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관광지 만족도를 평가하는 관광지 선택속성에 관한 연구: 텍스트 마이닝과 퍼지셋 질적비교분석의 활용 (A research on the tourists’ destination selection attributes and satisfaction: Text mining and fuzzy-set qualitative comparative analysis)

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최초등록일 2025.05.25 최종저작일 2022.09
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관광지 만족도를 평가하는 관광지 선택속성에 관한 연구: 텍스트 마이닝과 퍼지셋 질적비교분석의 활용
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국관광학회
    · 수록지 정보 : 관광학연구 / 46권 / 6호 / 105 ~ 126페이지
    · 저자명 : 박지원, 이형룡

    초록

    이 연구는 개별 여행 관광자가 온라인 커뮤니티에서 자신이 방문한 관광지에 대하여 전반적인 만족도를 어떠한 관광지 선택속성으로 평가하는지 탐구하는 것을 목적으로 하였다. 대한민국 대표 관광지를 설명하기 위해 ‘한국관광100선’에 5회 연속 선정된 자연관광지를 중심으로 연구의 대상을 정하였으며, 여기에는 ① 설악산 국립공원, ② 한라산 국립공원, ③ 순천만습지(순천만국가정원), ④ 남이섬, ⑤ 우도를 포함한다. 연구 진행을 위해 필요한 데이터 수집은 온라인 커뮤니티 중 하나인 트립어드바이저 웹사이트에서 이루어졌다. 파이썬 기반의 코드를 작성하여 국문 리뷰 데이터를 수집하였으며, 분석에 필요한 전처리 과정을 거치고, 도출된 명사를 중심으로 TF-IDF 가중치를 부여한 LDA 토픽모델링을 구현하였다. 그 결과, 전반적인 관광지 만족도를 평가하는 리뷰 내용이 어떠한 관광지 선택속성, 즉 토픽으로 도출되는지 연구의 결과를 통해서 확인할 수 있었다. 특히 이 연구는 관광자가 남긴 리뷰에서 각각의 리뷰 별로 할당되는 토픽의 비율 값과 관광지 만족도 점수를 퍼지셋 질적비교분석에서의 눈금 매기기(퍼지 점수로 변환하는 과정)를 통해 FsQCA 논리에 접목한 것이 특징이다. 이 연구는 온라인 리뷰에서 실제로 언급되는 단일 차원에서의 관광지 선택속성을 밝히는 것뿐만 아니라, 어떠한 관광지 선택속성의 조합으로 인해 관광지 만족도가 결정되는지 규명하는 것에 초점을 두었다. 정리하면 이 연구는 관광지 선택속성을 도출하기 위해 온라인 리뷰 데이터를 활용하고 토픽모델링 기법을 제안한 것이 특징이며, LDA 토픽모델링의 결과를 FsQCA 분석으로 확장할 수 있는 연구의 절차 및 방법을 제시함으로써 학문적 확장에 기여하고자 하였다.

    영어초록

    The purpose of this study is to add to our understanding of actual traveler interest in the tourism market by investigating the causal conditions of tourist destination attributes on tourist satisfaction. Prior to proceeding, natural tourist destinations that were recommended 5 times in a row in South Korea's top 100 must-see tourist destinations were chosen as the study's target. Seoraksan National Park, Hallasan National Park, Suncheonman Wetland (Suncheonman National Garden), Nami Island, and Udo are among them. For an analysis of the online reviews of these five well-known tourist destinations, topic modeling was used, and the latent dirichlet allocation (LDA) technique with TF-IDF weight was used to create a comprehensive list of the topics posted by Tripadvisor reviewers. Making scientific inferences about nature tourism phenomena, such as Fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis (FsQCA), to better predict and explain real-world nature tourism phenomena using a configurational approach, is becoming more popular. The purpose of this article is to identify the key contribution and knowledge structure of tourist destination selection attributes as well as their overall satisfaction research using complexity theory and FsQCA. The primary goal of this study is to investigate not only the influence of tourist destination selection attributes as a single variable in online reviews, but also how these selection attributes influence tourist satisfaction with various combinations of causal conditions. These findings are useful in understanding individual travelers' perceptions of tourist destinations as well as their overall satisfaction.

    참고자료

    · 없음
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