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The cultural industry is highly associated with other industries and has high value-added characteristics. In general, an improvement in economic standards increases the demand for cultural activities, which in turn leads to the development of the cultural industry. To revitalize domestic opera performances, many musicians and cultural organizations have sought various solutions, and new attempts have been made to get closer and easier to the audience, such as opera festivals, state-sponsored projects, small opera, visiting opera, and matinee. In order to come up with effective measures to revitalize opera performances, research on consumers who are willing to watch opera is important, and based on this, there need to be extensive business supports which should be systematic and well connected.
In this study, big data analysis on consumer perception was conducted to understand how domestic operas were popularized. The collection of big data was done based on the website. The collected data was subjected to text mining-based keyword analysis, connection centrality, and sentiment analysis. Through research and analysis using big data, it is expected to be useful in establishing a consumer-centered activation strategy for domestic operas in terms of grasping consumer awareness, network relevance, and personal sensibility for opera.
This study will be helpful to understand consumers' needs for opera performances and to understand them. And the research results will be used to get closer to the performance consumers.
문화산업은 다른 산업들과 밀접한 관련이 있으며 고부가가치 특성을 가진다. 일반적으로 경제 수준의 향상은 문화 활동에 대한 수요를 증가시켜 문화산업의 발전으로 이어진다. 국내 오페라 공연 활성화를 위해 국가 및 단체와 예술가들이 다양한 방안을 모색하고 있으며, 특히, 관객과 더 가까워지고 보다 편안하게 다가가려는 새로운 시도들이 이루어지고 있다. 오페라 공연 활성화를 위한 효과적인 방안을 모색하기 위해서는 오페라 공연의 수요자인 소비자들의 인식을 살펴보는 것이 중요하며, 이에 대한 이해를 바탕으로 오페라 공연 활성화 전략을 체계적으로 구축해야 할 것이다.
본 연구에서는 국내 오페라의 대중화 방안을 모색하기 위하여 빅데이터 분석을 통하여 오페라에 대한 소비자 인식을 살펴보았다. 오페라 관련 빅데이터는 국내 웹사이트를 기반으로 2017년 6월부터 2020년 5월까지 3년 기간에 대한 자료를 수집하였으며, 수집된 데이터는 텍스트 마이닝 기반 키워드 빈도와 연결 중심성을 확인하였으며, 단어 간의 연결 구조와 관계를 시각화하여 살펴보았다. 또한 감성분석을 통하여 오페라 공연에 대한 소비자들의 다양한 감성적 표현을 확인하였다.
본 연구는 국가적으로 문화 콘텐츠 중심의 정책과 국민의 문화 의식 향상 및 공연예술에 대한 요구가 증대되는 시점에서 빅데이터 분석을 통하여 국내 오페라 공연의 대중화를 통한 성장전략을 소비자 중심에서 모색해 보고자 했다는 점에서 학문적, 사회적인 의의를 가지며, 본 연구에서 빅데이터를 통하여 구체적으로 확인한 오페라 공연에 대한 소비자 인식과 네트워크 관련성, 그리고 다양한 감성에 대한 분석은 국내 오페라 공연의 소비자 지향적인 활성화 전략을 수립하는데 유용한 기초 자료가 될 것으로 사료된다.
- 강욱건‧고의석‧이학래‧김재능, 「빅데이터 분석을 통한 패키징에 대한 소비자의 주요 인식 조사-텍스트 마이닝과 의미연결망 분석을 중심으로」, 『한국융합학회논문지』 제9권(제4호), 한국융합학회, 2018.
- 김경섭, 「오피니언 마이닝 분석을 활용한 아웃도어웨어 브랜드 비교‧분석 연구: 국내 Top 10대 아웃도어웨어 브랜드를 중심으로」, 『한국여가레크리에이션학회지』 제43권(제2호), 한국여가레크리에이션학회, 2019.
