빅데이터를 활용한 항공사 기내식 카페에 관한 이용자 인식 연구 (A study on user perceptions of airline in-flight meal cafes using big data)

서지정보

· 발행기관 : 한국관광연구학회
· 수록지 정보 : 관광연구저널 / 36권 / 8호 / 169 ~ 183페이지
· 저자명 : 전애은, 이유나

초록

본 연구의 목적은 빅데이터를 통해 국내 저비용 항공사들이 운영하고 있는 기내식 카페를 이용한 경험이 있는 이용자들의 인식을 분석하는데 목적이 있다. 자료 수집 및 분석은 텍스트 마이닝 기술을 이용한 빅테이터 분석 솔루션인 텍스톰 4.0(TEXTOM 4.0)을 활용하여 데이터를 추출하였다. 수집기간은 2021년 3월 19일부터 2022년 3월 19일까지 1년으로 선정하였다. 연구는 ‘기내식 카페’를 주요 키워드로 선정하여 총 3,120 개의 원문 데이터가 수집되었다. 그 중 출현 빈도가 높은 200개의 단어가 추출되었으며, 정제 작업을 통해 단어가 갖는 의미가 높은 단어들을 중심으로 70개의 키워드가 도출되었다. 그 후 UCINET 프로그램의 NetDraw를 활용해 빈도분석, 중심성 분석 그리고 CONCOR 분석을 실시하였고, 주요 키워드들 간의 군집화 결과를 알아보았다. 결과, 그룹1은 ‘제주항공 여행맛’, 그룹2는 ‘여행 기분’, 그룹3은 ‘에어서울 팝업 스토어’, 그룹4는 ‘승무원 체험’으로 군집화 되었다. 기내식 카페의 이용자 인식을 분석한 연구결과는 이용자 인식을 세분화하여 표적시장별 집중화 전략을 구사하는데 구체적인 전략도구를 제안했다는 점에 높은 가치를 지닌다.

영어초록

The purpose of this study is to find out the perceptions through big data of users who have experience using in-flight cafes operated by domestic low-cost airlines. Data collection and analysis were done using TEXTOM 4.0, a big data analysis solution that uses text mining technology. The collection period was selected as one year, from March 19, 2021 to March 19, 2022. In the study, a total of 3,120 original data were collected by selecting “in-flight meal cafe” as the main search term. Among them, 200 words with a high frequency of appearance were extracted, and 70 keywords were derived around words with high meaning through refining. After that, frequency analysis, centrality analysis, and CONCOR analysis were performed using NetDraw and the UCINET program, and clustering results between major keywords were investigated. As a result, Group 1 was clustered into Jeju Air Travel Taste, Group 2 was Travel Feeling, Group 3 was Air Seoul Pop-up Store, and Group 4 was Crew Experience. The results of the study have high value in that it proposed a specific strategy tool to use as a centralization strategy for each target market by subdividing user perceptions.

참고자료

· 없음