온라인 중고 패션 거래에 대한 한국과 일본 소비자의 경험과 인식에 관한 연구: 의미연결망 분석 방법 활용

2.1. 온라인 패션 제품 리뷰 분석

온라인 리뷰란 소비자가 기업, 제품, 서비스에 대한 자신의 경험을 텍스트 또는 이미지 형식으로 작성하여 인터넷을 통해 다른 소비자와 공유하는 경험적 정보를 의미한다(Kim et al., 2020). 온라인 리뷰는 소비자에게 중요한 정보 원천으로 작용하며, 소비자들은 기업이 제공하는 상업적 정보보다 진솔하고 신뢰할 수 있는 일반 소비자들의 평가에 더 큰 영향을 받는다(Kim et al., 2020). 이러한 이유로 온라인 리뷰에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 주로 리뷰의 내용을 중심으로 한 의미론적 분석과 모델링 연구로 구분된다(Kim, 2023).

우선, 의미론적 분석 연구들을 살펴보면 다음과 같다. Choi and Lee(2021)는 COVID-19 상황에서 새롭게 부상한 트렌드인 원마일 웨어 패션에 대한 소비자 인식을 탐색하기 위해 COVID-19 발생 기간 동안 ‘원마일 웨어’를 키워드로 하는 온라인 소비자 게시글을 수집하여 네트워크 분석을 실시하였다. 이를 통해 COVID-19와 같은 사회적 상황이 패션 트렌드에 영향을 미칠 수 있음을 확인하였으며, 일상적인 패션 아이템이라도 외부의 안전 문제와 같은 상황에 따라 소비자가 중요하게 여기는 가치와 관심 영역이 변화할 수 있다는 결론을 제시하였다. 또한 Han(2021)은 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 반팔 티셔츠 구매자 리뷰를 분석하고, 구매 결정 및 만족도에 영향을 미치는 요인들을 조사하였다. 그 결과 사이즈가 가장 중요한 요인으로 나타났으며, 그 외에도 심미적 요인, 소재의 품질, 세탁, 활용성 등이 중요한 요인으로 밝혀졌다.

이외의 모델링 연구를 살펴보면 다음과 같다. Elmurngi and Gherbi(2018)는 패션 리뷰에 대한 감성분석을 위해 네 가지 머신러닝 알고리즘을 적용하였다. 이들은 의류, 신발, 주얼리, 유아용품, 애완동물 용품에 대한 리뷰를 포함한 세 개의 데이터셋을 분석하여 각 알고리즘의 성능을 비교하였다. Hwang et al.(2022)은 의류 온라인 쇼핑몰 플랫폼인 무신사의 리뷰를 활용하여 감성분석을 수행하였다. 의류 제품은 카테고리별로 제품 특성이 상이하며, 이에 따라 사용자의 리뷰 역시 다양한 특성을 보인다. 이에 따라 이 연구는 리뷰 뿐만 아니라 제품의 카테고리 정보와 구매자가 입력하는 제품 관련 메타 정보를 활용하여 시퀀스 분류 모델 및 다층 퍼셉트론(Multi-Layer baseline classifier)을 기반으로 한 멀티모달 감성분석 모델을 제안하였다. 최종적으로 사용자 리뷰를 활용한 베이스라인 분류기(Baseline Classifier)의 정보와 제품 정보를 활용한 MLP모델의 결과를 결합하는 방법을 제안하였으며, 실제 데이터를 통해 제안 모델의 우수함을 입증하였다. Kim(2023)은 아마존의 온라인 패션 상품 리뷰 데이터를 활용하여 리뷰 텍스트를 임베딩한 후 군집화하여 리뷰의 의미를 분석하였다. 또한, 추출된 벡터를 기반으로 고객 평점의 긍정과 부정을 예측하는 감성분석 모델을 제안하였다.

이와 같이 온라인 리뷰 분석은 중고 패션을 포함한 패션 산업 전반에 걸쳐 제품 개발, 마케팅, 고객 관계 관리 등 다양한 분야에서 전략적 의사결정에 중요한 역할을 한다. 온라인 리뷰 분석을 통해 패션 관련 기업은 시장과 소비자의 요구를 보다 정확히 파악하고, 이를 기반으로 효과적인 전략을 수립할 수 있다. 본 연구는 온라인 리뷰 분석 방법론 중 의미론적 분석을 기반으로 한다. 감성분석이나 평점 예측과 같은 정량적 모델링과 달리, 의미론적 분석은 소비자 인식 구조와 개념 간 연결 관계를 파악하는데 유리하다. 따라서 본 연구는 온라인 리뷰 데이터를 구조적으로 분석하여 국가 간 중고 거래 인식 차이를 보다 명확히 이해하는데 중점을 둔다.

2.2 한국과 일본 소비자의 중고 패션 소비 특성

온라인 플랫폼을 기반으로 한 C2C 중고 거래 시장이 성장함에 따라, 중고 패션 소비는 더 이상 틈새시장이 아닌 글로벌 패션 시장의 중요한 흐름으로 자리 잡고 있다. 이러한 변화는 한국과 일본에서도 두드러지며, 각국의 문화와 소비 특성이 반영된 중고 패션 소비 패턴이 나타나고 있다.

