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광고산업의 혁신성장을 위해 ‘무엇을’ 해야 하나? 토픽모델링을 활용한 광고산업의 국정과제 추진방안

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dc.contributor.author박종구-
dc.contributor.author이창로-
dc.contributor.author이해수-
dc.contributor.author김동성-
dc.contributor.author김병희-
dc.contributor.author엄남현-
dc.contributor.author유승철-
dc.contributor.author이형민-
dc.contributor.author이희복-
dc.contributor.author홍문기-
dc.date.accessioned2023-08-31T02:40:27Z-
dc.date.available2023-08-31T02:40:27Z-
dc.date.created2023-08-31-
dc.date.issued2023-08-
dc.identifier.issn1599-8258-
dc.identifier.urihttps://scholarworks.bwise.kr/hongik/handle/2020.sw.hongik/31605-
dc.description.abstract글로벌 광고 플랫폼과의 경쟁 상황에서 광고산업의 성장을 위한 국가전략 차원의 정책 수립 필요성에도 불구하고, 광고산업에 대한 정책적 주목은 찾아보기 힘들다. 이 연구의 목적은 광고산업의 혁신성장을 위한 추진과제들이 다양한 국정과제 수행에 기여할 수 있음을보여줌으로써 광고산업 진흥에 대한 정책적 주목을 획득하는 것이다. 실효성 있는 광고산업의 추진과제 수립은 광고산업이 직면하고 있는 문제를 객관적으로 정확히 진단하는 데에서 시작한다. 이 연구는 광고산업의 핵심 이슈가 무엇인지 객관적으로 파악하기 위해 “광고산업”에 관한 약 10년 동안의 뉴스 빅데이터를 수집하여 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA) 알고리즘을 사용한 토픽모델링을 실시하였다. 분석 결과, 광고산업의 핵심 이슈로 13개 토픽이 도출되었으며, 토픽별 키워드와 관련된 국정과제를 파악하였다. 이를 바탕으로 광고산업의 혁신성장을 위해 해결되어야 하는 ‘사회적·산업적 수요’ 에 근거함과 동시에 국정과제 수행이라는 ‘정책적 수요’에 부합하는 광고산업의 14개 추진과제를 도출하고, 세부적인 과제 내용을 제시하였다.-
dc.language한국어-
dc.language.isoko-
dc.title광고산업의 혁신성장을 위해 ‘무엇을’ 해야 하나? 토픽모델링을 활용한 광고산업의 국정과제 추진방안-
dc.title.alternativeWhat Should Be Done for the Innovative Growth of the Advertising Industry? Ad Industry Policy Recommendations through Topic Modeling for Innovative Growth-
dc.typeArticle-
dc.contributor.affiliatedAuthor엄남현-
dc.identifier.bibliographicCitation미디어 경제와 문화, v.21, no.3, pp.7 - 49-
dc.relation.isPartOf미디어 경제와 문화-
dc.citation.title미디어 경제와 문화-
dc.citation.volume21-
dc.citation.number3-
dc.citation.startPage7-
dc.citation.endPage49-
dc.type.rimsART-
dc.identifier.kciidART002986785-
dc.description.journalClass2-
dc.description.journalRegisteredClasskci-
dc.subject.keywordAuthor광고산업-
dc.subject.keywordAuthor혁신성장-
dc.subject.keywordAuthor국정과제-
dc.subject.keywordAuthor뉴스빅데이터-
dc.subject.keywordAuthorLDA 토픽모델링-
dc.subject.keywordAuthorAdvertising industry-
dc.subject.keywordAuthorInnovation growth-
dc.subject.keywordAuthorNational tasks-
dc.subject.keywordAuthorNews big data-
dc.subject.keywordAuthorLDA topic modeling-
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