COVID-19 대유행 기간 사회적 거리 두기의 여파로 신체 활동 감소, 감정적 식사 증가 및 사회적 고립 등으로 인한 체중 증가가 보고되고 있다(Borgatti 등, 2021). 2021년 대한비만학회의 조사(KSSO, 2021)에 따르면 코로나19 이전에 비해 대유행 기간 우리나라 사람들의 신체활동이 감소하고 배달음식, 간식 등 건강에 해로운 음식은 물론 불규칙한 식사와 수면 시간이 증가했으며, 국민의 46%가 코로나19 이전(2020년 1월) 대비 몸무게가 3 kg 이상 증가했다고 보고했다(Mun과 So, 2022). 이는 국외 상황도 마찬가지로 여러 연구에서도 코로나19 동안의 체중 증가가 보고되고 있으며(Borgatti 등, 2021; Elmacıoğlu 등, 2021; Khubchandani 등, 2022), 이에 따라 체중조절식품, 비만제, 홈트레이닝 등 다이어트 관련 시장 규모가 더 확대되고 있다(An, 2022; Kim, 2022a; Oh, 2022b).

최근의 다이어트는 건강 증진뿐 아니라 외모와 이미지, 스타일 등의 외형을 중시하는 사회적 분위기로 인해 현대인들에게 보편적인 일상 과제 중 하나로 자리 잡고 있다. 일반적으로 다이어트는 미용이나 건강을 위해 살이 찌지 않도록 식습관이나 식이를 변화･조절하는 것을 말한다. 그러나 이러한 섭식 행동적 측면 외에도 운동, 단식, 약물 사용 등 체중을 조절하기 위해 하는 모든 행동을 다이어트 행동으로 정의할 수 있다(Kim 등, 2021; Kweon 등, 2021). 또한, 최근에는 체중감량뿐만 아니라 체지방 감소, 근력 증진, 신체적 건강 등 다양한 의미로 다이어트를 하기도 한다(Kweon 등, 2021). 이처럼 다이어트에 대한 사람들의 관심과 함께 다이어트 관련 산업이 크게 성장함에 따라 다이어트는 개인의 욕구일 뿐만 아니라 문화적 트렌드로 자리 잡았다(Kwak과 Jung, 2015). 이에 따라 다이어트 관련 연구도 활발히 진행되어 다이어트 의도(Oh, 2015, 2016), 다이어트 식품 구매 섭취 행동(Ha 등, 2009; Han, 2017; Seong과 Pae, 2022), 다이어트 식습관(Kim과 Sim, 2018; Lee 등, 2012; Seong과 Pae, 2022), 다이어트 인식(Kim과 Kim, 2010; Kim 등, 2020; Oh, 2022a; Park, 2016), 다이어트 만족도(Kim과 Lee, 2006), 다이어트 행동실태(Choi와 Ro, 2010; Doo와 Kim, 2008; Kim과 Yeon, 2017) 등이 연구되었다. 또한 트렌드와 유행에 따라 새로운 다이어트 방식이 등장하고 있어, 이에 따른 다이어트 트렌드 등을 다룬 연구들도 진행되고 있다. 대학생들의 식이조절 다이어트 트렌드를 조사한 Kim과 Yeon(2017)의 연구에 따르면 유행 다이어트 실태 조사에서 원푸드, 반식, 시리얼, 단백질 쉐이크, 단식, 닭가슴살, 디톡스, 종이컵, 황제, 덴마크, 생식 다이어트를 다루었다. 비만여성의 다이어트 유형을 비교 분석한 연구(Kim 등, 2011)에서는 다이어트 이용 방법을 신체운동, 체형관리실, 한약, 양약, 가정용 운동기구, 식품, 식사조절, 다이어트 웨어, 사우나로 구분하여 조사하였다.

최근의 이러한 다이어트 트렌드 연구는 빅데이터와 연계하여 더 실증적인 분석을 제시하고 있는데, Jung과 Chang(2018)은 포털사이트의 빅데이터를 이용하여 2010년과 2015년의 다이어트 실태를 비교 분석하였으며, Kweon 등(2021)은 2010년, 2015년, 2019년의 포털사이트와 학술지를 중심으로 나타난 다이어트 인식 변화를 연구하였다. 또한 Lee 등(2018)은 감성분석을 이용하여 다이어트 보조 식품에 대한 온라인 평판을 분석하였다. 이와 같이 빅데이터는 대중의 관심과 트렌드를 이해하기 위한 효과적인 도구로 활용되는데, 최근 사회 전반에 막대한 파급을 가져온 코로나19로 인한 다이어트 인식 변화는 연구된 바가 없다. 특히 코로나19로 인한 변화로 외식･식품 분야에 있어 빅데이터 연구가 활발한 가운데, 코로나19 시기에 관련 산업의 수요가 크게 증가한 다이어트에 대한 빅데이터 분석은 소비자 행동 연구에 있어 혜안을 제공할 것으로 생각된다. 이에 따라 본 연구는 빅데이터 분석을 이용하여 코로나19 전후의 다이어트에 대한 소비자의 인식과 트렌드 변화를 실증적으로 분석하고자 한다. 이를 위해 코로나19 이전인 2019년과 이후인 2021년의 다이어트 검색어 관련 국내 주요 포털사이트들의 소셜미디어 데이터를 수집하여 텍스트마이닝과 의미네트워크, 네트워크 시각화 분석, 감성분석을 실시하였다. 본 연구의 결과는 코로나19 이후 다이어트 관련 산업과 학계의 마케팅과 소비자 연구에 더 심도 있는 접근을 위한 유용한 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.

연구 대상 및 범위

빅데이터는 방대한 규모의 데이터를 일컫는 용어로, 정형 또는 비정형 데이터의 양이 많아 일반적인 소프트웨어 기술로 처리하기 어려운 데이터를 말한다. 최근에는 대용량 데이터를 분석하는 기술이 발달하여 데이터 분석이 가능해지면서 이를 통해 새로운 가치를 창출하고 있다(KASOM, 2019). 본 연구는 코로나 전후의 소셜미디어에서 추출한 빅데이터를 활용하여 다이어트라는 키워드에 대한 주요 연관어를 도출하고, 코로나 전후 다이어트에 대한 검색어 변화를 파악하고자 하였다. 수집 채널은 크게 소셜미디어와 뉴스로 구분되는데, 소비자 트렌드 분석을 위해서는 소셜미디어 자료 수집이 보편적이기 때문에 소셜미디어 자료로 한정하였다. 자료 수집을 위해 소셜미디어의 웹, 카페, 뉴스, 블로그 등을 통하여 관련된 텍스트를 수집하였다. 소셜미디어의 수집 채널은 자료량이 가장 광범위한 네이버(Naver)와 다음(Daum)으로 제한하였는데, 페이스북이나 인스타그램의 경우 비공개로 게시되는 경우가 많아서 정보의 수집이 원활하지 않았기 때문이다. 물론 네이버나 다음의 카페도 일부 비공개는 존재하지만 개인 계정과는 달리 비공개 비율이 높지 않고, 일부 데이터는 회원가입 없이도 볼 수 있는 경우가 많기 때문에 수집이 가능하였다. 게다가 소셜미디어 카페의 경우 특정 이슈에 대한 소비자의 생각과 판단을 파악하는데 용이하며, 블로그도 감정과 정보성, 특정한 이슈에 대한 의견 등을 모두 포함하고 있어서 다른 채널에서 확보하기 어려운 제품이나 소비 성향 등에 대한 후기를 확보할 수 있는 장점이 있다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 국내 최대 이용자 수(합산 점유율 80%)를 자랑하는 온라인 채널인 네이버와 다음에서 데이터를 추출하였다(Sung 등, 2021). 본 연구에서 사용한 자료의 수집 기한은 코로나 이전인 2019년 1월 1일부터 12월 31일까지의 1년과 코로나 이후로 2021년 1월 1일부터 12월 31일까지 1년이었으며, 다이어트라는 키워드로 입력된 자료를 수집하여 연구에 사용하였다.