한국과 일본의 중고 의류 시장은 각국의 문화적 특성과 소비자 행동에 기반하여 다른 양상을 보인다. 한국 소비자들은 주로 경제성과 지속가능성을 중시하며 중고의류를 구매하는 경향이 있다. 특히 젊은 세대를 중심으로 환경 보호에 대한 인식이 높아지면서 중고 의류에 대한 수요가 증가하고 있으며, 이는 중고 의류 소비가 지속 가능한 소비 행태로 자리 잡고 있음을 보여준다(Hur, 2020; Kim & Lee, 2022). 또한, 한국에서는 당근과 같은 모바일 플랫폼의 성장이 중고 의류 거래를 더욱 활성화시키고 있으며, 이러한 플랫폼은 거래의 편리성과 접근성을 높여 소비자 참여를 촉진하고 있다(Kim et al., 2023). 반면, 일본에서는 빈티지 패션이 특히 인기를 끌고 있으며, 이는 중고 의류 시장의 중요한 부분을 차지한다. 일본 소비자들은 중고 의류를 가치 있는 상품으로 간주하고, 독창성과 품질을 중시하는 경향이 강하다. 이는 일본의 문화적 배경과 오랜 전통의 빈티지 문화에서 비롯된 것으로, 중고 의류에 대한 긍정적인 인식을 형성하는 데 기여하고 있다(Moon, 2024). 또한, 일본은 전문화된 중고 매장이 잘 발달되어 있어, 고품질의 빈티지 및 중고 의류를 제공함으로써 소비자들이 신뢰할 수 있는 구매 환경을 조성하고 있다(Kim et al., 2023).

이러한 국가 간 차이는 중고 의류 시장의 전략 수립에 중요한 요소로 작용하며, 각국의 시장 환경에 맞춘 맞춤형 접근이 필요함을 의미한다. 본 연구는 한국과 일본 소비자의 이러한 문화적 차이를 반영하여 중고 패션 거래 리뷰를 분석함으로써, 온라인 중고 패션 제품 거래 시 한국과 일본 소비자 간의 공통점과 차이점을 실증적으로 규명하고자 한다.

2.3. 텍스트마이닝과 의미연결망 분석

텍스트마이닝은 빅데이터 분석 기법 중 하나로, 구조화되지 않은 비정형 문서 데이터에서 방대한 양의 데이터 속에 숨겨진 잠재적이고 유용한 정보를 추출하는 작업을 의미한다(Feldman & Sanger, 2007). 텍스트마이닝은 정보 검색, 데이터 마이닝, 기계 학습, 통계학, 컴퓨터 언어학 등 여러 학문이 융합된 연구 분야로, 다양한 문서에서 동시에 출현하는 단어의 빈도를 분석하여 단어의 중요도를 평가할 수 있다. 이를 통해 얻은 통찰력은 실용적으로 활용되며, 다양한 연구를 통해 그 유용성이 입증됨으로써 텍스트마이닝 분석의 중요성이 강조되고 있다(Lee et al., 2011).

의미연결망 분석은 텍스트 내 주요 단어들의 빈도와 이들 간의 연결 관계 및 네트워크 구조를 분석하여 텍스트에 내포된 의미와 흐름을 해석하는 네트워크 분석 기법이다(Lee & Kim, 2018). 이 방법은 텍스트의 의미론적 관계를 모형화하여 단어들이 어떻게 연결되고, 어떤 문맥에서 사용되는지를 빠르고 효율적으로 파악할 수 있게 한다(Drieger, 2013). 네트워크는 단어(노드)와 단어 간의 관계(링크)로 구성되며, 이를 통해 전체적인 구조를 파악하고 의미연결망을 시각화할 수 있다(Lee & Kim, 2018). 또한, 단어들의 동시 출현 빈도를 기반으로 구조적 등위성(structural equivalence)을 도출하여 군집을 형성하고, 이 군집 내에서 영향력 있는 요소를 파악할 수 있다. 구조적 등위성 분석은 단어들 간의 연결 관계 패턴을 분석하여 그 유사성을 보는 것인데, 연결 관계 패턴의 유사성이 클수록 두 단어의 구조적 등위성은 높다고 볼 수 있다. 이는 한 네트워크 내에서 직접적인 관계가 없더라도 유사한 관계 패턴을 가지는 경우를 말한다(Kim, 2019). 이러한 분석에서 가장 널리 사용되는 방법 중 하나는 군집분석(cluster analysis)으로, 이는 상호간의 연관성을 바탕으로 유사한 특성을 가진 그룹으로 분류하는 통계기법이기 때문이다(Aralbayeva et al., 2018).

빅데이터 시대를 맞이하여 포털 사이트와 소셜 미디어 등 온라인상에서 기하급수적으로 생성되는 비정형 데이터를 통해 소비자 인식과 여론의 흐름을 파악할 수 있다는 이점으로 인해, 중고 패션 제품에 대한 소비자 인식을 분석하기 위해 텍스트마이닝과 의미연결망 분석을 적용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. Kim and Lee(2022)는 COVID-19가 중고 패션 시장에 대한 소비자 인식 변화에 미친 영향을 조사하기 위해 텍스트 마이닝 분석을 수행하였다. 그 결과, 펜데믹 기간 동안 소비자들이 이전보다 일상생활 속에서 지속가능성의 실질적인 가치를 더 크게 인식하는 것으로 나타났다. Yoo(2023)는 ‘중고 의류 구매’와 ‘중고 명품 구매’라는 키워드를 활용해 텍스트 마이닝 분석을 실시하였으며, 중고 의류 구매의 경우 ‘기부’, ‘나눔’, ‘보상 판매’와 같은 단어들이 주로 언급되어, 중고 의류 구매가 친환경적인 거래로 인식되는 경향이 나타났다. 반면, 중고 명품 구매에서는 ‘리셀’, ‘진품 논란’, ‘중고 거래 플랫폼’, ‘명품 브랜드’ 등이 빈번히 언급되어, 중고 명품 시장의 거래 특성을 보여주었다. 또한, Yoo(2024)는 의류 및 빈티지 의류 구매에 대한 소비자 태도를 이해하기 위해 블로그 게시글을 수집하여 단어 분석 및 군집 분석을 수행하였다. 그 결과, 소비자들은 중고의류 구매를 주로 ‘거래’로 인식하는 반면, 빈티지 의류 구매는 ‘흥미로운 쇼핑 경험’으로 인식하는 경향이 나타났다. 이처럼 텍스트마이닝과 의미연결망 분석은 소비자 인식의 변화를 정량적이고 구조적으로 파악할 수 있는 강력한 도구로, 중고 패션 제품을 포함한 다양한 분야에서 유용하게 활용되고 있다.

