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KCI우수등재 학술저널

소셜 빅데이터를 이용한 한국인의 여행트렌드 분석

‘가족여행’과 ‘나홀로여행’을 중심으로

본 연구는 최근 화두가 되고 있는 가족여행과 나홀로여행을 중심으로 소셜 데이터를 수집하고 네트워크 분석을 적용하여 한국인의 여행트렌드를 분석하고자 하였다. 개별여행의 유형을 가족여행과 나홀로여행으로 세분화하였으며, 국내 대표 포털사이트인 네이버와 다음에서 각 검색 키워드를 이용하여 인터넷 사용자들이 생성한 텍스트 데이터를 수집하였다. 소셜 네트워크 분석결과 가족여행과 나홀로여행의 주요 연관 단어들을 도출하였으며, 여행(목적)지, 여행시기, 여행일수, 교통, 숙박형태, 여행선택, 여행동기, 여행제약 등 여행속성을 구분하여 가족여행과 나홀로여행의 여행행태를 비교하였다. 연결중심성, 근접중심성, 매개중심성, 아이겐벡터중심성 등 중심성을 통해 네트워크에서 각 노드(단어)들의 영향력을 파악하였으며, CONCOR 분석으로 가족여행과 나홀로여행의 네트워크에서 동일한 구조를 가지는 등위적 계층과 등위적인 노드(단어)들 간의 관계를 밝혔다. 본 연구는 여행트렌드 분석에 있어 전통적인 연구방법인 설문조사 혹은 전문가조사가 아닌 네트워크 분석을 적용하였다는 점에서 차별화되며, 특히 과학적이고 체계적인 접근법으로 인식되고 있는 빅데이터 분석을 통해 시간과 비용을 절감하면서 연구의 효율성을 높일 수 있었다는 점에서 의의가 있다. 본 연구는 정치, 경제, 사회, 환경, 기술 변화에 민감한 관광시장의 트렌드와 동향을 파악할 수 있는 새로운 시도라 할 수 있으며, 학술적인 차원에서뿐만 아니라 실무적인 차원에서도 활용가치가 있을 것이다.

This study analyzed Korean travel trends using big data focused on family travel and solo travel as emerging world tourism trends. FIT is divided into family travel and solo travel. Social data were collected using search keywords of “family travel” and “solo travel,” and social network analysis was utilized. The results of analysis showed word frequency, n-gram (2-gram) frequency, travel attributes, centrality, and structural equivalence in the networks of family travel and solo travel. This study is meaningful in adopting network analysis as a new methodology and improving the efficiency of research by saving time and cost through big data analysis. This study can be useful as academic material in showing not only travel behaviors of family and solo travelers but also Korean cognition of each travel type.

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구방법

Ⅳ. 연구결과

Ⅴ. 결론

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