in 2014, and ‘brand’, ‘fashion’, 'rash guard', ‘purchase factor', and 'children's swimsuit' were grouped in 2015.

KEYWORD

swimsuit, big data, textmining, Semantic network analysis

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