3.1. 데이터 수집

본 연구는 온라인 중고 패션 거래에 대한 한국과 일본 소비자 인식을 비교하기 위해 각국에서 대표적인 중고 거래 플랫폼을 선정하였다. 번개장터는 MZ세대를 중심으로 패션 거래가 활발한 한국의 주요 C2C 기반 플랫폼이며, 라쿠텐은 기존 B2C 중심에서 C2C 중고 패션 거래를 확장해 가고 있는 일본의 대표적 온라인 쇼핑몰이다. 두 플랫폼은 각국의 온라인 중고 패션 거래 시장과 소비자 특성을 잘 반영하고 있어 비교 연구에 적절하다고 판단하였다.

한국 데이터는 연구자가 직접 오픈소스 프로그래밍 언어인 파이썬(Python)을 활용하여 수집하였다. 웹 클로러(Web Crawler) 및 웹 스크래이퍼(web scraper)를 개발하여 2023년 11월 1일-11월 10일까지 번개장터 내 패션 제품 관련 개별 소비자 리뷰 데이터를 추출하였다. 이 과정을 통해 총 1,015개의 온라인 리뷰가 수집되었다. 연도별 데이터 분포는 2023년 11.6%, 2022년 10.4%, 2021년 32.5%, 2020년 34.5%, 2019년 11%로 나타났으며, 월별 분포를 분석한 결과, 연말에 가까워질수록 리뷰 활동이 증가하는 경향이 확인되었다. 제품 카테고리별로는 의류 75.5%, 액세서리 16.2%, 가방, 5.7%, 신발 2.6% 순으로 나타났다. 일본 데이터는 세계 최대 데이터 과학 커뮤니티인 Kaggle(www.kaggle.com)에서 제공하는 라쿠텐의 중고 패션 상점 리뷰 데이터셋을 다운로드하여 분석에 활용하였다. 데이터는 총 1,020개의 온라인 고객 리뷰를 포함하였다. 연도별 데이터 분포를 살펴보면, 2021년 43.17%, 2020년 47.93%, 2019년 8.9%로 나타났으며, 월별 리뷰 분포를 분석한 결과, 2019년에는 연말에 리뷰가 집중된 반면, 2020년과 2021년은 연중 일정한 패턴을 유지하였다. 제품 카테고리별로는 의류 71.43%, 신발 19.05%, 가방 4.76% 액세서리 4.76%로 나타났다.

3.2. 데이터 전처리

데이터들은 본격적인 분석을 하기에 앞서서 다음과 같은 방식으로 전처리 과정을 거쳤다. 첫째, 언어 처리 단계에서는 한국 데이터의 경우 수집된 원문을 그대로 사용하였으며, 일본 데이터는 일본어로 작성된 고객 리뷰를 한국어로 번역한 후 분석에 활용하였다. 번역에는 ChatGPT 기반의 자동 번역 시스템을 사용하였는데, 이는 문맥을 고려한 자연스러운 번역이 가능하고 단순한 단어 변환이 아닌 문장 전체의 의미를 반영하는 특징이 있어 연구 목적에 부합한다고 판단하였다(Lee, 2023b). 번역 과정에서 발생할 수 있는 오류를 최소화하기 위해 다음과 같은 절차를 수행하였다. 1) 일부 샘플 데이터를 한국어로 번역한 후, 다시 일본어로 역번역하여 원문과 비교하는 과정을 진행하였다. 2) 중고 패션 거래와 관련된 주요 용어의 번역 일관성을 검토하였다. 3) ChatGPT의 번역 결과에서 불필요한 표현을 제거하고, 문맥상 부자연스러운 부분을 수정하는 후처리 작업을 수행하였다. 둘째, 한국과 일본 고객 리뷰에서 중복 문항, 태그, 이모티콘, 기호 및 그림 문자 등 불필요한 요소를 제거하였다. 셋째, 맞춤법 검사를 통해 띄어쓰기와 철자 오류를 점검하여 문장의 가독성을 향상시켰다. 넷째, 정제된 텍스트 데이터를 토큰화하여 의미 단위로 분할한 후, 품사 태깅(part of speech tagging)을 통해 명사 품사만을 추출하였다. 이는 번역 과정에서 동일한 의미의 단어가 여러 형태로 변환될 가능성을 고려하여, 명사 이외의 품사는 제거하여 분석의 일관성을 유지하였다. 다섯째, 남겨진 단어 중 같은 의미를 지닌 단어를 통일하였으며(예. ‘맘’ → 마음’), 불필요한 조사나 의미가 모호한 단어(예: 수, 것, 중, 일 원 등)는 제거하였다. 또한, 일본어 리뷰 번역 과정에서 발생한 다양한 표현 차이를 최소화하기 위해 추가적인 동의어 처리를 진행하였고, ‘감사’라는 단어가 모든 토픽에서 빈번히 등장하지만 분석의 유용성을 저해하는 일반적이고 포괄적인 단어로 판단하여 이를 제거하였다. 이러한 전처리 과정은 Textom 프로그램을 활용하여 수행하였으며, 토큰화를 위한 형태소 분석기로 ‘Espresso K’를 사용하였다.