자료수집과 분석 방법

본 연구는 코로나 전후 다이어트에 대한 인식 변화를 규명하기 위해 소셜미디어를 통해 데이터를 수집하여 정제하여 사용하였다. 데이터 추출을 위한 검색 키워드는 해당 도메인의 일반적인 단어를 우선으로 선정한 후 도메인 전문가와 연구자가 의논하여 데이터의 목적과 검색된 키워드의 관련성을 고려하여 데이터를 선택하였다. 연구자료는 빅데이터 분석기관인 (주)The IMC를 통해 수집하였으며, 해당 회사에서 개발한 텍스톰(TEXTOM)이라는 빅데이터 분석 솔루션을 기반으로 파이썬(Python), 엑셀(Excel), 노드엑셀(Node XL)을 활용 도구로 선택하였다. 이 중에서도 텍스톰은 인터넷 포털사이트의 데이터를 채널별로 자동으로 수집하고 정제한 다음 매트릭스 생산까지 일괄적으로 처리해주는 분석 도구로써, 다수의 연구(Kim과 Kim, 2022; Shin 등, 2022; Song, 2021)에서 이미 다양하게 활용되고 있다. 텍스트마이닝을 통하여 자료를 수집한 후 Notepad++를 활용하여 불필요한 글자를 모두 수작업으로 제거하여 정제하였으며, 내용을 기반으로 중복되는 자료를 텍스톰을 통해 모두 제거하는 것으로 정제 과정을 거쳤다. 또한 “것, 와, 과” 등과 같은 접속사 및 조사와 같이 다이어트와 연관성이 없는 부분도 삭제하였다. 분석 방법으로는 텍스트마이닝과 의미네트워크, 네트워크 시각화 분석, 감성분석을 실시하였다. 텍스트마이닝은 비정형 텍스트데이터에서 정보나 지식을 추출하는 기법으로 추출된 단어들에 대한 빈도, term frequency-inverse document frequency(TF-IDF)를 산출함으로써 핵심 키워드를 도출하고 해당 키워드의 의미를 분석하였다. 또한 의미네트워크는 주요 키워드의 상호관계를 분석하면서 단어 간 연결 강도 및 중심성 값을 확인하였으며, 클러스터링을 진행하여 단어의 그룹을 생성한 다음 노드엑셀을 활용하여 그룹 간 네트워크를 시각화하였다. 마지막으로 감성분석은 텍스트에 나타난 사람들의 태도, 의견, 성향과 같은 주관적인 데이터를 분석하는 자연어 처리 기술 방법을 사용하였다.

키워드 및 탐색 추이 분석

코로나 전후 소비자의 다이어트 인식 변화를 분석하기 위해 다이어트를 키워드로 검색한 결과(Table 1), 다음과 네이버의 블로그와 카페를 통해서 2019년(코로나 이전) 41,235건, 2021년(코로나 이후) 41,115건의 키워드가 검색되었다. 일반적으로 텍스톰 기반에서는 수집의 신속성과 정확성을 고려하고 전수조사에서 발생할 수 있는 시간적인 문제를 해결하기 위해 채널별 1,000건이면 충분하다고 보고 있다. 추가로 빈도 10 이상의 단어를 대상으로 형태소 분석을 실시한 결과 2019년에는 4,916건, 2021년에는 4,692건의 단어가 추출되었다. 또한 빈도 15 이하인 단어들은 온전히 정제되지 않았거나 유의미하지 않은 단어들이 많아서 분석 대상에서 제외하였다. 따라서 빈도 15 이상의 단어를 바탕으로 관련된 연구를 참고하여(Kim과 Kim, 2021; Kweon 등, 2021) 다이어트와 관련된 트렌드 분석에 적합한 4개 범주(식품/섭취, 요구/목적, 감성/반응, 대상/연계)에 대한 네러티브 코딩을 진행하였다. 그중에서도 다이어트의 목적과 다이어트에 대한 소비자의 감정적 반응을 고찰하기 위해 2개 범주(요구/목적, 감성/반응)를 결합한 다음 각각의 범주별 상위 50개 단어를 바탕으로 연도별 클러스터 분석을 진행하였고, 클러스터별 상위 20개 단어로 시각화하였다.

Table 1 . Number of keywords collected related to diet by channel.

Data	Daum		Naver		Total
	Blog	Cafe	Blog	Cafe
2019	7,1171)	10,927	11,191	12,000	41,235
2021	6,989	10,114	12,012	12,000	41,115
Total	14,106	21,041	23,203	24,000	82,350

¹⁾Number of related keywords retrieved..

텍스트마이닝 분석

코로나 이전인 2019년의 다이어트라는 키워드로 추출된 텍스트마이닝 분석 결과는 Table 2와 같다. 텍스트마이닝은 수집한 텍스트데이터에서 추출한 단어들에 대한 빈도(term frequency)와 TF-IDF를 산출하여 이슈에 대한 키워드를 도출하고, 맥락 수준의 의미를 찾는 데 유용하다고 할 수 있다. 구체적으로 단어빈도는 특정 단어가 문서 내에 얼마나 자주 등장하는지를 의미하는 것으로써 특정 단어의 빈도수가 높으면 문서 내에서 중요하게 활용되고 있음을 의미한다. 또한 TF-IDF는 여러 문서로 이루어진 문서 군이 있을 때 어떤 단어가 특정 문서 내에서 얼마나 중요한 것인지를 나타내는 통계적인 수치이며, 이 수치는 단어 빈도와 함께 출현단어의 문서 간 불규칙성을 동시에 고려하기 때문에 단기 및 중기 트렌드 분석에 적절성을 가진다고 하겠다.

Table 2 . Text mining of diet in 2019 and 2021.