- 김봉건, 「포스트코로나 시대 공연예술 활성화 방안 연구 -SM엔터테인먼트의 서라운드뷰잉 공연사례를 중심으로-」, 『Culture and Convergence』 제43권(제3호), 한국문화융합학회, 2021.
- 김용학, 『사회연결망분석』, 박영사, 2011.
- 김재환‧이재문, 「텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝 분석을 활용한 국내외 스포츠용품 브랜드 비교‧분석연구」, 『한국콘텐츠학회논문지』 제18권(제6호), 한국콘텐츠학회, 2018.
- 김정희, 「한국 창작오페라의 발전과정에 대한 연구」, 박사학위논문, 계명대학교, 2006.
- 김진욱, 「빅데이터를 활용한 영화흥행 요인 분석: 영화<기생충>의 SNS 활용지수와 토픽키워드 중심으로 」, 『한국엔터테인먼트산업학회논문지』 제14권(제4호), 한국엔터테인먼트산업학회, 2020, 145-153쪽. 10.21184/jkeia.2020.6.14.4.145
- 노영해, 「21세기 첨단 디지털 기술이 활용된 바그너 오페라 공연의 현황」, 『음악논단』 제26호, 한양대학교 음악연구소, 2011.
- 박상훈, 「빅데이터 감성정보 추출을 통한 도심부 활성화 요인 분석 연구: 서울의 도심부 전통시장을 중심으로」, 박사학위논문, 서울시립대학교, 2018.
- 백선혜‧이정현‧조윤정, 「포스트코로나 시대 비대면 공연예술의 전망과 과제」, 『정책리포트』 제307호, 서울연구원, 2020.
- 백승헌‧김기탁, 「소셜 네트워크의 빅데이터 분석을 통한 프로야구 인식변화: 기아타이거즈를 중심으로」, 『한국웰니스학회지』 제13권(제2호), 한국웰니스학회, 2018. 10.21097/ksw.2018.05.13.2.101
- 송은아‧임준묵, 「공연예술에서 관객감동의 결정요인」, 『한국경영과학회 학술대회논문집』, 2017.
- 예술경영지원센터, 『2018 문화향수실태조사』, 문화체육관광부, 2019.
- 예술경영지원센터, 『2019 공연예술실태조사』, 문화체육관광부, 2019.
- 오창우, 「한국에서의 사회갈등 논의의 의미연결망 분석: 주요 포탈에서의 핵심어간 네트워크를 중심으로」, 『정치커뮤니케이션 연구』 제45집, 한국정치커뮤니케이션학회, 2017.
- 윤은경‧박상희, 「빅데이터에 나타난 청소년 생애설계에 대한 의미분석」, 『예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지』 제9권(제3호), ㈔인문사회과학기술융합학회, 2019.
- 윤정연, 「코로나 이후의 클래식 공연」, 『한국예술연구』 제29호, 한국예술종합학교 한국예술연구소, 2020.
- 이미나‧김동일, 「나눔문화 및 재능기부에 대한 의미 빅데이터 활용 연구」, 『예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지』제9권(제8호), ㈔인문사회과학기술융합학회, 2019. 10.35873/ajmahs.2019.9.8.058
- 이미나‧유숙경, 「행복 및 안녕감 의미에 대한 빅데이터 활용 기초연구」, 『예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지』제9권(제8호), ㈔인문사회과학기술융합학회, 2019. 10.35873/ajmahs.2019.9.8.059
- 이성곤‧제환정‧윤정연‧김희선‧김연재‧정민아‧하영유‧최나영, 『포스트코로나 시대 예술의 길』, 서울: 한국예술종합학교 한국예술연구소, 2021.
- 이영숙, 「한국 창작오페라의 성장과정에 대한 연구」, 박사학위논문, 한세대학교, 2016.
- 이용건‧주형철, 「빅데이터를 활용한 무용공연관람 인식에 관한 연구」, 『한국스포츠학회지』 제18권(제2호), 한국스포츠학회, 2020.
