소셜 빅데이터 마이닝 기법을 활용한 책임관광 예측모형 (Responsible tourism prediction model using social big data mining)

서지정보

· 발행기관 : 한국호텔관광학회
· 수록지 정보 : 호텔관광연구 / 24권 / 6호 / 155 ~ 168페이지
· 저자명 : 조동석, 이해영

초록

사회구성원 모두가 함께 유익을 누릴 수 있는 윤리적 소비에 대한 관심이 증가함에 따라 최근 관광분야에서도 책임관광이 크게 부각되고 있다. 이러한 측면에서 본 연구는 소셜 빅데이터를 활용하여 책임관광이라는 사회현상을 살펴봄으로써, 책임관광에 대한 관광객의 인식과 반응을 살피고 책임관광 활성화에 필요한 다양한 마케팅 전략과 관리적 시사점을 찾고자 한다. 2019년 1월 1일부터 12월 31일까지 한 해 동안 네이버 블로그에 게시된 책임관광 관련 블로그를 오픈소스 프로젝트 R을 활용하여 수집하였으며 광고와 홍보 목적 및 부적절한 내용을 담은 블로그를 제외하고 총 6753개의 블로그가 분석에 사용되었다. 수집된 자료는 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝을 활용하여 책임관광 관련 키워드와 관광객의 감정 키워드를 선정하고 그 중요성을 보다 효과적으로 전달하기 위해 시각화작업을 수행하였다. 추출된 키워드는 선행연구를 참고하여 ‘나눔과 봉사’, ‘환경’, ‘소통’ 그리고 ‘체험’ 등 책임관광의 4가지 요인으로 분류하였으며 관광객의 감정은 긍정적 감정과 부정적 감정으로 구분하였다. 연관분석결과에서는 ‘공정무역과 활동’, ‘환경과 동물’, ‘현지인과 소통’, ‘체험과 교육’ 과 같은 단어들이 함께 사용될 때 관광객의 긍정적 감정을 향상시키는 것으로 나타났다. 의사결정나무분석의 결과는 각 요인에 대한 책임관광 예측 모형을 제안한다. 예측 모형은 책임관광을 경험할 미래의 관광객 유형을 분류하고 긍정적 감정을 극대화할 수 있는 방법과 부정적 감정을 최소화할 수 있는 방법을 제안하는데 도움을 준다. 이러한 결과를 토대로 책임관광에 대한 관광객의 인식을 이해하고 책임관광이 지속가능한 관광으로 자리매김할 수 있는 다양한 방안이 본 연구에서 논의된다.

영어초록

As interest in ethical consumption that can benefit all members of society increases, responsible tourism has recently been highlighted in the tourism sector as well. By examining the social phenomenon of responsible tourism based on social big data, this study aims to examine the perception and response of tourists to responsible tourism, and to find various marketing strategies and management implications necessary for revitalizing responsible tourism. In 2019, blogs related to responsible tourism posted on Naver blog were collected using open source project R, and a total of 6753 blogs were used for analysis. Based on the collected data, related keywords were selected through text mining and opinion mining and visualized to more effectively convey their importance. The extracted keywords were classified into 'sharing and service', 'environment', 'communication' and 'experience' with reference to previous research. The results of association analysis showed that when words such as 'fair trade and activity', 'environment and animals', 'local people and communication’, and 'experience and education' were used together, the positive emotions of tourists were improved. The result of decision tree analysis suggests a responsible tourism prediction model for each factor. The prediction model helps to classify the types of future tourists who will experience responsible tourism and to suggest ways to maximize positive emotions and minimize negative emotions. In this study, various ways to understand tourists' perception of responsible tourism and to establish responsible tourism as sustainable tourism are discussed.

참고자료

· 없음