Rank	2019			2021			Rank	2019			2021
	Words	Frequency	TF-IDF	Words	Frequency	TF-IDF		Words	Frequency	TF-IDF	Words	Frequency	TF-IDF
1	diet	102,215	213.424	diet	106,957	210.927	26	help	1,887	6,090.38	help	2,107	6,603.62
2	exercise	7,842	15,432.32	menu	10,214	18,843.34	27	weight	1,873	6,143.98	dinner	2,105	6,555.44
3	menu	7,619	16,361.46	exercise	7,709	15,256.46	28	adjuvant	1,854	6,629.82	degree	1,983	6,210.56
4	start	7,055	14,052.09	start	6,854	13,794.99	29	time	1,847	6,026.82	calorie	1,918	6,372.14
5	health	4,776	11,591.03	health	5,001	11,839.85	30	salad	1,814	6,612.05	adjuvant	1,850	6,709.04
6	effect	3,666	9,802.81	recommend	4,108	10,642.88	31	food	1,810	6,147.45	shake	1,805	7,029.18
7	lunch box	3,601	11,911.18	effect	3,910	10,378.71	32	efficacy	1,766	6,379.02	body weight	1,776	5,857.78
8	postscript	3,158	8,906.35	delicious	3,403	9,322.61	33	day	1,763	5,861.00	diary	1,770	6,277.49
9	today	2,990	8,124.10	postscript	3,312	9,204.31	34	calorie	1,701	5,809.58	come out	1,716	5,706.83
10	success	2,990	8,492.78	today	3,203	8,555.65	35	person	1,654	5,551.87	control	1,714	5,704.82
11	recommend	2,883	8,425.81	success	3,044	8,599.82	36	this time	1,592	5,261.71	day	1,669	5,626.77
12	method	2,632	7,961.92	lunch box	3,026	10,264.48	37	control	1,569	5,305.25	this time	1,645	5,376.62
13	breakfast	2,616	7,814.79	snack	3,007	9,654.69	38	summer	1,529	5,315.18	cooking	1,643	6,083.12
14	delicious	2,599	7,729.23	meal	2,975	8,781.64	39	come out	1,516	5,202.55	protein	1,602	5,754.97
15	meal	2,586	7,888.17	method	2,906	8,584.74	40	lunch	1,495	5,085.19	food	1,599	5,637.64
16	diary	2,488	8,488.32	weight reduction	2,866	8,226.80	41	female	1,450	5,097.38	person	1,545	5,210.91
17	oriental medicine	2,320	7,916.86	oriental medicine	2,844	9,202.55	42	coffee	1,431	5,764.69	efficacy	1,536	5,796.83
18	dinner	2,317	7,017.14	stability	2,601	7,194.98	43	body weight	1,424	4,949.06	time	1,493	5,111.55
19	think	2,248	6,732.83	maintain	2,513	7,693.36	44	make	1,371	4,955.93	because	1,454	4,928.95
20	snack	2,192	7,613.06	make	2,414	7,548.33	45	board	1,368	5,025.02	lunch	1,439	4,981.40
21	chicken breast	2,186	7,506.75	chicken breast	2,383	7,874.00	46	sale	1,356	5,494.34	nowaday	1,377	4,711.33
22	weight reduction	2,140	6,770.07	think	2,375	6,956.98	47	dance	1,340	5,522.36	board	1,363	4,985.96
23	stability	2,136	6,335.14	salad	2,366	8,075.83	48	because	1,320	4,602.17	baby face	1,336	4,696.10
24	maintain	2,015	6,631.99	breakfast	2,300	7,034.12	49	product	1,281	4,728.91	summer	1,335	4,798.17
25	degree	1,890	5,993.32	weight	2,276	6,974.90	50	baby face	1,265	4,565.94	clinic	1,311	5,075.97

2019년에 다이어트를 수집 키워드로 하여 추출된 문서 내 주요 키워드의 빈도 분석 결과, 가장 높은 빈도를 보인 키워드는 다이어트였으며, 운동, 식단, 시작, 건강, 효과, 도시락, 후기 등의 순서로 나타났다. 이는 코로나 이전에 해당 단어들이 다이어트라는 키워드에서 얼마나 자주 등장하는지를 의미하는 것으로써, 운동, 식단, 시작, 건강 등이 다이어트라는 키워드 속에서 가장 중요하게 활용되고 있음이 밝혀졌다. 또한 2019년의 TF-IDF를 분석한 결과, 식단, 도시락, 아침, 일기, 간식, 보조제, 샐러드, 효능 등의 키워드가 높게 나타났는데, 이는 해당 단어가 다이어트라는 문서 내에 존재하는 희소한 가치가 있으며, 자주 등장하지는 않지만 의미있는 단어임을 시사해 준다고 할 수 있다. 또한 댄스, 판매, 여성, 제품 등은 2021년에는 등장하지 않고 2019년에만 순위권 안에 등장하는 키워드로 해당 연도의 구분되는 트렌드를 보여준다고 할 수 있다. 한편, 코로나 이후인 2021년의 결과는 Table 2와 같은데, 주요 키워드의 빈도분석 결과 다이어트, 식단, 운동, 시작, 건강, 추천, 맛있는 등의 순으로 나타나 2019년의 결과와 큰 차이를 보이지는 않았다. 그러나 TF-IDF 분석 결과, 도시락, 한약, 닭가슴살, 샐러드, 보조제, 쉐이크, 요리 등이 높게 나타났으며, 쉐이크, 요리, 단백질, 의원 등의 단어가 새롭게 등장했는데, 이는 코로나 이전과 비교하여 이러한 단어들이 매우 영향력 있게 작용하고 있음을 나타내고 있다.

의미네트워크 분석과 네트워크 시각화

의미네트워크는 공출현 단어 간의 연관성을 파악하는 방법으로 convergence of iteration correlation 분석을 사용하였으며, 언어 및 해석학적으로 담론분석이라고도 한다. 의미네트워크 지표를 통해 개별 노드의 위치와 역할을 분석할 수 있는데, 연결차수(degree), 매개중심성(betweeness centrality), 근접중심성(closeness centrality), 페이지랭크(pagerank) 등을 통해 해당 문서 군의 주요 주제들을 도출할 수 있다. 연결차수를 통해 정보 공유 및 확산의 방향성을 찾을 수 있는데 높을수록 다른 변수와 관계성이 높다는 것이며, 매개중심성이 높다는 것은 다른 변수들이 나타날 때 중계역할을 많이 한다는 것으로 의존성이 매우 큰 요소로 해석할 수 있다. 근접중심성은 다른 변수와 연결되었을 때 시너지 효과를 낼 수 있는 요소이며, 페이지랭크의 값이 높을수록 해당 변수의 인기가 높다는 것으로 중요한 페이지나 정보를 가진 노드에게 연결선이 몰려드는 것을 의미한다. 따라서 본 연구에서는 2019년과 2021년에 다이어트의 요구/목적과 감성/반응을 결합한 의미네트워크 분석을 하였다.

