관광목적지 이미지와 온라인 리뷰 기반 지각된 유용성에 관한 빅데이터 연구의 계량적 접근 - 해석수준이론 관점에서 데이터마이닝 기법과 설문조사법의 비교 분석 - (A quantitative approach of big data research on the perceived usefulness based on online reviews and the image of tourists destinations : A comparative analysis of data mining technique and survey met)

서지정보

· 발행기관 : 한양대학교 관광연구소
· 수록지 정보 : 관광연구논총 / 35권 / 2호 / 125 ~ 144페이지
· 저자명 : 장민희, 김남조

초록

빅데이터 연구는 실제 현실에서의 현상을 있는 그대로 분석하여 의미 있는 학문적 진전을 이루었지만, 사물의 인과관계 검증과 같은 이론적 논의 확장의 부재를 드러냈다(Mazanec, 2020). 이에 본 연구는 빅데이터 연구가 텍스트마이닝과 같이 단순히 현상을 기술하는데 그치지 않고, 설문조사법을 활용한 연구방법과 유사하게 사물의 인과관계를 밝혀낼 수 있는지를 알아보고자 탐색적으로 진행하였으며, 이는 연구방법의 확장 측면에서도 의미있는 시도라고 할 수 있다. 본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 이용하여 트립어드바이저의 서울 관광지 리뷰 분석을 통해 상관관계분석과 회귀분석을 수행하였다. 이와 함께 일본 도쿄를 방문한 경험이 있는 관광자들을 대상으로 설문조사를 수행하여 요인분석, 상관관계분석, 회귀분석을 수행하였다. 두 연구의 회귀분석 결과를 살펴보면, 상위차원의 관광매력속성 중 환경적 요인은 유사한 결과가 도출되었으나 문화/역사적 요인은 상이한 결과가 도출되었다. 다음으로 하위차원의 관광매력속성 중 교통과 여행계획 요인은 유사한 결과가 도출되었으나, 비용 요인은 상이한 결과가 도출되었다. 마지막으로 두 연구 방법 모두에서 가설2의 상위차원의 관광목적지 인지적 이미지는 하위차원의 이미지에 동일하게 정(+)에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 본 연구는 빅데이터 연구의 학술적 활용가능성을 타진하였다는 데에서 그 의의를 찾을 수 있을 것이다. 따라서 추후 연구에서 다양한 빅데이터 연구를 통해 계량적 연구 방법을 시도하여 학술적 의의를 개진해나갈 필요가 있을 것이다.

영어초록

The purpose of this study was twofold: firstly, to provide a description of the phenomenon of text mining, and secondly, to investigate the possibility of big data research being used to establish causal relationships between objects in a manner similar to survey-based research methods. Therefore, in this study, correlation analysis and regression analysis were performed on Tripadvisor’s reviews of Seoul tourism attractions using datamining. In addition, survey data were collected for tourists who have visited Tokyo in Japan, and the results were compared by performing factor analysis, correlation analysis, and regression analysis. Looking at the results of the two studies, the same results were derived for the environmental factor among the high-level tourism attractiveness attributes, but different results were derived for cultural/historical factors. Next, among the low-level tourism attractiveness attributes, the same results were derived for transportation and travel planning factors, but different results were derived for cost factors. Finally, it was found that in both research methods, the higher-level cognitive image of the tourist destination had a positive effect on the lower-level image, supporting Hypothesis 2. Therefore, the significance of this study lies in exploring the potential academic utility of big data research. Thus, in future research, it is necessary to attempt quantitative research methods through various big data studies in order to further enhance its academic valu

참고자료

· 없음