I. 서 론

최근 식물성 기반 식품(Plant-based food) 시장은 전 세계 적으로 지속적인 성장세를 보이며 특히 ‘식물성 우유(Plantbased milk)’는 대체식품 시장 내에서도 가장 빠른 성장을 보이는 제품으로 주목받고 있다(Mintel 2024;Fortune Business Insights 2024). 이는 건강과 환경, 동물복지, 윤리적 소비에 대한 관심이 소비자의 식품 선택 행동에 직접적으로 영향을 미치는 구조로 변화하고 있음을 시사한다. 이러한 사회적 변화에 따라 국내 비건인구의 수는 MZ세대를 중심으로 꾸준히 증가하고 있으며(Food Information Statistics System 2021) 이유는 가치관이나 신념에 맞는 제품을 선택하는 가치 소비와 지속가능한 트렌드로 확산되었기 때문이다(Lim & Park 2024). 기존의 ‘식물성 우유’ 관련 연구는 대체로 영양학적 특성 비교 및 제품 품질 평가, 소비자 선호 및 구매의 향 조사와 같은 정량적 조사연구나 실험연구 중심으로 이루어져 왔으며 대체로 우유 대비 ‘식물성 우유’의 단백질 함량, 칼슘 보충, 기능성 강화 등에 초점을 둔 연구가 다수이다 (Seong et al. 2022;Ha et al. 2023;Hwang & Yoon 2024). 이는 제품 개발 및 기능성을 위한 기초자료로서 중요한 기여를 해왔고 소비자 인식 또는 태도 관련 연구 역시 존재하지만(Kim et al. 2021;Kim 2024;Yoo et al. 2025) 대부분 구조화된 설문조사를 통한 횡단적 조사 방식에 머무르고 있어(Kim 2024;Yoon & Jung 2024) 사회문화적 맥락에 따라 변화하는 인식의 구조적 흐름이나 시간에 따라 추이를 확인하는 연구는 제한적이라고 사료된다.

특히 용어 사용과 관련하여 해외 학술 및 산업 보고서에서는 주로 ‘Plant-based milk’라는 용어를 사용하지만 국내 학술 및 정책 부분에서는 ‘식물성 우유’와 ‘식물성 대체유’가 혼용되어 사용되고 있다. 다만 소비자 검색 형태와 뉴스 및 보도의 관행에서는 ‘식물성 우유’의 사용빈도가 높아 실제 소비자 담론을 반영하는 표현으로 연구되었다(An et al. 2023). 따라서 본 연구에서는 ‘식물성 우유’를 주 표기로 채택하되 전처리 과정에서 ‘식물성 대체유’, ‘식물성 유제품’ 등의 동의어를 모두 ‘식물성 우유’로 정규화하여 분석하였다.

최근 식품 소비 트렌드 연구에서는 비정형 빅데이터 기반의 텍스트 네트워크 분석이 유의미한 연구의 시사점을 나타낼 수 있는 부분에서 주목받고 있으며 이 방법은 소비자들이 실제로 사용하는 언어와 키워드 그리고 이들 간의 관계를 통해 인식 구조를 파악할 수 있는 강점을 지닌다(Yang 2017). 이러한 분석 접근은 단순한 키워드 빈도나 감성 분석 수준을 넘어서 키워드 간의 관계성과 네트워크상의 위치값을 통계적으로 계량화함으로써 인식 체계 내 구조나 의미 흐름의 변화를 파악할 수 있는 이점을 지닌다. 나아가 QAP(Quadratic Assignment Procedure) 상관분석을 활용하여 시기 간 네트워크 유사성을 검증함으로써 소비자 인식 구조의 변화를 확인하고 CONCOR (Convergence of iterated correlations) 분석을 통해 의미 군집을 계량적으로 분류함으로써 시기 간 네트워크의 소비자 인식 구조 변화 양상을 확인할 수 있다. 그러나 이러한 분석 기법은 아직 식품 소비자 인식 연구, 특히 ‘식물성 우유’와 관련된 연구는 존재하지 않으며 대부분의 연구는 온라인 리뷰 분석, SNS 감성 분석 등에 국한되어 있어(Back & Jung 2022;Choi et al. 2024) 사회문화적 키워드 연결구조와 인식 흐름을 통합적으로 조망하는 시도는 매우 부족한 실정이다.

따라서 본 연구는 ‘식물성 우유’ 키워드가 포함된 광범위 한 텍스트 데이터를 수집하여 3개년 간격의 두 시점을 비교 함으로써 인식 중심 키워드 및 구조적 연계를 분석하고 구조의 전이, 확산, 재구성, 변화 등을 계량적으로 탐색하고자 한다. 이러한 연구 설계는 텍스트 기반 인식 연구의 방법론적 확장뿐만 아니라 소비자 가치 변화에 대한 결과를 제시하는데 기여할 수 있을 것이라고 사료된다.