2019년의 다이어트를 수집 키워드로 하여 요구/목적을 연결한 의미네트워크 분석 결과는 Table 3과 같다. 다이어트에 대한 요구/목적은 연결 정도와 매개중심성, 페이지링크 값을 토대로 관리, 준비, 건강, 필요, 저녁, 음식 등에 대한 담론이 형성되어 있음을 확인하였다. 특히 다이어트와 관련된 모든 요구분석 결과에서 높은 값을 나타낸 준비와 필요에 주목할 필요가 있는데, 결과적으로 다이어트에 대한 키워드 검색의 가장 중요한 목적이 다이어트에 대한 준비와 필요를 의미한다고 하겠다. 이외에도 관리, 저녁, 음식 등에 대한 정보의 요구가 뚜렷하게 나타났으며, 이를 통해서도 포털사이트에 다이어트를 검색하는 목적성이 뚜렷하게 표현된 것으로 추측할 수 있었다. 클러스터링을 토대로 각 단어의 그룹을 형성한 후 그룹 간의 네트워크를 시각화한 결과에서는(Fig. 1) 건강과 식단 등의 2가지 범주로 시각화되었는데, 2019년에 다이어트를 검색하는 사람들은 건강 측면에서의 이점을 위해 다이어트를 하려 하며, 식단관리를 위해 다이어트를 검색하는 측면의 요구도 있음을 확인하였다. 2021년의 결과(Table 3)에서는 유지, 조절, 몸무게, 다이어트, 섭취, 저녁, 음식 등에 대한 담론이 형성되어 있었다. 특히 유지와 섭취에 대한 키워드가 요구분석 결과 가장 높은 값을 나타냈는데, 다이어트를 검색하는 목적성이 체중감량과 이를 유지할 수 있는 측면의 정보와 이로 인한 필요성 지각이라는 사실이 밝혀졌다. 이는 2019년의 요구/목적과는 다소 다른 결과였는데 2019년에는 건강 측면에서의 요구/목적이 많았다면, 2021년에는 유지와 섭취에 대한 요구/목적이 많은 것으로 조사되었다. 또한 요구네트워크 시각화 결과(Fig. 1), 2021년의 다이어트 키워드는 감량 유지와 식단의 2가지 범주로 시각화되었는데, 체중감량 및 유지와 이를 위한 식단에 대한 검색의 요구가 크며, 이를 문제로 지각하고 있음이 확인되었다(Fig. 2).

Table 3 . Demand network index of diet in 2019 and 2021.

Rank	2019							2021
	Words	DC1)	BC2)	CC3)	Page rank	Group4)	Category	Words	DC	BC	CC	Page rank	Group	Category
1	prepare	99	25.403	0.01	1.152	1	D5)	keep	99	19.708	0.01	1.124	1	D
2	maintain	99	25.403	0.01	1.152	1	D	control	99	19.708	0.01	1.124	1	D
3	health	99	25.403	0.01	1.152	1	D	body weight	99	19.708	0.01	1.124	1	D
4	diet	99	25.403	0.01	1.152	1	D	weight	99	19.708	0.01	1.124	1	D
5	summer	98	24.649	0.01	1.141	1	D	maintain	99	19.708	0.01	1.124	1	D
6	weight reduction	98	24.424	0.01	1.141	1	D	weight reduction	99	19.708	0.01	1.124	1	D
7	board	98	24.046	0.01	1.141	1	FI6)	health	99	19.708	0.01	1.124	1	D
8	carbohydrate	96	22.391	0.01	1.121	1	FI	necessary	97	18.491	0.01	1.104	1	D
9	calorie	97	22.301	0.01	1.13	1	FI	board	97	18.301	0.01	1.104	1	FI
10	snack	96	21.492	0.01	1.12	1	FI	goal	97	18.166	0.01	1.104	1	D
11	salad	95	20.885	0.01	1.11	1	FI	need	97	18.001	0.01	1.104	1	D
12	intake	95	20.359	0.01	1.11	1	FI	mind	96	17.968	0.01	1.094	1	D
13	dieter	94	20.32	0.01	1.1	1	D	belly fat	95	16.909	0.01	1.084	1	D
14	food	95	19.969	0.01	1.109	1	FI	appetite	95	16.754	0.01	1.084	1	FI
15	nutrient	93	19.81	0.01	1.09	1	D	stress	93	15.042	0.01	1.064	1	D
16	lunch box	89	18.934	0.009	1.05	1	FI	LCHF	93	14.979	0.01	1.064	1	FI
17	protein	92	18.147	0.009	1.079	1	FI	children birth	92	14.761	0.009	1.054	1	D
18	chicken breast	92	17.531	0.009	1.078	1	FI	marriage	90	14.607	0.009	1.035	1	D
19	milk	91	17.388	0.009	1.069	1	FI	change	92	14.413	0.009	1.054	1	D
20	sweet potato	91	16.936	0.009	1.068	1	FI	oriental medicine	89	13.813	0.009	1.025	1	FI
21	need	99	25.403	0.01	1.152	2	D	diet	99	19.708	0.01	1.124	2	D
22	dinner	99	25.403	0.01	1.152	2	FI	intake	99	19.708	0.01	1.124	2	FI
23	meal	99	25.403	0.01	1.152	2	FI	dinner	99	19.708	0.01	1.124	2	FI
24	menu	99	25.403	0.01	1.152	2	FI	meal	99	19.708	0.01	1.124	2	FI
25	weight	98	24.593	0.01	1.141	2	D	snack	99	19.708	0.01	1.124	2	FI
26	control	98	24.109	0.01	1.141	2	D	menu	99	19.708	0.01	1.124	2	FI
27	keep	97	23.47	0.01	1.131	2	D	dieter	98	19.028	0.01	1.114	2	D
28	goal	96	23.059	0.01	1.121	2	D	summer	97	18.844	0.01	1.105	2	D
29	appetite	95	21.48	0.01	1.11	2	FI	protein	97	18.689	0.01	1.105	2	FI
30	body weight	96	21.083	0.01	1.12	2	D	carbohydrate	98	18.645	0.01	1.114	2	FI
31	mind	94	20.684	0.01	1.1	2	D	calorie	97	18.374	0.01	1.104	2	FI
32	obesity	92	20.604	0.009	1.08	2	D	prepare	97	18.031	0.01	1.104	2	D
33	interest	94	20.302	0.01	1.1	2	D	food	97	17.787	0.01	1.104	2	FI
34	plan	91	19.384	0.009	1.07	2	D	salad	97	17.551	0.01	1.104	2	FI
35	adjuvant	94	19.247	0.01	1.099	2	FI	chicken breast	95	16.708	0.01	1.084	2	FI
36	belly fat	92	18.584	0.009	1.079	2	D	lunch box	94	16.256	0.01	1.074	2	FI
37	health club	90	17.727	0.009	1.059	2	D	interest	94	15.406	0.01	1.074	2	D
38	oriental medicine	90	17.644	0.009	1.059	2	FI	nutrient	88	14.182	0.009	1.015	2	D
39	shake	91	17.04	0.009	1.068	2	FI	coffee	90	14.149	0.009	1.035	2	FI
40	body fat	90	17.014	0.009	1.058	2	D	recipe	91	13.702	0.009	1.044	2	FI

¹⁾ Degree of centrality.

²⁾ Betweenness centrality.

³⁾ Closeness Centrality.

⁴⁾ Grouping of visualization categories.

⁵⁾ Demand.

⁶⁾ Food/intake.

Fig 1. Demand network visualization of diet in 2019 (A) and 2021 (B).

Fig 2. Sentimental network visualization of diet in 2019 (A) and 2021 (B).

