여가상품들 간의 관련성

Relationships among Leisure Products

여가 시장은 주 52시간 근무제, 워라벨로 불리는 일과 삶의 균형 중시 문화로 인하여 급격히 커지고 있고 관련 온라인, 오프라인 산업이 시너지를 발휘하며 동시에 발전하고 있다. 소비자들은 다양한 여가생활을 향유하고 있는데 평균 19개의 여가생활을 하고 있는 것으로 알려져 있다. 소비자들이 어떤 여가상품을 즐기고 있으며, 여가상품 들 간에 어떤 관련성을 가지고 있는 가를 조사, 분석한다. 실증분석을 위해서 29개 여가상품들을 이용하였다. 이 연구에서는 등간척도를 이용한 평가보다는 실제로 수행하는 여가활동들을 모두 선택하도록 하는 명목척도 접근법을 시도하였다. 소비자들을 대상으로 분석한 결과는 친구와의 대화, 집에서 휴식, TV시청, 영화감상, 인터넷 등이 대표적인 여가상품으로 나타났다. 여가상품의 관련성을 조사하기 위해서 동시발생행렬을 이용한 분석은 동시에 발생한 경우만 고려하였으므로 동시에 발생하지 않거나, 한쪽에서만 발생한 경우는 고려하지 않는 단점들이 존재한다. 즉 두 개체가 이진 데이터인 여가상품들의 경우에는 4가지 조합이 존재하는데 두 개체가 모두 선택된 경우, 모두 선택되지 않은 경우, 하나만 선택된 경우를 고려하여야 한다. 이를 잘 반영하는 것은 자카드 계수이다. 자카드 계수를 이용하여 다차원척도법을 이용하여 포지셔닝맵을 그리고, 여가상품들을 4그룹으로 구분하였다. 그룹들은 전반적인 관계를 보여주지만, 충분한 정보를 제공하지 못하는 단점들이 존재한다. 개별 여가상품을 자카드 계수와 k-nearest neighbor 개념을 이용하여 가까운 여가상품을 구한 결과는 네트워크분석에서 강조하는 굵기와 길이를 고려하는 측면들을 확인하게 해준다. 일반적으로 많이 나타나면 가깝게 나타날 가능성이 높다. 그러나 TV같은 경우에는 많이 나타나지만 가깝지 않은 특성, 스포츠 같은 경우에는 많이 나타나지 않지만 가까운 특성들을 보여주는 것은 기존의 방법론으로는 보여줄 수 없는 결과이다.

Leisure market has been expanding rapidly due to 52 labor hours rule and culture of work life balance. Consumers enjoy various leisure activities and engage in the 19 activities on average. In this study, we focus on the relationships among leisure products and use 29 leisure products for empirical analysis. Instead of using interval scale evaluation method, we forced respondents to choose all the leisure activities that they engaged in using nominal scale evaluation method. Results show that main activities include “communication with friends, rest at home, watching TV, seeing movies, internet use.” One alternative method is to use co-occurrence matrix and find quasi-networks. But, the major drawback of this method is to consider the cases of occurring simultaneously and overlook the cases of non-consistence case and not-occurring cases. There are four combinations that two objects are selected, only one-object is selected, only the other-object is selected, and two objects are not selected. Jaccard coefficients fit this purpose for analyzing the relationships. Using Jaccard coefficients, we use multi-dimensional methods, draw positioning map, and could divide leisure activities into 4 groups. However, those analysis do not provide enough information for relationships among leisure products. Incorporation of Jaccard coefficients and k-nearest neighbors concepts gives more information about thickness and length of network analysis. Generally, more appearance in terms of k-nearest neighbors might end up with short appearance. However, TV watching has more appearance but not short appearance. On the other hand, sport has less appearance but short appearance.