II. 연구 내용 및 방법

1. ‘식물성 우유’ 관련 연구 동향

전 세계적으로 건강, 환경 지속가능성, 동물복지, 윤리적 소비에 대한 관심이 확산되면서 식물성 기반 식품이 빠르게 성장하고 있다. 그 하위 범주인 ‘식물성 우유’는 유당불내증이나 콜레스테롤 회피 같은 기능적 필요에서 시작했지만 최근에는 맛, 브랜드 경험, 카페 문화와 라이프스타일 등 비기능적 요인까지 포괄하는 소비재로 자리 잡아가고 있다(Bang & Yoo 2021). 연구의 주제인 ‘식물성 우유’의 명칭 사용과 관련하여 An et al. (2023)의 연구에서는 식물성 원료 기반 제품을 포괄하는 의미를 부여하고 실제 소비자 담론의 관용 표현을 고려하여 ‘식물성 우유’를 채택하였다. ‘식물성 우유 ’와 관련한 선행 연구는 크게 두 흐름으로 진행되어왔다. 첫 째, 영양,기능성 및 제품 특성 연구로 단백질, 지방, 칼슘 보강 등과 같은 관능 품질과 관련된 주제 등을 연구로 다뤘으며 ‘식물성 우유’와 관련된 성분 보강의 필요성과 영양성분에 대해 실증적 근거를 제공해 왔다(Seong et al. 2022;Ha et al. 2023;Hwang & Yoon 2024). 둘째, 소비자 행동과 시장 연구로 소비자 선호도, 구매의향, 지불의사와 같은 다양한 요인들이 선택에 미치는 영향을 다룬 연구들이며(Kim et al. 2021;Yoo et al. 2025), 최근 Wenfan et al. (2025) 의 연구에서도 중국인을 대상으로 ‘식물성 우유’에 대한 소비자 구매 결정 요인을 분석하고 ‘식물성 우유’ 소비자가 증가함에 따라 시장 선호도를 충족시키기 위한 제품개발의 촉진이 필수적이라고 연구의 시사점을 제시하였다.

다수의 선행연구가 단일 시점의 설문이나 관능 평가 등 개별 제품 비교에 집중해 온 탓에 시계열에 따른 인식 구조의 재편 등을 체계적으로 보여주는 연구는 상대적으로 부족하여 본 연구에서는 동일 범주 정의와 용어 원칙하에 시기별 담론을 비교하고 ‘식물성 우유’ 인식의 구조 변화에 대해 연구하고자 한다.

2. 텍스트 네트워크 분석 선행연구

텍스트 네트워크 분석(Text Network Analysis, TNA)은 과학적 엄격성을 적용하여 데이터를 추출하고 이를 양적, 질적으로 해석하여 객관화 함으로써 분석결과를 바탕으로 다양한 의미구조를 직관적으로 살펴볼 수 있는 연구로(Park 2020) 일반적으로 문서 단위에서 동시 등장한 단어 쌍을 엣지로 정의하고 가중치를 부여하며 구축된 네트워크에서 중심성 지수와 밀도 등의 지표를 통해 지식과 담론 구조를 파악할 수 있다는 점에서 소비자 인식 연구에서 활용이 확대되고 있다(Han et al. 2023;Jang 2024). TNA의 강점은 소비자가 실제 사용하는 어휘 간 관계를 직접 분석 단위로 삼아 프레이밍의 중심을 통해 주변 구도, 의미 흐름의 전이, 담론의 재배치를 시각적, 계량적으로 추적할 수 있다는 데 있으며(Kim & Lee 2023), 특히 시계열 비교 맥락에서는 시기 별로 동일한 전처리 규칙을 적용하여 네트워크를 구축한 뒤 중심성 변화로 핵심 개념의 위상 이동을 파악하고 CONCOR 기반의 블록모델링으로 구조적 동등성에 따라 그룹을 도출하며 나아가 QAP 상관분석으로 시기 간 네트워크의 구조 유사성을 검정할 수 있다는 장점이 있다(Shi et al. 2016;Park 2022). 이와 같은 연구 방법은 식품 및 외식 분야에서도 수년 전부터 텍스트 네트워크 분석의 적용되고 있으며 식품이나 외식과 관련한 담론의 핵심 개념을 중심성 지표로 해석되고 군집 구조와 영향력 키워드를 탐색하는 연구들이 보고되어왔다(Moon et al. 2020;Oh & Seo 2023;Jang 2023). 그러나 ‘식물성 우유’를 대상으로 시계열 네트워크 비교를 수행하고 군집을 함께 제시한 실증 연구는 존재하지 않으므로 본 연구에서는 두 시기에 따른 ‘식물성 우유’ 담론의 핵심 연결의 지속성과 제품 시장 및 사용 맥락 확장에 대해 연구하고자 한다.

