빅데이터 분석을 활용한 스키리조트 인식 연구 (A Study on Perception of Ski Resort Using Big Data Analysis)

서지정보

· 발행기관 : 한국체육학회
· 수록지 정보 : 한국체육학회지 / 56권 / 4호 / 415 ~ 430페이지
· 저자명 : 이재문, 이정학, 김민준

초록

본 연구는 소셜미디어 빅데이터를 활용하여 스키리조트 방문객들의 스키리조트에 대한 인식을 살펴보고자 한다. 이를 위하여, 네이버(naver)와 다음(daum)에서 제공하는 블로그를 분석채널로 선정하였으며, 빅데이터 자료검색을 위한 키워드는‘스키리조트‘를 주제어로 상위 6개의 스키리조트를 추출하였다. 자료 분석 기간은 2014년 1월 1일부터 2015년 12월 31일까지 2년간의 기간으로 한정하였다. 자료 수집 및 분석을 위해서 소셜 메트릭스 프로그램인 텍스톰(Textom)을 통해 빈도 및메트릭스 데이터를 추출하였고, Ucinet6를 사용하여 단어들 간 연결 구조와 연결정도 중심성을 분석하여 관계의 정도를계량화 하였다. 시각화를 위해 Ucinet6의 넷드로(NetDraw)기능을 이용하여 키워드와 관련된 단어들 사이의 네트워크를 시각화하였다. 또한 유사성을 가진 단어들이 형성하는 군집을 도출하기 위해 CONCOR분석을 실시하였다. 분석결과 첫째, ‘여행’, ‘가족’, ‘맛집’ 등 소비자들이 인식하는 다양한 키워드가 추출되었고, 이를 통해 각 스키리조트에 대한 소비자들의인식과 트렌드를 파악할 수 있었다. 둘째, 연결정도 중심섬 분석결과 키워드 공출현 빈도분석 결과와 유사한 결과를 보이면서 큰 차이를 나타내지 않았다. 셋째, CONCOR분석 결과 대그룹 19개, 소그룹 8개 총 27개의 그룹이 생성되었고, 특히가장 많이 형성된 그룹으로는 동행인(가족, 친구), 숙박, 여행, 맛집으로 나타나면서 각 스키리조트마다의 개성을 확인 할수 있었다.

영어초록

This study is aimed to investigate awareness of ski resort visitors by using big data of social media. To do this, blogs supplied by Naver and Daum were selected as analysis channels and top 6 ski resorts were extracted as through big data analysis with a keyword of ‘ski resort’ for data research. The period of data analysis was limited for 2 years from January 1, 2014 to December 31, 2015. For collection and analysis of data, frequency and matrix data were extracted through a social matrix program of Textom. by using Ucinet6, the link structure between words was identified and the centrality of connectivity degree was analyzed to quantify the degree of relationship. NetDraw function of Ucinet6 was used to visualize the network between words related to the keyword. In addition, CONCOR analysis was performed to derive clusters formed by words with similarity. As the results of the analysis, first, various keywords recognized by consumers such as 'travel', 'family', and ‘restaurant' were extracted, which contributed to understanding consumers' perceptions and trends in each ski resort. Second, the analysis of the centrality of connectivity degree showed no big difference from the similar result of the frequency analysis. Third, as a result of CONCOR analysis, totally 27 groups of 19 big groups and 8 small groups were formed. In particular, it was revealed that groups of companions(family, friends), accommodation, travel, and restaurant were most frequently formed among them and characteristics of each ski resort was identified.

참고자료

· 없음