3.3 분석방법

전처리된 데이터를 기반으로 Textom 프로그램을 활용하여 빈도분석, 워드크라우드 시각화, 네트워크 분석, 중심성 분석, CONCOR 분석(Convergent of Iterated Correlation)을 수행하였다. 선정된 상위 50개의 단어들을 단일모드(1-mode) 매트릭스 데이터로 만들어 중심성 분석, 의미연결망 분석 및 CONCOR 분석에 이용하였다. Ucinet 6.740과 NetDraw 기능을 이용하여 의미연결망 분석의 시각화 결과를 작성하였다.

4.1 데이터 빈도분석

한국의 고객 리뷰 데이터 1,015개를 텍스트 마이닝한 결과, 4,675개의 단어가 수집되었으며, 빈도순으로 상위 50개의 단어를 선정하였다. ‘거래’, ‘배송’, ‘친절’, ‘상품’, ‘상태’가 상위 5위로 나타났다. 일본의 고객 리뷰 데이터 1,020개를 텍스트 마이닝한 결과, 10,054개의 단어가 수집되었으며, 상위 단어는 ‘상품’, ‘포장’, ‘구매’, ‘대응’, ‘신속’으로 나타났다(Table 1).

Table 1.

Keyword analysis of online review of secondhand fashion product

온라인 중고 패션 제품 거래에 있어서 소비자의 국가별 인식 차이를 한눈에 파악하기 위해 분석 결과를 바탕으로 한 핵심 단어의 빈도를 시각화하는 방법으로 워드클라우드(word cloud)를 활용한 자료가 Fig. 1과 Fig. 2에 제시되어 있다.

Fig. 1.

Results of word clouding(Korea).

Fig. 2.

Results of word clouding(Japan).

UCINET 6.740을 이용하여 상위 50개 단어의 출현 빈도를 반영한 의미연결망 분석의 시각화 결과는 Fig. 3과 Fig. 4와 같다. 노드의 크기로 단어의 빈도를 알 수 있으며, 단어 간의 연결선의 굵기는 해당 단어들의 관련성 및 동시 출현 빈도를 표현한다. 한국 소비자 리뷰의 네트워크 규모를 측정하는 노드는 50, 노드의 총 연결 관계수인 링크는 627, 밀도는 0.512로 나타났다. 네트워크에서 밀도는 네트워크 내에서 전체 노드들 사이의 관계 정도를 나타내 보이는 개념으로 0과 1 사이의 범위에 존재하고 네트워크 밀도가 0.5 이상이면 밀도가 매우 높은 것으로 이해할 수 있다(Kim, 2011). 한국 소비자 리뷰에서 가장 핵심 노드는 ‘거래’, ‘배송’, ‘친절’이며 이들 노드는 다른 키워드들과 강하게 연결되어 있다. ‘거래’는 ‘신뢰’, ‘가격’, ‘상품’과 밀접하게 연결되어 있으며 이는 거래의 안정성과 경제성에 대한 관심을 반영한다. ‘배송’은 ‘속도’, ‘포장’, ‘상태’와 연결되어 있어 소비자들이 신속한 배송과 상품 상태를 중시함을 보여준다. ‘친절’은 ‘응대’, ‘서비스’, ‘만족’과 연결되며, 이는 판매자와의 커뮤니케이션이 중요한 요소임을 시사한다. 따라서 한국 소비자들은 거래의 효율성, 신속한 서비스, 실시간 소통을 중요시하는 것으로 해석할 수 있다.

Fig. 3.

Key word visualization of network analysis(Korea).

Fig. 4.

Key word visualization of network analysis(Japan).

일본 소비자 리뷰의 노드는 50, 링크는 1,078, 밀도는 0.880으로 나타났다. 일본 소비자 리뷰에서 핵심 노드는 ‘상품’, ‘포장’, ‘구매’이며 이들 노드는 ‘품질’, ‘상태’, ‘설명’ 등과 밀접하게 연결되어 있다. ‘상품’은 ‘상태’, ‘설명’, ‘이미지’와 연결되어 있으며, 이는 소비자들이 제품의 실제 상태와 정보의 정확성을 중요하게 여긴다는 것을 의미한다. ‘포장’은 ‘신뢰’, ‘안전’, ‘배송’과 연결되어 있어, 제품이 손상 없이 안전하게 도착하는 것이 소비자 만족에 중요한 요소임을 보여준다. ‘구매’는 ‘만족’, ‘기대’, ‘실제’와 연결되며, 소비자들이 구매 전 기대치와 실제 경험 간의 일치를 중시함을 시사한다. 따라서 일본 소비자들은 제품의 물리적 특성, 포장 상태, 정보의 정확성에 더 높은 가치를 두는 것으로 해석할 수 있다.