2019년의 다이어트와 감성/반응을 연결한 의미네트워크 분석 결과(Table 4), 추천, 식단, 탄수화물, 도움, 음식, 성공, 후기 등에 대한 담론이 형성되어 있었으며, 네트워크 시각화 결과에서도(Fig. 2) 식단과 도움 등의 2가지 범주로 시각화되었다. 이러한 결과를 통해 2019년에 다이어트를 검색했던 사람들은 다이어트 식단에 대한 고민이 많았으며, 다이어트에 도움이 되는 식품들에 대한 걱정과 우려의 감정을 지각하고 있는 것으로 나타났다. 반면 2021년의 다이어트와 감성/반응을 연결한 의미네트워크 분석 결과는 Table 4와 같다. 2021년 다이어트라는 키워드에 대한 감성은 도움, 추천, 간식, 성공, 음식, 저녁, 칼로리 등에 대한 담론이 형성되어 있음이 확인되었다. 시각화 결과에서는 후기와 음식 등의 2가지 범주로 시각화되었는데(Fig. 2), 다이어트 식단, 간식 등에 대한 추천이나 후기 등을 탐색하며, 음식을 통해 다이어트 성공에 대해 고민하는 것으로 나타났다.

Table 4 . Sentimental network index of diet in 2019 and 2021.

Rank	2019							2021
	Words	DC1)	BC2)	CC3)	Page rank	Group4)	Category	Words	DC	BC	CC	Page rank	Group	Category
1	recommend	99	38.7	0.01	1.21	1	S5)	help	99	34.2	0.01	1.19	1	S
2	menu	99	38.7	0.01	1.21	1	FI6)	recommend	99	34.2	0.01	1.19	1	S
3	carbohydrate	98	36.6	0.01	1.2	1	FI	snack	99	34.2	0.01	1.19	1	FI
4	effect	97	33.6	0.01	1.18	1	S	menu	99	34.2	0.01	1.19	1	FI
5	calorie	97	33.5	0.01	1.18	1	FI	postscript	98	32.2	0.01	1.18	1	S
6	food	97	33.5	0.01	1.18	1	FI	effect	98	31.1	0.01	1.17	1	S
7	ideal	96	32.3	0.01	1.17	1	S	food	98	31.1	0.01	1.17	1	FI
8	protein	92	30.8	0.01	1.13	1	FI	trouble	97	30.8	0.01	1.16	1	S
9	board	96	30.4	0.01	1.17	1	FI	protein	96	27.9	0.01	1.15	1	FI
10	intake	92	27	0.01	1.13	1	FI	first	94	27.2	0.01	1.13	1	S
11	efficacy	90	26.8	0.01	1.11	1	S	lunch box	95	25.2	0.01	1.14	1	FI
12	important	91	26.1	0.01	1.12	1	S	carbohydrate	95	25.1	0.01	1.14	1	FI
13	worry	92	25.2	0.01	1.13	1	S	board	94	23.4	0.01	1.13	1	FI
14	coffee	91	24.8	0.01	1.12	1	FI	intake	93	22.5	0.01	1.12	1	FI
15	mood	86	24.7	0.01	1.07	1	S	efficacy	91	22.4	0.01	1.1	1	S
16	sweet potato	89	23.6	0.01	1.1	1	FI	sweet potate	92	22.2	0.01	1.11	1	FI
17	side effect	87	23	0.01	1.08	1	S	important	90	21.7	0.01	1.09	1	S
18	shake	86	22.6	0.01	1.06	1	FI	famous	92	20.9	0.01	1.11	1	S
19	famous	88	21.8	0.01	1.08	1	S	LCHF	88	20.3	0.01	1.07	1	FI
20	vegetable	84	20.2	0.01	1.04	1	FI	review	89	20.1	0.01	1.08	1	S
21	help	99	38.7	0.01	1.21	2	S	success	99	34.2	0.01	1.19	2	S
22	meal	99	38.7	0.01	1.21	2	FI	meal	99	34.2	0.01	1.19	2	FI
23	success	98	37	0.01	1.2	2	S	dinner	98	32.4	0.01	1.18	2	FI
24	postscript	98	36.2	0.01	1.2	2	S	calorie	98	31.9	0.01	1.17	2	FI
25	dinner	98	36.2	0.01	1.2	2	FI	decision	96	30.3	0.01	1.15	2	S
26	adjuvant	95	33.7	0.01	1.16	2	FI	challenge	95	28.9	0.01	1.14	2	S
27	snack	97	33.7	0.01	1.18	2	FI	salad	96	28.6	0.01	1.15	2	FI
28	appetite	94	31.3	0.01	1.15	2	FI	chicken breast	96	28.6	0.01	1.15	2	FI
29	lunch box	91	30.4	0.01	1.12	2	FI	failure	94	27.8	0.01	1.13	2	S
30	yoyo	91	29.7	0.01	1.12	2	S	ideal	94	26.3	0.01	1.13	2	S
31	first	95	29.6	0.01	1.16	2	S	appetite	93	25.6	0.01	1.12	2	FI
32	oriental medicine	91	28.8	0.01	1.12	2	FI	oriental medicine	88	25	0.01	1.07	2	FI
33	salad	93	27.8	0.01	1.14	2	FI	best	92	23.2	0.01	1.11	2	S
34	best	93	27.6	0.01	1.14	2	S	shake	89	23	0.01	1.08	2	FI
35	worry	90	26.1	0.01	1.11	2	S	devil’s tongue jelly	90	22.2	0.01	1.09	2	FI
36	challenge	91	24	0.01	1.12	2	S	cooking	91	21.8	0.01	1.1	2	FI
37	recipe	89	23.9	0.01	1.1	2	FI	give up	90	20.9	0.01	1.09	2	S
38	failure	88	23.8	0.01	1.09	2	S	yoyo	88	19.5	0.01	1.07	2	S
39	decision	89	23.7	0.01	1.1	2	S	worry	87	18.9	0.01	1.06	2	S
40	chicken breast	90	23.2	0.01	1.11	2	FI	last	83	18.3	0.01	1.02	2	S

¹⁾ Degree of centrality.

²⁾ Betweenness centrality.

³⁾ Closeness Centrality.

⁴⁾ Grouping of visualization categories.

⁵⁾ Sentimental.

⁶⁾ Food/intake.

감성분석

데이터에서 긍정적 단어와 부정적 단어를 추출하여 감성분석을 수행한 결과는 다음과 같다. 다이어트와 관련하여 2019년과 2021년의 데이터를 비교해 보면 2021년의 감정어 중 긍정 키워드는 0.59% 증가한 반면, 부정키워드는 0.59% 감소한 것으로 나타났다. 구체적으로 2019년에 비해 2021년에는 긍정적 범주의 하위감정(호감)이 증가했고, 부정적 범주의 하위감정(슬픔, 분노, 놀람)이 감소한 것으로 조사되었다(자료미제시).

