Topic Modeling Analysis of Social Media Marketing using BERTopic and LDA

Yang Wooryeong; Yang Hoe Chang

doi:10.13106/jidb.2022.vol13.no9.37

Topic Modeling Analysis of Social Media Marketing using BERTopic and LDA

Recommendations

Search

Type: Academic journal

Author: Yang Wooryeong (한양대학교) Yang Hoe Chang (장안대학교)

Journal: 한국유통과학회 산경연구논집 산경연구논집 제13권 제9호 KCI Accredited Journals

Published: 2022.9

Pages: 37 - 50 (14page)

DOI: 10.13106/jidb.2022.vol13.no9.37

Usage

Topic Modeling Analysis of Social Media Marketing using BERTopic and LDA

Abstract· Keywords

Report Errors

Purpose: The purpose of this study is to explore and compare research trends in Korea and overseas academic papers on social media marketing, and to present new academic perspectives for the future direction in Korea. Research design, data and methodology: We used English abstract of research paper (Korea’s: 1,349, overseas’: 5,036) for word frequency analysis, topic modeling, and trend analysis for each topic. Results: The results of word frequency and co-occurrence frequency analysis showed that Korea researches focused on the experiential values of users, and overseas researches focused on platforms and content. Next, 13 topics and 12 topics for Korea and overseas researches were derived from topic modeling. And, trend analysis showed that Korean studies were different from overseas in applying marketing methods to specific industries and they were interested in the short-term performance of social media marketing. Conclusions: We found that the long-term strategies of social media marketing and academic interest in the overall industry will necessary in the future researches. Also, data mining techniques will necessary to generate more general results by quantifying various phenomena in reality. Finally, we expected that continuous and various academic approaches for volatile social media is effective to derive practical implications.

#Social Media Marketing #Research Trends #Topic Modeling #BERTopic #LDA

No content found

References (0)

Add References

If the reference is being serviced by DBpia, please register through [Add Reference]

Recommendations

It is an article recommended by DBpia according to the article similarity. Check out the related articles!

Related Authors

양우령

Affiliation 한양대학교

Fields Social Science > Business Management

Articles 5 Usage 25

양회창

Affiliation 장안대학교

Fields Social Science > Business Management Social Science > Tourism

Articles 26 Usage 1,382

Comments(0)

Write first comments.

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

Abstract· Keywords

AI Summary

Topic

Background

Method

Result

주요내용

Contents

References (0)

Recommendations

Related Authors

Recently viewed articles

Comments(0)