4.2. 주요 단어 중심성 분석

한국의 온라인 중고의류 거래 고객 리뷰에서 추출된 상위 50개의 단어들 중에서 연관 단어의 빈도와 연결 중심성(degree centrality)과 아이겐벡터 중심성(eigenvector centrality)을 분석한 결과는 Table 2와 같다. 연결 중심성은 특정 단어가 얼마나 많은 연결 관계를 형성하며 네트워크 내에서 중심적인 역할을 하는지를 나타내는 지표이다. 연결이 많을수록 다른 단어에 미치는 영향력이 커지므로, 상대적으로 더 우월한 위치에 있다고 평가할 수 있다(Ban & Jun, 2019). 주요 단어의 연결 중심성을 확인한 결과, 빈도분석 결과와 유사하게 ‘거래’, ‘배송’, ‘상품’, ‘친절’ 등의 단어가 높음을 확인하였다. 단, ‘판매자’, ‘응대’, ‘설명’, ‘품질’, ‘향수’ 등은 빈도수에 비해 연결 중심성이 높은 것으로 나타났다. 그러나, ‘옷’, ‘물건’, ‘굿’, ‘하루’, ‘매너’, ‘가방’, ‘수고’ 등은 빈도수에 비해 연결 중심성은 상대적으로 낮게 나타났다. 아이겐벡터 중심성은 고유벡터 중심성 또는 영향력 중심성이라고도 불리며, 연결된 단어의 수뿐만 아니라 연결된 관계의 중요성까지 반영하여 연결 중심성의 개념을 확장한다. 따라서 아이겐벡터 중심성은 네트워크 내에서 가장 영향력 있는 중심 노드를 식별하는데 유용한 지표로 활용된다(Bonacich, 2007). 가장 영향력 있는 중심 노드를 찾기 위해 주요 단어의 아이겐벡터 중심성을 계산한 결과, ‘거래’, ‘배송’, ‘상품’, ‘친절’, ‘상태’ 등은 빈도분석 결과와 유사한 결과를 나타냈지만, ‘판매자’, ‘구매’, ‘사이즈’, ‘설명’, ‘연락’, ‘향수’, ‘품질’, ‘응대’, ‘빠름’은 빈도수 순위보다 높은 순위를 기록했으며, ‘물건’, ‘굿’, ‘하루’, ‘매너’, ‘가방’, ‘수고’, ‘최고’, ‘추천’은 빈도수 순위보다 아이겐벡터 중심성의 순위가 낮은 것으로 나타났다. ‘거래’, ‘배송’, ‘친절’ 등의 단어는 빈도와 중심성이 모두 높아 한국 소비자 경험의 핵심 요소로 확인되었는데, ‘거래가 빠르고 안전해서 믿음이 간다’, ‘배송이 정말 빨라서 놀랐어요. 하루 만에 도착했습니다’, ‘친절한 서비스 덕분에 기분 좋은 거래였습니다’ 와 같은 리뷰들은 이러한 요소들이 한국 소비자 만족에 미치는 영향을 잘 보여준다. ‘판매자’, ‘응대’, ‘설명’, ‘품질’, ‘향수’ 등의 단어들은 연결 중심성과 아이겐벡터 중심성이 비교적 높지만, 빈도에서는 낮은 순위에 위치한 것을 확인할 수 있다. 이러한 단어들은 온라인 리뷰에서 자주 언급되지는 않지만 리뷰 내 다른 단어들과의 연결성이 높다고 해석할 수 있다.

Table 2.

Centrality analysis for the top 50 keywords (Korea)

일본의 경우, 주요 단어 연결 중심성을 확인한 결과, 빈도분석 결과와 유사하게 ‘상품’, ‘포장’, ‘구매’, ‘이용’, ‘상태’, ‘만족’ 등의 단어가 높은 중심성을 보였다. 단, ‘생각’, ‘상점’, ‘주문’, ‘설명’, ‘이미지’, ‘기대’, ‘기재’, ‘실제’ 등은 빈도수 순위에 비해 연결 중심성 순위가 높은 것으로 나타났다. 반면, ‘대응’, ‘신속’, ‘발송’, ‘신중’, ‘마음’, ‘응대’ 등은 빈도수 순위에 비해 연결 중심성 순위가 상대적으로 낮게 나타났다. 가장 영향력 있는 중심 노드를 찾기 위해 아이겐벡터 중심성을 분석한 결과, ‘상품’, ‘포장’, ‘구매’, ‘이용’, ‘상태’, ‘만족’ 등은 빈도분석 결과와 유사한 패턴을 보였다. 그러나 ‘생각’, ‘상점’, ‘주문’, ‘설명’, ‘이미지’, ‘처음’, ‘실제’, ‘기대’, ‘기재’ 등은 빈도수 순위보다 높은 중심성 순위를 기록했으며, 반대로 ‘대응’, ‘신속’, ‘신중’, ‘마음’, ‘응대’ 등은 빈도수 순위보다 중심성 순위가 낮은 것으로 나타났다. 또한, ‘생각’, ‘상점’, ‘주문’, ‘설명’, ‘이미지’, ‘기재’, ‘기대’, ‘실제’ 등의 단어들은 연결 중심성과 아이겐벡터 중심성이 비교적 높지만, 빈도에서는 낮은 순위에 속한 것을 확인할 수 있다. 한편, ‘상품’, ‘포장’, ‘구매’, ‘이용’, ‘상태’, ‘만족’ 등의 단어는 빈도와 중심성이 모두 높게 나타났는데, ‘구매한 상품의 상태가 매우 깨끗하고 기대 이상으로 만족스럽습니다’, ‘포장이 꼼꼼하게 잘 되어 있어 제품이 손상 없이 안전하게 도착했습니다’, ‘이용 과정이 간편하고 편리해서 빠르게 상품을 받아볼 수 있어 만족합니다’와 같은 리뷰들은 이러한 요소들이 일본 소비자 만족에 미치는 영향을 잘 보여준다(Table 3).

Table 3.

Centrality analysis for the top 50 keywords (Japan)

4.3 구조적 등위성 분석

CONCOR 분석은 일반적으로 2의 제곱수(2, 4, 8, 16 등)로 군집 수를 설정하는데, 본 연구에서는 데이터의 복잡성을 반영하면서도 과도한 세분화를 방지하기 위해 4개의 군집을 최적의 균형점으로 판단하였다. 2개의 군집으로 설정할 경우 범위가 지나치게 포괄적이어서 해석력이 약화되었으며, 8개 이상으로 설정하면 군집 간 경계가 모호해지고 과도한 분할로 인해 데이터 해석이 복잡해지는 문제가 발생했기 때문이다.