본 연구는 소셜미디어의 빅데이터를 기반으로 코로나19 전후에 다이어트 키워드에 대한 주요 연관어를 도출하여 소비자들의 변화된 인식과 트렌드를 알아보고자 하였다. 본 연구의 주요 연구 결과와 이에 대한 논의는 다음과 같다. 다이어트를 키워드로 검색한 결과, 2019년(코로나 이전) 41,235건, 2021년(코로나 이후) 41,115건의 키워드가 검색되었다. 다이어트라는 키워드로 추출된 텍스트마이닝 분석 결과, 2019년에 가장 높은 빈도를 보인 키워드는 다이어트, 운동, 식단, 시작, 건강, 효과, 도시락, 후기 등의 순서로 나타났다. TF-IDF 가운데 2021년과 비교하여 높게 나타난 키워드는 도시락, 일기, 아침, 저녁, 효능, 식품, 시간, 여름, 점심 등이 있으며, 댄스, 판매, 여성, 제품 등은 2021년에는 보이지 않는 2019년의 구분되는 트렌드를 나타냈다. 한편, 2021년의 상위권 키워드는 2019년의 결과와 아주 큰 차이를 보이지 않았으나, TF-IDF 분석 결과, 추천, 간식, 맛있다, 한약, 음식, 샐러드, 관리, 만들다, 체중 등이 더 높게 나타났다. 또한, 쉐이크, 요리, 단백질, 의원 등의 단어가 새롭게 등장했다. 즉, 코로나19 이후에 다이어트 식품이나 제품보다는 직접 만들어서 맛있게 먹을 수 있는 간식이나 음식, 요리, 샐러드, 단백질 쉐이크 등에 더 관심을 나타낸 것이라고 볼 수 있다. 실제로 코로나19로 거리 두기 및 사적 모임 제한 등의 방역 규제와 비대면 소비의 선호로 가정 내의 식사가 늘고 직접 만들어 먹을 수 있는 신선식품 및 밀키트 등의 소비가 증가한 것도 이러한 변화를 뒷받침한다고 할 수 있다(Lee, 2021a; Lee와 Kim, 2021). 또한, 코로나 이후 Z세대의 특성에 따른 라이프스타일 변화를 연구한 Choi 등(2022)에 따르면, Z세대들이 식생활에 있어서 직접 요리하는 과정을 통해 스스로를 소중히 여긴다고 밝혀 본 연구와 유사한 경향을 나타냈다. FIS 식품시장 트렌드 보고(aTFIS, 2022)에 따르면, 체중 관리용 닭가슴살 제품의 경우 기본, 단품보다는 볶음밥, 함박스테이크 등 식사대용 간편식을 선호하는 방향으로 변화하고 있다고 밝혔다. 한편, 코로나19로 건강의 중요성이 부각되면서 ‘일상 속 자연스러운 건강관리’에 대한 관심이 높아졌다(Kim, 2021a). 건강관리의 개념이 힘들고 엄격했던 것에서 쉽고 재밌고 실천 가능한 것으로 변화되었다. 최근 코로나19 이후의 건강관련 트렌드 중 ‘헬시 플레저(healthy pleasure)’, 즉, healthy(건강한)와 pleasure(기쁨)가 합쳐진 단어로, 건강을 즐겁게 관리하는 트렌드가 주목받고 있다(Kim 등, 2022; Na, 2022). 엄격한 식단 관리로 고통을 감내해야 했던 과거의 건강관리 방식과 달리, 맛과 건강을 놓치지 않은 비건이나 저칼로리 식품을 통해 지속 가능한 건강관리를 하는 것이다. 이에 약을 복용하거나 특정 한 가지 식품 섭취만으로 칼로리를 제한하는 원푸드 다이어트보다 더 건강하고 지속 가능한 다이어트를 선호하여 간헐적 단식과 키토제닉, 홈트 등이 유행하기 시작했다(Lee, 2021b; Yang과 Choi, 2021). 한편, 본 연구에서 2019년의 댄스와 같은 키워드가 코로나19 이후 사라진 것은 방역 규제와 감염병에 대한 불안 때문일 것으로 생각된다. 코로나19 확산 중 댄스교습소나 스포츠센터 등의 이용이 어렵게 되자 체중조절과 건강증진을 위해 안전하게 집에서 운동하는 홈트레이닝(home training), 약자로 ‘홈트(HomT)’가 유행하였다(Kim, 2022b). 코로나19 이후 건강한 삶과 운동에 대한 인식 조사에 따르면 10명 중 9명(92.3%)이 현재 운동을 하고 있으며, 그중 44.5%가 집에서 운동을 하고 92.2%가 최근 3년 내 홈트레이닝의 경험이 있는 것으로 보고되었다(Kwon과 Nam, 2022). 또한, 코로나19 이후의 Z세대도 야외 운동이나 홈트 등을 통해 루틴에 따라 운동하는 것을 좋아하는 것으로 보고되었으며(Choi 등, 2022), 코로나19 기간 중의 건강 및 운동 인식에 대한 빅데이터 분석에서도 집이 높은 TF-IDF 순위를 나타냈다(Baek과 Ahn, 2022).

다이어트를 수집 키워드로 하여 요구/목적을 연결한 의미네트워크 분석 결과, 코로나19 이전에는 다이어트 키워드 검색의 중요한 목적이 다이어트에 대한 준비와 필요인 것으로 나타났으며, 네트워크 시각화 결과, 다이어트를 검색하는 사람들이 건강 측면의 이점을 위해 다이어트를 하며 식단 관리를 위해 다이어트를 검색하는 요구를 확인하였다. 한편, 코로나19 이후에는 다이어트를 검색하는 목적이 체중감량과 이를 유지할 수 있는 정보였으며, 네트워크 시각화 결과, 체중감량 및 유지와 이를 위한 식단에 대한 검색 요구가 큰 것을 확인하였다. 키워드별로 구체적으로 살펴보면 코로나19 이전에 요구/목적 네트워크 검색어 가운데 준비, 관리, 건강, 여름 등이 높게 나타난 반면, 코로나19 이후에는 유지, 조절, 몸무게, 체중, 관리, 감량 등의 키워드가 높게 나타난 것을 볼 수 있다. 특히 다이어트에 있어 중요 키워드인 몸무게, 체중 키워드에서 코로나19 이후에 순위가 높게 나타난 것을 볼 수 있는데, 이를 통해 다이어트의 목적이 코로나19 이전에는 건강증진이었다면 코로나19 이후에는 체중감량 및 유지라고 볼 수 있다. 즉, 코로나19로 외출 자제와 이로 인한 활동량 감소로 ‘확찐자’라는 유행어가 생겨날 만큼 코로나19 이후 체중증가가 큰 사회적 이슈로 주목받은 바 있으며, 이러한 현상이 반영된 결과라 생각된다. 또한, 코로나19 이전에는 여름, 준비 등의 키워드들이 높게 나타난 반면, 코로나19 이후에는 낮게 나타나 코로나19로 인한 외출 감소가 영향을 미친 것으로 판단된다. 코로나19 이전, 한국을 비롯한 여러 나라의 포털사이트에 검색된 다이어트 검색어의 계절별 변화추이를 탐색한 연구(Park 등, 2021)에서 한국을 비롯한 북반구의 나라에서 다이어트 키워드의 검색 관심도가 여름 이전인 4월에 가장 높게 나타났다고 보고되었다. 또한, 이탈리아 인터넷 사용자의 다양한 다이어트 방법(지중해식, 케톤, 앳킨스(Atkins) 등) 키워드 검색량의 계절적 추이를 살펴본 연구(Nucci 등, 2021)에서도 봄철에 가장 높았다고 밝혔다. 즉, 다이어트는 더운 여름, 신체 노출이 많은 옷차림과 바캉스 등으로 인해 이를 준비하기 위한 목적성이 일반적으로 큰데, 코로나19로 인해 이러한 다이어트의 목적이 약화된 것으로 판단된다. 또한 키워드를 통해 다이어트의 방법에서도 변화가 관찰되었는데, 코로나19 이전에는 헬스와 함께 다이어트 식품 가운데 우유, 고구마, 보조제 등이 나타났으나 코로나19 이후에는 이들 키워드가 등장하지 않으며, 대신 저탄고지, 레시피, 커피 등의 키워드가 새로 나타났고 간식 키워드의 순위가 높아졌다. 코로나19 이후 국내의 다이어트 관련 기사들(Kim, 2021b; Yang과 Choi, 2021)을 살펴보면, 코로나19로 외부 활동이 줄고 온라인 수업, 재택근무 등이 늘어나면서 세 끼를 챙겨 먹기보다 1일 2식이나 간헐적 단식 등으로 식사 횟수를 조절하거나 저탄고지 등이 유행했다고 밝히고 있다. 즉, 원푸드 다이어트나 보조제보다는 저탄고지 등으로 식단을 더 영양적으로 조절하여 먹으며, 다이어트 음식 레시피를 통해 직접 만들어서 구성하거나 다이어트 간식을 통해 ‘먹는 즐거움’을 누리며 다이어트를 하는 ‘헬시 플레저’의 트렌드를 나타낸다고 할 수 있다. 또한 코로나19 이후 20대 이상 남녀 400명을 대상으로 건강 관련 인식을 조사한 글로벌리서치 보고서에서도 건강기능식품이나 체중 조절용 식품보다는 음식 또는 식단관리를 통해 체중 관리를 하고자 하는 인식이 더 높게 나타났다(aTFIS, 2022). 체중 관리 시 필수 영양소로 인식되는 것은 단백질이 높게 나타났는데, 본 연구에서 역시 코로나19 전후 모두 검색 키워드로 등장하고 있어 단백질을 중심으로 하는 다이어트 식이 트렌드는 계속 이어지고 있는 것으로 보인다. 한편, 이탈리아인들은 코로나19 동안의 다이어트 방법 검색량에서도 케토제닉과 간헐적 단식 다이어트가 높게 나타났다고 보고하였다(Nucci 등, 2021).

