역사문화관광지 온라인 리뷰 기반 관광매력속성과 추천의도의 영향 관계에 대한 탐색적인 접근: 해석수준이론의 관점에서 빅데이터 분석 (Exploratory Approach to the Influence Relationship between Tourism Attraction Attributes and Recommendation Intention Based on Online Review of Cultural Heritage Tourism Destinations: Big Data Analysi)

서지정보

· 발행기관 : 한국호텔외식관광경영학회
· 수록지 정보 : 호텔경영학연구 / 32권 / 4호 / 91 ~ 113페이지
· 저자명 : 장민희, 정산설

초록

본 연구는 해석수준이론의 관점에서 온라인 리뷰의 역사문화관광지 매력속성과 추천의도와의 영향 관계와 이들 관계에서의 리뷰 및 리뷰어 특성의 조절효과를 검증하고자 하였다. 연구방법은 먼저, 스크래핑 프로그램인 옥토파스(octoparse)을 활용하여 온라인 리뷰 사이트인 트립어드바이저에서 경복궁, 창덕궁, 종묘, 수원화성 리뷰를 수집하였다. 그리고 R 프로그램을 활용하여 타이디버스(tidyverse)접근법으로 데이터전처리과정을 거친 후, 텍스트마이닝을 수행하였다. 이후 비정형 데이터인 단어를 정제하여 정형화하였다.
마지막으로 기술통계분석, 음이항회귀분석을 실시하였다. 연구결과는, 역사문화관광지 매력속성 중 상위차원의 관광지 매력속성인 사회적 속성이 추천의도에 영향을 미쳤고 하위차원의 관광지 매력속성인 접근성요인과 여행계획 요인이 추천의도에 영향을 미쳤다. 이 결과를 통해 잠재적 관광자가 온라인에서 관광지를탐색하고 역사문화관광지를 방문하기로 결정한 시점에서는 심리적 거리가 가까워져 관광지 부수적 속성에더 많은 관심을 보임을 알 수 있다. 본 연구는 실제 온라인 데이터를 수집 및 분석하여 해석수준이론이실생활에서도 확인이 가능한지 역으로 유추해보는 탐색적인 시도를 함으로써 학문 영역에서의 빅데이터연구의 가능성을 탐구하고자 하였다. 본 연구의 실무적 시사점으로는 특정 관광지를 홍보할 때 그 관광지가대중에게 많이 알려진 유명 관광지일 경우 재방문을 높이기 위한 전략으로 관광지 부수적 속성을 강조할필요가 있고 대중에게 잘 알려지지 않은 관광지는 관광지 주요 매력속성을 강조할 필요가 있겠다.

영어초록

From the perspective of Construal Level Theory, this study attempts to verify the influence relationship between the attractive attributes of online reviews and recommendation intentions, and the moderating effect of review and reviewer characteristics in these relationships. As for the research method, Gyeongbokgung Palace, Changdeokgung Palace, Jongmyo Shrine, and Suwon Hwaseong Fortress reviews were collected from TripAdvisor, an online review site, using Octoparse, a scraping program. In addition, text mining was performed after going through a data preprocessing process using a Tidyverse approach using the R program.
After that, words, which are unstructured data, were refined and formalized. Finally, descriptive statistical analysis and negative binomial regression analysis were conducted. As a result of the study, social attributes, which are the attractive attributes of cultural heritage tourism destinations, influenced the recommendation intention, and the access factor and travel planning factor, which are the incidental attributes of tourism destinations, influenced the recommendation intention. The results of the study show that when a potential tourist decides to explore a tourism destination online and visit a cultural heritage tourism destination, the psychological distance becomes closer, showing more interest in the incidental attributes of the tourism destination. This study is of academic significance in that it explores the possibility of big data research in the academic field by collecting and analyzing actual online data and inferring whether Construal Level Theory can be confirmed in real life. In addition, when promoting a specific tourism destination, it is meaningful to draw practical implications that if the tourism destination is a well-known tourist destination, it is necessary to emphasize the incidental attributes of the tourism destination as a strategy to increase revisit.

참고자료

· 없음