방한 외국인 관광객들의 관광지 이동 네트워크분석 (Network analysis of international tourist flows in Korea)

서지정보

· 발행기관 : 한국관광연구학회
· 수록지 정보 : 관광연구저널 / 36권 / 5호 / 31 ~ 48페이지
· 저자명 : 이병주, 조은숙, 하영환

초록

네트워크분석은 관광객들의 이동과 관련된 관광지 공간 연구에 많이 적용되고 있다. 그러나 네트워크분석을 활용한 관광객들의 이동에 대한 연구에서 종종 네트워크관련 이론을 깊이 있게 적용하지 못한다는 비판이 제기되고 있는 것도 현실이다. 그래서 본 연구에서는 방한 외국인 관광객들의 관광이동에 대한 흐름을 파악하기 위하여 온라인 빅데이터를 활용한 네트워크분석 방법론을 연구에 적용하였다. 이를 통해 관광지의 구조적 특징에만 집중되어 있는 네트워크분석을 확장하여 관광지들의 불균형한 분포, 공간적 상호교류 등에 대한 추가적인 이론과 분석을 적용하여 관광객들의 관광지 이동에 대한 더 깊이 있는 시사점을 제시하고자 하였다. 이에 먼저 관광객들의 이동에 관한 자료는 트립어드바이저(Tripadvisor)에서 수집하였다. 외국인 관광객들이 남긴 온라인 리뷰자료를 바탕으로 그들이 방문한 서울과 경기도 관광지들에 대한 정보를 수집하였다. 최종적으로 서울과 경기도 210곳의 관광지들에 대한 방문기록을 바탕으로 총 1,560명의 관광지 이동정보를 취합하였다. 이렇게 수집한 자료를 바탕으로 네트워크분석의 중요도와 구조적 공백, 그리고 관광지 커뮤니티 구분에 대한 분석을 실시하였다. 그리고 그 결과는 중심성 분석을 통해 서울과 경기도의 관광지들 중 명동거리, 경복궁, 남산서울타워, 북촌한옥마을, 인사동, 남대문시장, 창덕궁, 청계천 등의 순으로 관광객들의 방문과 이동이 많은 핵심적인 관광지들이라는 사실을 확인할 수 있었다. 그리고 네트워크 구조적 공백 측정을 통해 서울과 경기도의 관광지들 중 명동거리, 경복궁, 남산서울타워, 인사동, 북촌한옥마을 등이 유효규모가 크면서 제약성이 낮은 관광지들이라는 사실을 밝혀냈다. 네트워크 커뮤니티분석에서는 서울과 경기도 관광지들을 대상으로 7개의 커뮤니티를 도출할 수 있었다.

영어초록

Network analysis is widely applied to the study of spatial analysis related to the movement of tourists. However, criticism is often raised that network-based theories cannot be applied in depth in research on the tourist flows using network analysis. Therefore, in this study, the network analysis methodology using online big data is applied to understand the movement of visitors. Through this, the network analysis focused only on the structural characteristics of tourist attractions is expanded to apply additional theories and analyses on the unbalanced distribution and spatial interaction of tourist attractions to present in-depth implications for tourists' movements. Thus, data on the tourists’ movements were collected by Tripadvisor. Based on online review data written by international tourists, information on tourist attractions in Seoul and Gyeonggi-do was collected. A total of 1,560 reviews were collected based on visit records of 210 tourist attractions. The collected data were investigated using network centrality analysis, structural hole measurement, and community analysis. The results confirmed that among the tourist attractions in Seoul and Gyeonggi-do, Myeongdong street, Gyeongbokgung, Namsan Seoul tower, Bukchon hanok village, Insadong, Namdaemun market, Changdeokgung, and Cheonggye stream were key tourist attractions. Through the measurement of structural holes, Myeongdong street, Gyeongbokgung, Namsan Seoul tower, Insadong, and Bukchon hanok village among the tourist attractions were found to be of higher effective size and lower constraint. In the network community analysis, seven communities could be derived from tourist attractions in Seoul and Gyeonggi-do.

참고자료

· 없음