한편 다이어트와 감성/반응을 연결한 의미네트워크 분석 결과, 코로나19 이전에는 식단과 도움의 2가지 범주로 시각화되어 다이어트 식단에 대한 고민과 다이어트에 도움이 되는 식품들에 대한 걱정과 우려의 감정을 지각하고 있는 것으로 나타났다. 또한 코로나19 이후에는 후기와 음식의 2가지 범주로 시각화되어 다이어트 식단, 간식 등에 대해 추천이나 후기 등을 탐색하며, 음식을 통해 다이어트 성공에 대해 고민하는 것으로 나타났다. 세부적인 키워드별로 살펴보면 코로나19 이전에는 보조제와 부작용에 대한 키워드가 있었으나 코로나19 이후에는 등장하지 않아 앞서 기술된 보조제 대신 음식을 통한 다이어트 방법으로의 변화와 같은 맥락으로 해석될 수 있다. 코로나19 이후에 성인 여성의 체중 조절용 식품과 건강기능식품의 섭취와 인식을 조사한 연구에서(Seong과 Pae, 2022) 각각의 섭취 경험은 57.6%와 31.1%로 나타났다. 다이어트 효과에 있어서는 체중 조절용 식품이 39.4% 효과로 가장 높게 나타나 대체로 만족이 불만족에 비해 높게(28.5 vs. 24.4%) 나타났으나, 다이어트 건강기능식품의 경우 효과 없음이 35.5%로 가장 높게 나타났으며 불만족이 훨씬 더 높게(40.1 vs. 14.7%) 나타났다. 다이어트 건강기능식품 섭취 비율로는 가르시니아 캄보지아 추출물, 녹차 추출물, 시서스 추출물 순으로 높았는데, 섭취 시 부작용을 경험한 비율이 34.5%로 소화불량, 변비, 설사, 복통 등의 부작용이 있었다고 보고하였다(Seong과 Pae, 2022). 한편 본 연구에서 추천이나 후기 등의 검색어 등이 높은 순위를 나타냈는데, 이는 소비자들이 다이어트 제품이나 프로그램, 식단 등에 대한 정보를 온라인상에 나타난 추천이나 후기 등을 통해 검색하는 것을 알 수 있다. 특히 코로나 전후에 공통으로 나타난 다이어터(dieter)라는 키워드를 통해 소비자들이 소셜미디어로 다이어터들의 식단이나 음식 정보를 검색하여 적용해 보고자 하는 움직임도 볼 수 있다. 또한 코로나19 이후에는 결심, 도전, 실패 단어들의 매개중심성 순위가 높아졌으며, 포기, 마지막 등의 새로운 단어들이 등장함으로써 체중감량을 위한 고군분투의 노력이 더 드러난 것을 볼 수 있다. 코로나19 이후 건강과 식이 관련 국내외 조사에서 역시 체중감량이 가장 높은 관심사로 보고되고 있다(aTFIS, 2022; Crawford, 2021; Ramadhani 등, 2022).

