인터넷 검색엔진을 활용한 키워드가 중국관광객 방한 수요에 미치는 영향

The Effect of Keywords of Internet Search Engines on the Demand of Chinese Inbound Tourists: An Application of the Baidu Index Data

본 연구에서는 국내 방한하는 해외관광객 중 가장 크게 증가하고 있는 중국관광객의 관광행동을 살펴보고자 인터넷 검색엔진의 검색 키워드와 중국관광객수요의 영향관계를 초점으로 연구하였다. 중국 최대의 인터넷 검색 사이트인 바이두에서 제공하는 키워드 정보가 국내 중국관광객수요에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하고자 하였다. 이를 위해 바이두 검색엔진의 바이두 인덱스를 통하여 한국 및 한국여행관련 키워드를 추출하고, 정제 과정을 거쳐 7개의 키워드를 설명변수로 선정하였다. 연구를 위한 설명변수는 2011년 1월 1일부터 2014년 12월 31일까지 사이의 월별 자료이며, 결과변수인 중국관광객수요 자료는 설명변수와 동일기간으로 한국관광공사의 외래 관광객실태조사 통계자료를 사용하였다. 선정된 7개의 검색 키워드와 중국관광객수요와의 관계를 다중회귀모형으로 가정하였으며. 회귀모형의 안정적 분석을 위하여 자료의 단위근 검정 및 설명변수와 종속변수 간의 상관관계 및 인과관계 검정을 시행하였다. 연구결과, 바이두 인덱스를 통한 한국과 한국여행 관련 키워드는 실제 국내에 방한하는 중국관광객수요와 영향관계가 존재함을 알 수 있었다. 이것은 실제 중국관광객수요와 같은 정형적인 수치 데이터와 새로운 방식의 2차 자료인 인터넷 검색 키워드 자료의 결합 분석연구가 가능하다는 것을 시사한다.

The focus of this study is to verify the effect relationship of a web search engine’s query data with Chinese tourist’s demand and to examine the behavior of Chinese tourists who have recently been the most significant increasing group visiting South Korea. A Collection of search query data from the Baidu Index related ‘Korea’ and ‘Korean Tourism’ then took 7 key-words through the filtering process to establish an independent variable. The data was collected from the 1st of January, 2011 to 31st of December, 2014 bimonthly as Chinese tourist demand data for the dependent variable. We proposed a multiple linear regression model to verify the effect relationship with 7 key-words and Chinese tourist demand. With respect to long-term stability, the variables used the unit root test, correlation test and Granger causality test before regression analysis. The result showed that the key-words related to ‘Korea’ and ‘Korean Tourism’ have effected Chinese tourists’ demand. The results of the analysis proved an effect relationship between a web search engine’s query data and Chinese tourists’ demand. The implication of the study is that it is possible to use integrated analysis to predict tourist demand using quantitative data and real-time search engine data.