빅데이터 분석을 활용한 유통 분야 연구동향 분석

현 시점이 4차 산업의 신기술들이 본격적으로 적용되는 시기라는 것을 고려했을 때, 유통 분야에 대한 다양한 주제 탐 색, 산업 변화에 대한 학문적·실무적 함의 발굴 등 유통 분야 연구의 장기적 육성을 위한 구체적인 로드맵이 필요한 때이 다. 이에 본 연구에서는 ‘유통연구’ 저널에 게재된 국내 학술 논문을 대상으로 빅데이터 분석 방법을 활용하여 연구 동향 을 살펴보았다. 연구 결과, ‘관계’, ‘소비자’, ‘기업’, ‘시장’, ‘고객’ 이 가장 핵심적인 키워드라는 것을 밝혀내었으며 토픽 모델링 분석을 통해 ‘유통경로구조’, ‘유통경로구성원’, ‘유통서비스’, ‘유통관계관리’ 의 주제를 도출하였다. 이러한 주 제를 기존 동향 연구와 비교하여 어떤 차이가 있는지 살펴보았다. 마지막으로, 의미연결망 분석을 통해 ‘관계’, ‘소비자’ 키워드의 네트워크 구조를 살펴보았다. 이러한 결과는 첫째, 표집 데이터가 아닌 총체적 데이터를 기반으로 유통 분야의 연구 동향을 살펴보고 분야의 연구 주제 발굴에 도움을 줄 수 있을 것이다. 둘째, 텍스트 분석법을 통해 키워드를 도출함으 로써 유통 분야 구조를 입체적으로 이해할 수 있을 것이다. 셋째, 보다 다양하고 적극적인 연구 주제를 발굴할 필요가 있다 는 점을 시사한다.

본 연구는 보다 다양한 저널을 고려할 필요가 있다는 점, 학술 논문의 본문 내용을 포함해 분석해야 한다는 점, 뉴스 기 사나 SNS 등 분석 대상을 확대한 후속 연구가 필요하다는 점, 시기적 특성을 반영할 필요가 있다는 점에서 한계점과 향후 연구 방향을 제시했다.