3. 자료 조사 수집

‘식물성 우유’에 대한 국내 소비자 인식이 시기별로 어떻게 변화해 왔는지를 구조적으로 분석하기 위해 웹 기반의 비정형 텍스트 데이터를 수집하고(TEXTOM 2025) 텍스트 네트워크 분석을 수행하였다. 연구의 자료는 국내에서 많이 활용되는 포털사이트인 Naver, Daum, Google의 블로그, 뉴스, 카페 글, 웹문서에서 ‘식물성 우유’를 핵심단어로 하여 데이터를 수집하였으며 분석의 A기간과 B기간에 각각 1.95 MB (3,503건)과 2.17 MB (3,860건)의 데이터가 확보되어 이를 분석에 활용하였다. 분석 대상 시점은 최근 소비자 인식 변화의 경향성을 비교할 수 있도록 총 6년을 두 개의 시기로 구분하여 설정하였는데 소비자 인식의 시계열적 변화를 구조적으로 분석하기 위하여 소비자 담론의 흐름을 반영 할 수 있는 대표시기를 선별하였다. 최종적으로 A기간(2015~ 2017)과 B기간(2022~2024)으로 구분하였다. A기간은 ‘식물 성 우유’ 시장의 본격적인 확산이 이루어진 초기 단계로 Kwon et al. (2023)의 연구에 따르면 국내 ‘식물성 우유’ 시장은 2016년을 기점으로 빠르게 성장하기 시작했고 이 시기를 전후하여 주요 식품 산업 리포트에서도 관련 담론이 활발히 등장하기 시작한 것으로 보고되어(Korea Dairy Committee 2021) ‘식물성 우유’ 시장의 초기단계의 연구의 시점을 설정하였다. B기간은 ‘식물성 우유’ 시장이 산업적, 사회문화적으로 안정기에 접어든 시기로 ‘Mordor Intelligence’의 ‘South Korea Dairy Alternatives Market Report (2024)’에 따르면 한국 소비자들은 윤리적, 환경적 요인에 따라 식물성 식단을 선택하는 경향이 증가하고 있고 ‘식물성 우유’는 모든 유제품 대체품 중에 가장 많이 소비되는 품목으로 2024년에는 99%의 시장 점유율을 기록한 것으로 조사되어 이 시기가 ‘식물성 우유’ 제품의 안정화된 시기라고 판단하고 B 기간으로 설정하였다. 특히 2022년 이후 관련 제품의 다양화와 인식 정착이 본격화되었음을 확인할 수 있고 유럽 식물성 식품 전망보고서인 ‘Mintel (2024)’ 내용의 결과도 이와 맥락을 같이한다. 추가적으로 Wang (2024)의 기사에 따르면 세계적인 시장조사 기업인 ‘Euromonitor’에서도 한국의 식물성 음료 시장의 규모는 2023년 기준으로 6,769억을 달성하였으며 2026년 기준으로 1조원을 넘어설 것으로 예상됨을 발표하였다. 이는 ‘식물성 우유’에 대한 대중적 관심과 시장 반응이 활성화되어 ‘식물성 우유’ 시장의 안정화 시기를 시사한다. 부연적으로 연구 시점의 설정을 각 3년씩으로 설정한 이유는 연구 설계 기간 중 장기구간(A기간: 2015~ 2019, B기간: 2020~2024)으로 사전 연구를 진행한 결과 경우 밀도가 과도하게 높아져 단어 간 공출현 빈도가 지나치게 집중되어 시기별 담론 차이를 식별하는데 한계가 있었으며 분석의 타당성과 신뢰도 저하로 이어질 우려가 있다고 판단하였다. 이는 네트워크 자료수집의 기간이 길면 네트워크의 연결 관계가 지나치게 많아져 전체가 과밀해지고 그 결과 시기별 차이가 뚜렷하게 드러나지 않거나 평균화되어 변화의 양상이 왜곡 될 수 있다는 선행연구(Uddin et al. 2017)와 시계열에 따라 장기구간의 시계열 연구 중 일부 구간(예: 2005년과 2015년 비교) 시점을 추출해 의미연결망 분석을 시도한 선행연구를 참고하여 두 시기간 구조 비교 연구를 수행하였다(Kim & Koo 2019;Zhao et al. 2020;Yoo 2025). 연구에서 구분한 시기의 구획은 단순한 시간적 분할이 아니라 선행 연구 자료에 기반하여 도출한 구획이며 ‘식물성 우유’ 담론의 확산기인 A기간(2015~2017)과 안정기인 B기간(2022~2024)의 구조적 차이를 비교하는데 타당하다고 사료되어 분석단위를 설정하였다.