본 연구 결과로 도출된 산업적, 학문적 시사점은 다음과 같다. 먼저, 산업적 시사점으로는 코로나19 이후에 변화된 다이어트 트렌드로 지루하지 않고 다양하게 직접 만들어 먹을 수 있는 다이어트 음식 형태가 선호됨에 따라, 이러한 니즈를 충족시킬 수 있는 다양한 다이어트용 식사대용 간편식의 확대가 주효할 것으로 판단된다. 특히 전염병으로 인해 면역력의 중요성이 크게 인식됨에 따라 관련 영양제의 소비도 크게 늘고 있는 가운데(Hamulka 등, 2021), 원푸드나 몇 가지로 제한된 식이보다는 다양한 종류의 음식들을 섭취함으로써 다이어트뿐만 아니라 건강과 면역력 강화가 필요한 것도 코로나19 이후 변화된 트렌드의 이유일 것이다. 또한 다이어트 레시피의 검색 요구/목적이 높게 나타난 것도 스스로 만들어 먹는 한 끼의 즐거움에 대한 소비자의 인식을 나타낸 것이라 할 수 있다. 두 번째로, 다이어트 방법 중 다이어트 건강기능식품 등 보조제 등이 사용되는 가운데 이에 대한 부작용에 대한 감정이 나타난 것을 볼 수 있다. 다이어트 건강식품은 체내 대사를 변화시켜 체지방을 감소시키는 기능을 가진 기능성 원료가 포함된 것으로, 일상의 식사를 보충하기 위한 목적으로 사용된다(Won 등, 2012). 그러나 최근에 다이어트 건강기능식품을 비롯하여 이들의 높은 부작용 신고사례가 문제로 지적되고 있는 가운데, 알레르기 방지 표시와 같이 소비자에게 반드시 고지해야 할 정보의 표기에 대한 필요성이 제기된다(Kim, 2021c). 이에 소비자가 제품의 부작용 발생 가능성을 인지하고 구매하도록 제품 포장에 안내하는 표시나 광고가 필요하다. 또한 소셜커머스나 홈쇼핑 등의 판매채널에서 건강기능식품 판매에 있어 유통기한이나 섭취 시 부작용에 대한 정보 없이 판매되는 사례들이 적발됨에 따라 이에 대한 당국의 철저한 관리 감독이 필요할 것이다(Hong, 2016; Kim, 2016). 더불어 이와 관련하여 코로나19로 인한 비대면 소비의 확대로 소비자들이 다이어트에 대한 정보 획득 및 관련 제품의 구매에 있어 온라인의 중요성이 확대됨에 따라 온라인상의 잘못된 정보나 제품에 현혹되지 않도록 정부 차원에서의 소비자 캠페인이 요구된다. 한편, 학문적 시사점으로는 먼저 본 연구를 통해 다이어트 키워드가 포괄하고 있는 음식, 식단, 식이패턴, 운동 등의 세부 주제에 관해 코로나19로 변화된 인식과 트렌드를 전체적인 맥락에서 파악할 수 있는 계기를 마련했다고 판단되며, 이에 따라 각 주제에 대한 심도 있는 후속 연구가 가능할 것으로 사료된다. 예를 들어 코로나19 이후에 체중감량을 위해 선택한 다이어트 방법에 대한 선택 동기와 그 효과에 대한 인식이 어떠한지를 살펴볼 수 있을 것이다. 두 번째로는 최근 포스트 코로나 혹은 탈 코로나에 진입으로 사람들의 생활패턴이 다시 변화됨에 따라 추후 다이어트 인식과 트렌드 또한 이에 따라 변화될 것이다. 따라서 본 연구와 같은 맥락으로 탈 코로나 이후의 다이어트에 대한 소비자 인식과 트렌드를 살펴본다면 코로나19라는 변인으로 인해 변화된 양상을 더 넓게 이해할 수 있을 것으로 사료된다.

본 연구는 다음과 같은 제한점을 가진다. 먼저, 코로나19와 연계된 다이어트 관련 선행연구의 부족으로 본 연구의 결과에 대해 더 심도 있는 논의가 어려웠던 점이다. 주지하는 바와 같이, 코로나19가 개인의 삶과 사회 전반을 변화시킨 큰 계기였던 만큼 본 연구 결과에서도 코로나19로 인한 다이어트 인식과 트렌드의 변화를 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구를 기초로 하여 이에 관한 후속 연구가 더 활발히 진행되길 기대한다. 둘째, 본 연구에 이용된 빅데이터 자료에 있어서 다른 소셜미디어의 경우 자료수집의 어려움으로 국내 주요 포털사이트의 소셜미디어로 자료를 한정하여 조사하였다. 그러나 유튜브 등도 최근 다이어트를 위해 검색되는 주요 채널 중의 하나로 특히 홈트나 다이어트 레시피, 식단 등 관련해서 포털사이트 소셜미디어보다 더 풍부한 콘텐츠를 제공하는 만큼 소비자의 인식과 트렌드 파악에 있어 큰 의미를 가질 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 다루지 않은 뉴스도 소셜미디어와는 구분되는 주목할 만한 정보를 포함하고 있을 것으로 판단되며, 이를 이용한 후속 연구도 가능할 것으로 생각된다.

본 연구는 코로나19 전후의 다이어트에 대한 소비자의 인식과 트렌드를 소셜미디어의 빅데이터를 이용하여 실증적으로 분석하였으며, 그 결과 다이어트 방법 및 목적 등에 있어 의미 있는 변화를 확인하였다. 본 연구의 결과는 코로나19 이후 다이어트 관련 산업과 학계의 마케팅과 소비자 연구에 더 심도 있는 접근을 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.

본 연구는 소셜미디어의 빅데이터를 기반으로 코로나19 전(2019년)과 후(2021년)에 다이어트 키워드에 대한 주요 연관어를 도출하여 소비자들의 변화된 인식을 알아보고자 하였다. 이를 위해 국내 포털사이트 다음과 네이버의 소셜미디어를 통하여 데이터를 수집해 텍스트마이닝과 의미네트워크, 네트워크 시각화 분석, 감성분석을 실시하였다. 다이어트라는 키워드로 추출된 텍스트마이닝 분석 결과, 코로나19 전과 후의 가장 높은 빈도를 보인 키워드는 운동, 식단, 시작, 건강, 효과 등으로 상위권 키워드는 아주 큰 차이를 보이지 않았으나, TF-IDF 가운데 코로나19 전에 높게 나타난 키워드는 도시락, 일기, 아침, 저녁, 효능, 식품, 시간, 여름, 점심 등이 있으며, 댄스, 판매, 여성, 제품 등은 코로나19 전에만 나타나 구분되는 트렌드를 보였다. 한편, 코로나19 이후 TF-IDF 분석 결과, 추천, 간식, 맛있다, 한약, 음식, 샐러드, 관리, 만들다, 체중 등이 더 높게 나타났으며, 쉐이크, 요리, 단백질 등의 단어가 새롭게 등장했다. 이에 따라 코로나19 이후에는 다이어트 식품이나 보조제 등의 제품보다는 직접 만들어 먹을 수 있는 간식이나 음식 등에 더 관심을 나타낸 것을 볼 수 있으며, 집단 체육시설 방문 감소로 인한 운동 방법의 변화도 관찰되었다. 요구/목적을 연결한 의미네트워크 분석 결과, 코로나19 이전 검색어 가운데 준비, 관리, 건강, 여름 등이 높게 나타난 반면, 코로나19 이후에는 유지, 조절, 몸무게, 체중, 관리, 감량 등의 키워드가 높게 나타난 것을 볼 수 있다. 이를 통해 다이어트의 목적이 코로나19 이전에는 건강증진과 여름 준비였다면, 코로나19 이후에는 체중감량 및 유지라고 볼 수 있다. 다이어트와 감성/반응을 연결한 의미네트워크 분석 결과, 코로나19 이전에는 다이어트 식단에 대한 고민과 다이어트에 도움이 되는 식품들에 대한 걱정과 우려의 감정을 지각하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 코로나19 이후에는 다이어트 식단, 간식 등에 대해 추천이나 후기 등을 탐색하며 음식을 통해 다이어트 성공에 대해 고민하는 것으로 나타났다. 세부적인 키워드별로 살펴보면 코로나19 이전에는 보조제와 부작용에 대한 키워드가 있었으나 코로나19 이후에는 등장하지 않아 앞서 다이어트 보조제 대신 음식을 통한 다이어트 방법으로의 변화가 다시 확인되었다. 본 연구는 코로나19 전후의 다이어트에 대한 소비자의 인식과 트렌드를 소셜미디어의 빅데이터를 이용하여 실증적으로 분석하였으며, 그 결과 다이어트 방법 및 목적 등에 있어 의미 있는 변화를 확인하였다. 본 연구의 결과는 코로나19 이후 다이어트 관련 산업과 학계의 마케팅과 소비자 연구에 더 심도 있는 접근을 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.