CONCOR 분석 결과, 한국 데이터는 구매 과정 및 신뢰, 커뮤니케이션과 서비스 만족, 판매자 신뢰성 및 정보 정확성, 가성비 및 제품 품질의 네 개 군집으로 구분되었다. 첫째, 구매 과정 및 신뢰 군집은 거래 절차의 원활성, 배송의 신속성, 판매자의 친절한 태도 등 구매 과정 전반에 걸친 경험과 관련이 있다. 둘째, 커뮤니케이션과 서비스 만족 군집은 소통의 질과 서비스 품질에 초점을 맞춘다. 특히 사이즈 정보의 정확성과 신속한 응답이 고객 만족도를 높이는 핵심 요소로 작용한다. ‘사이즈’는 단순한 빈도를 넘어 소통 네트워크 내에서 중요한 위치를 차지하며, 이는 고객의 피드백과 문의가 주로 사이즈 문제와 관련되어 있음을 시사한다. 또한, ‘택배 서비스’ 역시 구매 경험의 중요한 부분으로 나타났다. 셋째, 판매자 신뢰성 및 정보 정확성 군집은 판매자의 신뢰성과 제품 설명의 정확성에 중점을 둔다. ‘진짜’와 ‘설명’이라는 단어가 각각 제품의 신뢰성과 정보의 정확성을 대표하며, 이는 소비자가 진품 여부와 상세한 설명을 중요하게 고려한다는 것을 보여준다. 또한, ‘덕분’이라는 단어는 긍정적인 경험과 관련된 감성적 요소로 해석된다. 넷째, 가성비 및 제품 품질 군집은 제품 특성(‘하자’, ‘여름’), ‘가성비’, 그리고 구매 과정에서의 응대 서비스(‘구입’, ‘응대’)가 핵심 요소로 작용한다. 이는 소비자가 단순한 품질 평가를 넘어, 제품의 가격 대비 가치와 구매 과정에서의 응대 경험을 종합적으로 고려하여 구매 만족도를 평가한다는 것을 보여준다(Table 4).

Table 4.

Result of CONCOR analysis

일본 데이터는 간편 구매, 빠른 서비스, 정보 신뢰, 품질 평가의 네 개 군집으로 구분되었다. 첫째, 간편 구매 군집은 일본 소비자들이 복잡하지 않고 직관적인 구매 과정을 선호한다는 점을 반영한다. 명확한 정보 제공(‘설명’), 심리적 안정감(‘안심’), 구매의 효율성과 속도(‘기회’), 가격의 합리성(‘가격’, ‘구입’) 등이 결합되어 신뢰와 효율성을 강조한 구매 경험을 형성한다. 둘째, 빠른 서비스 군집은 단순한 서비스 제공을 넘어, 빠르고 정확한 처리 과정이 고객 만족의 핵심임을 보여준다. ‘포장’과 상품 ‘상태’는 서비스 품질을 평가하는 기준이며, ‘신속’, ‘대응’, ‘배송’은 빠르고 정확한 서비스 제공에 대한 소비자의 기대를 보여준다. 셋째, 정보 신뢰 군집은 일본 소비자들이 상품의 작은 디테일까지 꼼꼼히 검증하여 신뢰를 형성하는 특성을 강조한다. ‘이미지’, ‘사진’, ‘사이즈’, ‘부분’은 제품 정보의 정확성을 나타내며, ‘마음’과 ‘문제’는 구매 후 소비자가 느끼는 만족도 및 신뢰와 관련이 있다. 넷째, 품질 평가 군집은 제품의 품질뿐만 아니라 소비자의 기대를 효과적으로 관리하고 실제 제품과의 일치성을 중요시하는 특성을 반영한다. ‘색상’, ‘냄새’, ‘품질’과 같은 단어들은 제품의 실제 상태와 소비자의 기대치 간의 일치 여부를 평가하는 중요한 기준이다. 또한, ‘기재’, ‘표시’는 제품 설명의 정확성에 대한 일본 소비자의 높은 기대를 보여주며, 이는 일본 소비자가 세부 요소에 대해 꼼꼼하게 평가함을 시사한다(Table 4).

5.1. 연구 요약

본 연구는 온라인 중고 패션 거래 고객 리뷰 데이터를 분석하여 중고 패션 거래에 대한 한국과 일본 소비자의 경험과 인식을 비교 분석하고자 하였다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다.

첫째, 빈도 분석 결과, 한국 소비자 리뷰에서는 ‘거래’, ‘배송’, ‘친절’이 최상위 키워드로 나타났으며, 이는 거래 과정의 원활함, 빠른 배송, 판매자의 응대 태도를 중시하는 경향을 보여준다. 반면, 일본 소비자 리뷰에서는 ‘상품’, ‘포장’, ‘구매’가 주요 키워드로 도출되어 상품의 품질, 포장 상태, 구매 결정 요소에 대한 중요성이 강조되었다.

둘째, 네트워크 분석 결과, 한국 소비자들은 거래의 효율성, 신속한 서비스, 실시간 소통을 중요시하는 것으로 나타났으며, 일본 소비자들은 제품의 물리적 특성, 포장 상태, 정보의 정확성에 더 높은 가치를 두는 것으로 나타났다.