4. 분석 절차

분석의 핵심 키워드 선정 단계에서 ‘네이버 데이터랩’의 ‘식물성 대체 우유’의 지난 1년(2024.08~2025.08) 검색지수는 0에 수렴한 반면 ‘식물성 우유’는 지속적 검색 빈도와 단기 스파이크가 관찰되었다. 따라서 본 연구는 소비자 언어의 관용 표현을 반영하여 주표기를 ‘식물성 우유’로 채택하되 도출된 단어의 정확도를 높이기 위하여 부적절한 용어 및 접미사, 특수 기호, 조사 등의 수식어 등 분석에 불필요한 항목을 불용어로 구분하여 제거하였으며 ‘식물성 대체유’, ‘식물성 대체 우유’, ‘식물성 유’의 동의어는 자료 수집 단계에서 ‘식물성 우유’로 전처리하여 분석에 포함하였다. 분석 옵션의 설정에서 형태소 분석 단계에서는 Mecab-IMC를 사용하여 형태소 분석을 실시하였고 정제된 데이터를 활용하여 두 개의 시점을 텍스트 데이터를 동일 규칙으로 전처리하였으며 이는 연구의 신뢰성을 높이는 분석 작업으로(Kwak et al. 2013) 단어의 출현 빈도에 따라 공출현 상위 키워드를 도출하였다. 이후 네트워크의 빈도분석, 네트워크의 구조적 특성의 순서로 분석하였다. 다음으로 중심성 분석을 수행하였으며 이는 특정 노드가 네트워크상에서 다른 단어들과 얼마나 연결되었는지 분석할 수 있는 방법이다(Kim 2017). 다음으로 QAP 상관 분석을 통해 구조적 유사성을 검정하고 CONCOR분석을 활용하여 각 시기별 키워드 군집을 도출하여 이를 토대로 소비자 인식의 의미군 형성과 구조적 등위 성을 분석하고자 하였다. 분석을 위해 텍스트 수집과 전처리는 TEXTOM 4.0, 네트워크 지표 산출과 QAP, CONCOR 분석은 UCINET Version 6.813, 시각화는 NetDraw 2.195 Version을 활용하였다.

III. 결과 및 고찰

1. 핵심단어의 빈도분석

앞서 설정한 두 시점에서 도출된 상위 핵심어의 출현 빈도와 비율을 비교한 결과를 <Table 1>에 제시하였다. 두 시기 모두 ‘우유’, ‘식물성’, ‘단백질’이 상위권을 구성하여 핵심 범주와 가치 제안의 지속성을 확인할 수 있었다. ‘우유’의 경우 5.321%에서 6.792% 증가, ‘식물성’은 3.834%에서 3.976%로 증가, ‘단백질’은 2.080%에서 2.093%로 소폭 증가를 확인하였다. 특히 ‘식물성 우유’는 A기간에 24위(0.407%)에서 B기간 3위(2.351%)로 순위와 비중이 동시에 크게 상승하여 ‘식물성 우유’ 자체가 독립된 담론 축으로 자리 잡았음을 확인할 수 있었다. ‘음료’ 역시 8위(0.806%)에서 4위(2.104%)로 상승하고 ‘맛’은 동일 순위(9위)이나 비중이 확대(0.762%→1.045%)되어 소비와 메뉴 관련 맥락의 노출이 강화된 것으로 해석할 수 있었다. B기간 에서는 세분 제품군과 사용, 시장 맥락이 새롭게 부상한 것을 확인할 수 있는데 귀리(1.703%), 쌀우유(0.327%), ‘식물성 우유 라떼(0.433%)’, ‘대체 우유(0.408%)’의 키워드가 신규로 도출되었으며 ‘유당불내증(0.773%)’, 추천(0.379%), ‘시장(0.350%)’, ‘커피(0.336%)’, ‘아침(0.333%)’, ‘출시(0.319%)’ 등은 기능적 필요나 제품군의 시장, 이벤트 등의 전개를 반영한 것으로 확인되었다. 반면 ‘두유’는 4위(1.285%)에서 14위(0.588%)로 상대적 비중이 하락했으나 ‘아몬드 우유’는 5위(1.191%)에서 7위(1.620%)로 순위는 소폭 낮아졌지만 비중은 증가하였다. 한편 A기간 상위 항목의 일부는 B기간에서 이탈 또는 후순위로 이동하였는데 ‘유산균’, ‘크림’, ‘버터’, ‘콩’ 등의 전통 유제품, 원료 중심 용어가 상위 30위에서 사라지거나 하락했다. 또한 ‘동물’, 은 11위에서 16위로 하락하였고 ‘사용’은 17위를 그대로 유지였다<Table 1>.

