펜데믹 이후의 홈트레이닝 발전추세 탐색 : 빅데이터 분석의 활용

두송지엔; 이성노

doi:10.35159/kjss.2023.06.32.3.501

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자료유형: 학술저널

저자정보: 두송지엔 (한양대학교) 이성노 (한양대학교)

저널정보: 한국체육과학회 한국체육과학회지 한국체육과학회지 제32권 제3호 (인문사회과학 편)

발행연도: 2023.6

수록면: 501 - 511 (11page)

DOI: 10.35159/kjss.2023.06.32.3.501

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The purpose of this study was to propose the development trends of home training by using big data analysis, which has undergone market changes due to the post-pandemic. For this purpose, the social metrics program Textom and network analysis tool Ucinet were utilized, with the keyword ‘home training’ being used. Text mining, TF-IDF, degree centrality, N-gram, and semantic network analysis were conducted. The data analysis period was selected from September 26, 2022 to March 31, 2023. Analysis of word frequency, TF-IDF, degree centrality, and N-gram revealed that public interest in home training due to COVID-19 remains consistently high, and people recognize home training as a new exercise culture that raises interest in health. Semantic network analysis showed four groups, including ‘smart home training,’ ‘home training methods,’ ‘home training trends,’ and ‘home training market.’ The development of home training has also led to the marketing of home gyms and various fitness equipment. As the world emerges from isolation due to the post-pandemic, manufacturers of industries related to home training need to adjust by improving equipment quality and lowering prices to instill confidence in consumers that home training is a better choice than location-based gyms. Service industries related to home training should also provide safer and more convenient services by raising service standards that are closely linked with training content. Therefore, the analyzed results are used to provide practical data and propose strategies to promote the development of the home training market at a theoretical level.

#Home training #text mining #semantic network analysis

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