셋째, 중심성 분석 결과, 한국 소비자 리뷰 분석에서는 ‘거래’와 ‘배송’이 연결 중심성과 아이겐벡터 중심성 모두에서 상위권을 차지하며, 빠른 거래와 신속한 배송에 대한 관심이 두드러졌다. 또한 ‘친절’과 ‘판매자’ 키워드의 높은 중심성은 판매자의 응대 태도와 신뢰성이 중요한 구매 결정 요소임을 시사한다. Kim et al.(2023)의 연구에서도 판매자의 이미지 관리는 소비자의 구매 신뢰도를 높이는데 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 비록 ‘가격’과 ‘가성비’에 대한 언급이 존재하지만, 이는 상대적으로 덜 중요한 요소로 평가된다. 반면, 일본 소비자 리뷰 분석에서는 ‘상품’, ‘포장’, ‘구매’가 중심성이 높은 핵심 키워드로 나타났다. 이는 일본 소비자가 상품의 품질과 포장 상태, 구매 경험을 중시함을 나타낸다. ‘상태’, ‘설명’, ‘신뢰’ 등의 키워드 또한 높은 중심성을 보여 제품의 상세 정보와 품질 보증이 일본 소비자의 온라인 중고 패션 제품 구매 결정에 중요한 영향을 미친다는 것을 알 수 있다.

넷째, CONCOR 분석 결과, 한국 소비자는 거래 과정의 효율성과 신뢰성, 서비스 품질, 판매자 신뢰성 및 정보 정확성, 가성비 등의 요소를 중심으로 중고 패션 제품에 대한 소비 경험을 형성하는 것으로 나타났다. 감성적이고 직관적인 평가가 많으며, ‘친절하다’, ‘빠르다’, ‘만족스럽다’와 같은 표현이 자주 사용되었다. 반면, 일본 소비자는 구매의 간편성, 신속한 서비스, 정보의 정확성, 품질 평가 등을 중심으로 중고 패션 제품 소비 경험을 형성하는 것으로 나타났다. ‘포장이 우수하다’, ‘상세 설명이 도움이 된다’와 같은 구체적인 피드백이 특징적이다. 또한, 제품의 상태와 신뢰성 있는 정보 제공이 구매 결정에 중요한 영향을 미치며, 객관적인 평가와 구체적인 정보 제공을 선호한다. 이러한 연구 결과는 온라인 중고 패션 소비자들이 브랜드의 정품 인증서, 원래 구매 영수증, 제품의 디테일 등을 통해 진품 연부를 판단한다고 밝힌 Sihvonen and Turunen (2016)의 연구와 제품 이력을 제공할 경우 소비자의 순환 패션 서비스에 대한 신뢰가 증가한다고 한 Kim et al.(2021)의 연구와 맥을 같이한다.

이러한 결과는 두 국가의 소비자 특성에 따라 온라인 중고 패션 제품 구매 행태와 의사결정 과정이 어떻게 다르게 나타나는지를 보여주며, 국가별 소비자 맞춤형 마케팅 전략 수립에 중요한 시사점을 제공한다.

5.2. 시사점 및 한계점

본 연구의 이론적 시사점은 다음과 같다.

첫째, 본 연구는 온라인 리뷰 분석을 통해 한국과 일본 소비자의 온라인 중고 패션 거래 경험을 비교함으로써, 국가 간 차이가 소비자 인식 구조와 구매 결정 요인에 미치는 영향을 규명하였다. 기존의 중고 패션 제품 리뷰 관련 연구들이 개별 국가 내 소비자 행동에 초점을 맞춘 반면, 본 연구는 국가 간 비교를 통해 중고 패션 소비자 행동의 문화적 맥락 차이를 규명한 점에서 이론적 확장을 이루었다. 둘째, 본 연구는 빈도분석, 네트워크 분석, 중심성 분석, CONCOR 분석을 활용하여 소비자 리뷰 데이터를 구조적으로 분석함으로써, 의미연결망 분석 방법론이 소비자 인식 구조를 이해하는 유용한 도구임을 입증하였다. 셋째, 한국과 일본 소비자 리뷰의 네트워크 분석 결과는 네트워크 구조가 소비자 경험의 복잡성과 정보 확산 패턴을 어떻게 반영하는지를 설명한다. 이러한 결과는 소비자 네트워크 내에서의 중고 패션 거래 정보의 흐름과 영향력 확산 모델에 대한 이론적 발전에 기여할 수 있다.

연구 결과를 바탕으로 실무적 시사점을 도출하면 다음과 같다.

첫째, 온라인 중고 패션 제품 거래에 대한 국가별 맞춤형 마케팅 전략의 수립이다. 한국 시장에서는 거래의 효율성, 빠른 배송, 판매자의 친절한 응대가 소비자 만족에 중요한 요소로 작용하므로, 신속한 배송 서비스 강화 및 친절한 고객 대응 매뉴얼 개발이 필요하다. 또한, 실시간 소통기능(예. 챗봇)을 제공하여 소비자 신뢰를 높일 수 있다. 일본 시장에서는 상품의 품질, 포장 상태, 상세 정보의 정확성이 구매 결정에 중대한 영향을 미치므로, 상품 품질 관리 강화, 철저한 포장 시스템 마련, 정확한 정보 제공에 대한 인센티브 부여 등이 필요하다. 둘째, 플랫폼 UX/UI 의 최적화이다. 한국 소비자의 경우, 빠른 거래와 직관적인 사용성을 선호하기 때문에, 간편한 거래 절차 및 빠른 결제 시스템을 지원하는 것이 효과적이다. 또한, 거래의 신속성을 강조한 ‘당일 배송’ 또는 ‘빠른 배송’ 라벨링을 활용할 수 있다. 일본 소비자의 경우, 제품의 상세 설명 및 이미지 제공이 중요하므로, 상세한 제품 설명 기능, 고해상도 이미지 업로드 지원, 그리고 제품 상태를 구체적으로 표현할 수 있는 리뷰 및 평가 시스템의 강화가 필요하다. 셋째, 신뢰성 강화 전략이다. 한국 시장에서는 판매자의 친절도와 응대가 신뢰 형성의 핵심 요소로 나타났으므로, 판매자 평점 시스템 강화 및 우수 판매자 인증 제도 도입이 효과적이다. 일본 시장은 제품 정보의 신뢰성과 상태에 대한 명확한 설명을 중요시하므로, 제품 검수 서비스 도입이나 제 3자 인증 시스템을 통한 품질 보증이 구매자의 신뢰를 높일 수 있다. 넷째, 리뷰 관리 및 피드백 시스템 개선이다. 한국 소비자의 감성적이고 직관적인 리뷰를 적극적으로 활용하기 위해, 긍정적인 감성 표현(예. 친절하다, 빠르다, 만족스럽다)을 유도할 수 있는 리뷰 작성 가이드 제공이 필요하다. 일본 소비자의 경우 구체적이고 객관적인 피드백을 선호하므로, 제품의 상태, 포장, 배송 과정에 대한 구체적인 항목별 평가 시스템을 도입하여 리뷰의 신뢰성을 높이는 것이 효과적이다. 다섯째, 가격 및 가치 제안 전략이다. 한국 시장에서는 가성비에 대한 언급이 존재하나 상대적으로 덜 중요한 요소로 나타났으므로, 가격 경쟁력보다는 서비스 품질과 신뢰성 강화에 중점을 두는 전략이 효과적이다. 일본 시장에서는 가격보다는 제품의 상태와 정보의 신뢰성이 더 중요한 요소로 평가되므로, 프리미엄 중고 제품 전략이나 상태에 따른 정가제 도입이 소비자의 구매 결정에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다.