Adamczyk et al. (2022)의 연구에서는 본 연구와 유사하게 소비자들이 칼로리, 단백질, 비타민 등 건강 관련 영양 속성을 중요하게 인식하고 있으며 이러한 요인이 지불의사에 유의한 영향을 미친다고 보고하였다. 또한 해당 연구에서는 B기간에 도출된 키워드 중 ‘귀리’, ‘쌀’, ‘아몬드’ 등은 식물성 유제품 대체재의 세분화 가능성을 제시하여 본 연구의 결과인 ‘식물성 우유’ 소재별 확장의 결과와 맥락을 같이함을 확인할 수 있었다.

2. 네트워크의 구조적 특성

다음은 주요 키워드와 관련된 의미연결망 분석을 위한 네트워크의 구조적인 특성을 확인한 결과를 <Table 2>에 제시하였다. 각 시점의 네트워크는 동일한 30개의 노드(Node)로 구성되었으며 링크(Link)의 수는 A기간 240개에서 B기간 266개로 증가하였고 네트워크 밀도(Density Score)는 0.276에서 0.306으로 상승하여 A기간에 비해 B기간에 높게 나타났다<Table 2>. 선행연구에서는 시기별 네트워크 밀도 상승이 단순히 데이터 양이 늘어난 결과일 수 있음을 지적한 바 있다(PLOS ONE 2019). 그러나 본 연구는 두 시점 모두 동일한 노드 수(30개)를 기준으로 분석하였다. 그럼에도 불구하고 링크 수와 밀도가 동시에 증가한 것은 데이터 양의 단순한 효과가 아니라 식물성 우유와 관련된 키워드 간의 실제 연결성이 강화되었음을 나타낸다. 이는 네트워크 밀도가 높아질수록 담론 구조의 응집성이 강화된다는 Friedkin (1981)의 분석 결과와도 맥락을 같이 한다. 따라서 본 연구에서 확인된 밀도 상승은 ‘식물성 우유’에 대한 소비자 담론이 보다 응집적이고 다층적인 구조로 변화하고 있음을 의미한다.

3. 네트워크 내 주제어의 중심성 분석

중심성 분석 결과는 <Table 3>과 같다. 두 시점 모두에서 ‘우유’와 ‘식물성’ 키워드가 높은 중심성을 보이며 네트워크 내 핵심적 위치를 차지하는 것으로 나타났다. 첫째, 연결정도 중심성의 경우 A기간 에서는 ‘우유(465.345)’, ‘식물성(447.862)’, ‘단백질(179.172)’이 상위에 위치하였다. 이는 해당 시기의 담론이 우유와 식물성이라는 포괄적 키워드를 중심으로 비교적 단순한 네트워크 구조를 형성하고 있었음을 의미한다. 반면, B기간에서는 ‘우유(540.862)’, ‘식물성(402.412)’, ‘식물성 우유(300.724)’, ‘음료(254.241)’ 등이 상위권에 포함되었으며 특히 ‘식물성 우유’, ‘귀리’, ‘아몬드 우유’와 같은 구체적인 제품군이 핵심 키워드로 부상하였다 <Table 3>. 이는 최근 시점의 소비자 담론이 단일 키워드에 집중되기보다는 다양한 대체유 유형과 소비 맥락으로 확장 되었음을 보여준다. 둘째, 위세 중심성의 변화에서는 A기간에서 다수의 키워드가 0.183 수준에서 동일하게 나타나 특정 키워드와 비핵심 키워드 간의 위계 차이가 크지 않았다. 이는 네트워크가 아직 초기 단계에 머물며 단순화된 구조를 형성하고 있었음을 시사한다. 반면, B기간에서는 주요 키워 드들의 값이 0.184 수준에서 전반적으로 수렴하는 양상이 관찰되었다. 이러한 결과는 네트워크 내 주요 키워드들이 상호 간 균등한 영향력을 가지며 구조적으로 밀집된 연결망을 형성하고 있음을 의미한다. 즉, 특정 핵심어의 독점적 지배가 약화되고 다수의 키워드가 공동으로 담론의 핵심을 구성하는 구조로 전환되었음을 보여준다.

Borgatti (2005)는 위세 중심성을 통해 네트워크 내 영향력이 균등하게 분포될 때 정보 흐름이 안정적이고 다층적으로 작동한다고 강조하였으며 이는 영향력이 균등하게 분포될 때 안정적이고 다층적 흐름이 유지된다는 내용을 확인하였으며 본 연구에서도 위세중심성의 키워드들의 값이 전반적으로 0.183과 0.184로 나타나 정보의 흐름이 하나의 경로에 국한되지 않고 여러 집단을 거쳐 네트워크 전체의 흐름이 구조적으로 안정화 되었음을 의미한다.