- 이정학‧이재문‧김욱기‧김형근, 「빅데이터 텍스트마이닝 분석을 통한 수영복 인식에 관한 연구」, 『체육과학연구』 제28권(제1호), 국민체육진흥공단 한국스포츠정책과학원, 2017.
- 이지연‧정혜정, 「SNS 빅데이터를 활용한 가방(Bag)에 대한 소비자 인식 분석」, 『브랜드디자인학연구』 제18권(제1호), ㈔한국브랜드디자인학회, 2020.
- 이한뉘, 「시장세분화(Segmentation)에 의한 오페라 관객 특성 분류체계 연구」, 『글로벌문화콘텐츠학회 춘계학술대회 자료집』, 글로벌문화콘텐츠학회, 2015.
- 임동훈, 『R을 이용한 빅데이터 분석』, 자유아카데미, 2015.
- 임승재‧이재문, 「빅데이터 분석을 활용한 골프관광 현황 및 인식 연구」, 『골프연구』 제13권(제2호), 한국골프학회, 2019.
- 전수연, 「'이집트'오페라<아이다>속의 제국주의들」, 『역사학보』 제212호, 역사학회, 2011.
- 전수연, 「<마술피리>:프리메이슨오페라?」, 『역사와 문화』 제11호. 문화사학회, 2006.
- 전수연, 「베르디의 <돈 카를로>, 남자들의 정치 드라마」, 『역사비평』 제86호, 역사문제연구소, 2009.
- 정영미, 『정보검색연구』, 연세대학교 출판문화원, 2012.
- 정해식, 『빅데이터, 국내 경쟁력과 우선 과제』, 정보통신산업진흥원, 2013.
- 조윤호‧방정혜, 「신상품 추천을 위한 사회연결망분석의 활용」, 『지능정보연구』 제15권(제4호), 한국지능정보시스템학회, 2009.
- 채경화, 「한국 고전 문학을 활용한 오페라 팡작방법 연구」, 박사학위논문, 한남대학교, 2013.
- 최성윤, 「주크박스 뮤지컬 형식의 활용을 통한 오페라 대중화 방안 연구」,『연기예술연구』 제17권, 한국연기예술학회, 2020.
- 최연식, 「클래식 음악 공연의 관객연구」, 박사학위논문, 성균관대학교, 2014.
- 최원근‧임병진, 「우리나라 뮤지컬의 산업화 역사화 발전방안에 관한 고찰」, 『경영사연구』 제30권(제3호), 한국경영사학회, 2015.
- 한국문화관광연구원, 『2020 국민문화예술활동조사』, 문화체육관광부, 2020.
- 황욱선, 「빅데이터에 의한 해상관광의 관심 트랜드 분석」, 『호텔리조트연구』 제16권(제3호), 한국호텔리조트학회, 2017.
- Gantz, J., and Reinsel, D., "Extracting value from chaos",
IDC iView 1142, IDC, 2011. - Mayer-Schönberger, Viktor, and Kenneth Cukier.,
Big data: A revolution that will transform how we live, work, and think . MA: Houghton Mifflin Harcourt, 2013. - Hotho, A., Nürnberger, A., and Paaß, G., "A brief survey of text mining",
LDV Forum-GLDV 20(1), Fraunhofer AIS, 2005. - O'Connor, P., "Managing a hotel's image on TripAdvisor."
Journal of Hospitality Marketing &Management , 19(7), Routledge, 2010. 10.1080/19368623.2010.508007
- Publisher :Research Institute of Creative Contents
- Publisher(Ko) :글로컬문화전략연구소
- Journal Title :The Journal of Culture Contents
- Journal Title(Ko) :문화콘텐츠연구
- Volume : 23
- No :0
- Pages :87-115
- DOI :https://doi.org/10.34227/tjocc.2021..23.87