이러한 실무적 시사점은 온라인 중고 패션 거래 플랫폼이 한국과 일본 소비자의 특성을 반영하여 효과적인 현지화 전략을 수립하고, 소비자 만족도를 극대화하는데 중요한 기초자료로 활용될 수 있다.

본 연구의 한계점과 향후 연구 방향을 제안하면 다음과 같다.

첫째, 본 연구는 한국은 번개장터, 일본은 라쿠텐이라는 특정 온라인 중고 거래 플랫폼의 패션 제품 리뷰 정보를 수집하여 분석을 실시하였으므로 일반화에 한계가 있을 수 있다. 향후 연구에서는 좀 더 다양한 온라인 중고 거래 플랫폼의 리뷰 데이터를 통합하여 연구를 실시한다면 일반화의 한계를 극복하는데 도움이 될 것이다. 둘째, 수집된 텍스트는 명사로 구성되어 있으며, 개별 단어의 빈도를 기반으로 분석했기 때문에 단어가 내포하는 추가적인 의미를 충분히 파악하는 데 한계가 있었을 것으로 판단된다. 향후 연구에서는 다양한 품사를 포함한 분석과 소비자 인식에 대한 감성분석을 도입하여, 국가별 소비자 차이를 보다 세밀하게 파악하고 이에 기반한 전략을 제시하는 것이 유용할 것으로 생각된다. 셋째, 일본어 데이터를 한국어로 번역하는 과정에서의 의미 왜곡이나 누락을 최소화하기 위한 노력에도 불구하고, 문화적 맥락이나 의미의 깊이를 완전히 전달하는 데에는 한계가 있을 수 있다. 향후 연구에서는 언어와 문화의 차이에 대한 심도 있는 이해와 더불어 번역과정에서 주의 깊은 검토와 다양한 관점에서의 접근이 필요해 보인다. 넷째, 일본 소비자 리뷰에서 한국 소비자 리뷰보다 훨씬 더 많은 단어가 추출되었다. 이는 한국어와 일본어의 언어적 특성 차이뿐만 아니라, 소비자들의 리뷰 작성 스타일의 차이에서 기인한 것으로 판단된다. 향후 연구에서는 이러한 리뷰 길이와 언어적 구조의 차이를 함께 고려할 필요가 있다. 다섯째, 본 연구는 데이터 수집 과정에서 일부 한계를 가진다. 번개장터 데이터는 연구자가 직접 크롤링하여 2019-2023년 리뷰 데이터를 수집한 반면, 라쿠텐 데이터는 Kaggle에서 제공하는 2019-2021년 리뷰 데이터셋을 활용하였다. 이에 따라 한국 데이터는 비교적 최신 소비자 반응을 반영할 수 있었지만, 일본 데이터는 최신 연도가 포함되지 않아 양국 간 시점 차이가 발생하였으며, 이는 소비자 반응 분석에 일부 제한을 초래할 수 있다. 특히, 최근 소비 트렌드 변화나 플랫폼 내 정책 변화를 고려한 분석에 한계가 있을 가능성이 있다. 향후 연구에서는 국가 간 비교시 일관된 데이터 수집 기준을 적용하여 분석의 신뢰성을 높일 필요가 있다. 여섯째, 본 연구에서는 소비자 인식 구조에 초점을 맞추어 한·일 소비자의 온라인 중고 거래 경험을 비교하기 위해 텍스트 마이닝을 기반으로 한 다양한 분석 중 빈도분석, 네트워크 분석, 중심성 분석, 구조적 등위성 분석을 활용하였다. 감성분석과 토픽 모델링은 본 연구에서 활용되지 않았다. 감성 분석은 소비자의 긍정·부정 감정을 평가하는 데 효과적이지만, 소비자가 중요하게 여기는 핵심 개념 간의 연결 관계를 분석하는 데는 적합하지 않다고 판단하였으며, 토픽 모델링은 주요 주제를 도출하는 데 유용하지만, 개별 개념 간의 관계성 및 국가별 소비자 인식의 구조적 차이를 규명하는 데는 한계가 있다고 생각하였다. 다만, 향후 연구에서 감성 분석 및 토픽 모델링을 추가한다면 소비자 인식의 구조적 차이뿐만 아니라 감정적 요인과 주제 흐름의 변화까지 종합적으로 분석할 수 있을 것이라 생각된다.