4. 두 네트워크 간 QAP 분석

두 시점의 네트워크의 구조적 유사성과 차이를 확인하기 위한 분석의 결과를 <Table 4>에 제시하였다. 두 시점의 공통 17개 핵심어만 남긴 뒤 단어 쌍이 함께 등장하는 정도를 행렬로 만든 다음 두 시점의 행렬을 두는 전처리 이후 QAP 분석을 하였다. 이는 A기간에서 함께 자주 등장한 단어 패턴이 B기간에서도 비슷하게 함께 등장하는지 그 전반적 패턴을 상관계수로 측정한 것이다. 가중 공출현 행렬을 대칭화하고 대각을 0으로 처리한 뒤 서로 다른 노드 쌍에 해당하는 값만 벡터화하여 피어슨 상관을 계산하고 행과 열 라벨을 함께 무작위 치환하는 퍼뮤테이션 10,000회로 우연 가능성을 평가하였다. 그 결과 상관계수는 0.793(r=0.793), 유의확률은 0.001 (p=0.001)로 나타나 두 시점의 전반적 연결 강도 패턴이 통계적으로 유의하게 유사함을 확인하였다<Table 4>. 이는 두 시 기의 동일한 네트워크가 동일한 키워드 중심으로 연결 구조를 일정 부분 공유하고 있으며 담론의 핵심 축은 시기가 변화되었어도 유지되고 있음을 의미한다. 다만 상관계수가 1에 도달하지 않고 0.793로 나타난 것은 네트워크 구조가 두 시기에 단순히 반복된 것이 아니라 새로운 키워드와 연결 관계가 등장하면서 부분적으로 변화했음을 보여준다. 즉, ‘우유’ 와 ‘식물성’ 중심의 핵심 구조는 일관되게 유지되었으나 B기 간에서는 ‘식물성 대체 우유’, ‘귀리’, ‘시장’, ‘커피’ 등 새로운 키워드가 추가되며 네트워크 구조가 확장 및 다변화된 것으로 해석할 수 있다. Pritulska et al. (2021)은 식물성 우유 소비자 선호도 조사를 통해 소비자가 해당 제품을 선택하는 주요 요인이 건강, 유당불내증 등 구체적 건강 문제, 맛에 집중되어 있음을 보고하였다. 동시에 윤리적 고려와 환경적 요인 역시 일정한 비중을 차지하여 식물성 우유 선택이 건강, 윤리, 환경 등 다차원적 가치 판단에 의해 이루어진다는 점을 확인하였으며 본 연구에서도 소비자의 선택이 단일 요인에 의해 설명되기 보다는 다차원적인 키워드를 통해 나타난 것이 선행연구와 그 맥락을 같이 한다.

5. CONCOR 분석

마지막으로 CONCOR 분석 결과 두 시기 모두 네트워크는 네 개의 하위 구조로 안정적으로 그룹화되었으며 최종적으로는 각 시점은 동일하게 4개의 하위구조(군집)으로 확인 되었으며 분석결과는 아래와 같다.

A기간에서는 ‘섭취’, ‘영양’, ‘비타민’, ‘제품’, ‘아몬드 우유’, ‘콩’, ‘맛’, ‘대체’ 등의 14개의 노드가 중심을 이루어 기능과 영양에 기반한 제품 프레임이 도출되어 이를 ‘기능·성분 프레임’이라고 명명하였으며 <Table 5, Figure 1>에 결과를 제시하였다. 이는 국내 식물성 기반 우유 대체품(유사체)의 연구(Kim et al. 2021)의 연구에도 논의된 바와 같이 ‘식물성 우유’ 시장의 초기에는 우유를 직접 소비할 수 없는 특정 소비자의 요구에 의해 진행되었지만 시간이 지남에 따라 발전하게 될 것이라고 예상하고 있다. 두 번째로 10개의 노드가 중심을 이루며 구성 요소로는 ‘버터’, ‘크림’, ‘생크림’, ‘달걀’, ‘설탕’ 등 전통 유제품과 조리 재료가 응집된 전통 유제품· 관련 재료 맥락이 확인되어 ‘전통적인 유제품·성분 주변부’ 로 명명하였다. 또한 ‘두유’, ‘단백질’, ‘건강’, ‘음료’가 결속한 기능성 음료 축이 나타나 ‘기능 및 건강 지향 음료’로 명명하였으며 ‘우유’와 ‘식물성’이 네트워크 중앙에서 다른 군집을 매개하는 범주 허브로 작동하여 ‘핵심 허브’라고 명명하였다 <Table 5, Figure 1>.

B기간 에서는 ‘귀리,’ ‘쌀우유’, ‘아몬드 우유’, ‘두유’ 등 세분 제품군이 ‘단백질’, ‘건강’, ‘맛’, ‘음료’와 결합해 중심 부로 편입된 군집이 형성되어 이를 ‘세분 제품군·소비 속성 클러스터’라고 명명하였으며 그 결과는 <Table 5, Figure 2> 와 같다. 이는 Ha et al. (2023)의 ‘식물성 우유’와 관련한 국내 성인 소비자 조사에서 20-30대 집단이 두유 외 다양한 대체 우유를 소비하며 그 선택 동기가 맛, 영양, 건강 효능 이라는 점을 보고하였다. 또한 ‘출시’, ‘시장’, ‘사용’, ‘동물’, ‘유당불내증’ 등을 함께 담아내는 군집이 확인되어 ‘시장 및 사용·평가 및 제약’으로 명명하였다. 이외 ‘커피’, ‘아침’, ‘식 물성 우유 라떼’, ‘음식’을 대표되는 메뉴와 상황 중심의 군 집이 부상하였고 ‘식물성 유제품’, ‘우유’, ‘식물성’이 범주적 중심을 이루는 범주 허브가 A기간 대비 확장된 형태로 확인 되었다<Table 5, Figure 2>. 종합하면 초기에는 기능·영양 및 전통 재료 중심의 구조가 두드러졌으나 최근에는 세분 제 품군의 중심부 이동과 시장·사용·메뉴 목적의 전면화가 동 시에 진행되면서 범주 허브가 확장된 것으로 확인된다.

IV. 요약 및 결론

본 연구는 국내 텍스트 데이터를 바탕으로 ‘식물성 우유’ 에 대한 소비자 인식의 시계열적 구조 변화를 두 시점 간에 비교하여 변화의 방향성과 함의를 탐색하는 것을 목적으로 하였다. 텍스톰을 활용하여 A기간(2015~2017)과 B기간(2022~2024)으로 구분하고 Naver, Daum, Google에서 수집한 한국어 텍스트를 동일 전처리하여 두 시점에서 상위 30개 노드를 추출하였다. Ucinet과 Netdraw를 활용하여 데이터를 분석을 진행하였으며 분석 절차는 빈도와 중심성 분석, 네트워크의 구조적 특성 분석(밀도, 링크, 노드), QAP 상관 분석, CONCOR 분석의 순서로 진행하였다. 분석 용어는 실제 소비자 사용 관행을 반영해 ‘식물성 우유’를 주표기로 삼되 수집과 정규화 단계에서 ‘식물성 대체 우유’ 등 동의어를 모두 포함하였으며 QAP 상관 분석의 경우 두 시점의 교집합 17개 노드에 한정하여 가중 공출현 기준으로 산출하였으며 도출된 연구의 핵심 결과는 다음과 같다.

첫째, 두 시기 모두 ‘우유’, ‘식물성’, ‘단백질’로 이루어진 핵심축이 유지되어 담론의 기준점이 지속되었다. 다만 최근 시기에는 ‘식물성 우유’, ‘음료’, ‘귀리’ 등 세분 제품군과 사용 맥락이 중심부로 이동하고 맛의 비중이 확대되는 등 기능 가치에 경험 가치가 결합되는 추세가 뚜렷함이 확인되었다. 둘째, 두 시점의 네트워크 구조적 특성에서 엣지는 240 에서 266으로, 밀도는 0.276에서 0.306으로 상승하여 네트워크 전반의 연결 정도가 강화되었다. 셋째, QAP 상관 분석 결과, 교집합 17개 노드의 가중 공출현 인접행렬을 대칭화하고 대각을 0으로 처리한 뒤 대각 원소에 대해 피어슨 상관과 퍼뮤테이션 10,000회를 적용한 값은 r=0.793, p=0.001로 나타났다. 이는 전체적인 연결 강도 패턴이 두 시점 간에 통계적으로 유의하게 유사함을 의미한다. 네 번째, CONCOR 분석에서는 두 시기 모두 4개의 하위 구조가 확인되었으며 A기간에서는 ‘기능·성분 프레임’, ‘전통적인 유제품·성분 주변부’, ‘기능 및 건강 지향 음료’, ‘핵심 허브’ 의 대표 특징을 나타내는 군집으로 분류되었다. B기간에는 범주 허브가 식물성 유제품까지 포함하는 확장형으로 재편된 군집을 ‘확 장된 범주 허브’로 명명하였으며 이외 ‘세분 제품군·소비 속성 클러스터’, ‘시장 및 사용·평가 및 제약’, ‘메뉴와 상황 맥락’으로 명명되었고 이 부분은 소비 장면과 상업화 담론이 구조의 중요한 축으로 나타났다. 이와같은 결과는 ‘식물성 우유’ 담론이 핵심 범주 축을 유지하면서 제품 세분화와 사용·시장 맥락의 전면화를 통해 시장화되고 맥락화된 의미망으로 변화하고 있음을 확인할 수 있었다.

이에 종합적인 연구 결과를 바탕으로 한 연구 결과의 해석 및 시사점은 다음과 같다. 첫째, 두 시점 모두에서 ‘우유’, ‘식물성’, ‘단백질’이 지속적으로 핵심 허브를 형성해 범주의 안정성을 확인하였다. 이는 새로운 하위 제품이나 메시지가 등장하더라도 해석의 기준은 핵심 범주에 고정되어 있다는 의미이다. 둘째, ‘맛’, ‘추천’, ‘라떼’, ‘아침’ 등 사용 및 평가 어휘가 중심부로 이동해 기능 가치에 경험 가치가 결합하는 이중 프레임이 확산되고 있음을 보여주며 이 의미는 소비자 가 ‘식물성 우유’를 단순한 영양 대체가 아니라 음용 경험과 메뉴 문맥 속에서 판단한다는 의미이며 다시말해 평가의 단위가 제품에서 경험으로 확장되고 있음을 나타낸다. 셋째, ‘귀리’, ‘아몬드’, ‘쌀’ 등 세분 제품군이 허브 인접 위치로 편입되며 ‘대체 우유’가 단일 대체재에서 상이한 속성과 사용 장면을 지닌 하위 범주 집합으로 정착하는 범주 확장을 나타냈다. 마지막으로 QAP 분석의 결과로는 네트워크 전반의 연결 강도 패턴 유사성을 나타냈으며 CONCOR 분석의 결과는 군집 수준의 재배치를 동시에 보여주며 큰 틀의 결속은 유지되면서도 의미의 재정렬이 진행됨을 나타내어 분석의 처음과 마지막까지 일관성을 확인할 수 있었다. 실무적 시사점으로는 관련 식품 업체의 제품 전략 측면에서는 ‘귀리’, ‘아몬드’, ‘쌀’ 등 세분 제품군의 차별 포지셔닝이 필요하며 유당불내증과 같은 건강 제약을 진입 계기로 삼을 필요가 있다. 또한 맛과 음료 경험을 전면에 배치하는 메시지 전략이 효과적일 것이라고 사료되며 사용 맥락 측면에서는 카페 메뉴, 아침 대용, 간편 식사 등 상황 기반 제안이 요구될 것이라고 판단된다. 추가적으로 시장과 추천 어휘가 중심부로 이동한 점을 고려하면 온·오프라인상 관련 상품을 추천하는 시스템과 후기 관리, 출시 이벤트의 커뮤니케이션이 강화된다면 소비자의 인식 구조에 미치는 영향이 커질 수 있다고 예상된다.

본 연구는 단순 빈도분석을 넘어 네트워크 구조와 시계열 변화를 함께 해석함으로써 소비자 담론 연구의 분석 범위를 넓히고 담론의 변화 과정을 체계적으로 설명할 수 있는 분석 관점을 제시하여 관련 연구자와 관련 산업에게 기초자료를 마련하였다고 사료된다. 하지만 다음과 같은 연구의 한계가 존재한다. 첫째, 수집된 데이터가 주로 포털 뉴스와 웹문서에 국한되어 있어 SNS나 온라인 커뮤니티와 같은 참여형 플랫폼에서 형성되는 실시간 소비자 담론을 충분히 반영하지 못하였다. 결과적으로 온라인 환경 전반의 다양성을 분석하는데 한계가 있었으므로 향후 연구에서는 SNS 및 온라인 커뮤니티 자료를 병행하여 보다 폭넓은 담론 구조를 탐색할 필요가 있다. 둘째, 연구 시점의 구분 과정에서 A기간과 B기간 사이에 중간 구간이 포함되지 않아 종단적 흐름을 연속적으로 추적하는 데 제한이 있었다. 향후 연구에서는 보다 세분화된 시계열 데이터를 적용하여 공백 기간의 담론 변화를 보완하는 동시에, 시기별 전이 과정을 정밀하게 추적하는 것이 필요하고 사료된다. 셋째, 국내 선행연구에서 식물성 우유를 다룬 연구가 아직 제한적이며 특히 사회연결망분석(SNA)과 QAP 분석을 활용한 구조 비교 연구의 사례가 부족하여 선행연구 고찰에 일정한 제약이 있었다. 향후 연구에서는 관련 주제에 대한 연구 시 다양한 네트워크 분석 기법을 병행하여 이론적 논의를 확장할 필요가 있다.