텍스트 마이닝 기법을 활용한 템플스테이 키워드 추이 분석: 코로나 19 이전과 이후의 비교를 중심으로 (Analyzing the Trend of Templestay Keywords Using Text Mining Techniques: Focusing on the Comparison Before and After the Covid-19)

서지정보

· 발행기관 : 동양사회사상학회
· 수록지 정보 : 사회사상과 문화 / 24권 / 3호 / 247 ~ 275페이지
· 저자명 : 양택수

초록

코로나 바이러스 감염증(이하 코로나 19)은 특정 개인이나 집단뿐만아니라 인류 전체에 문명의 대전환이라고 불릴 만큼 많은 변화를 초래하고 있다. 특히 대면을 중심으로 하는 여가, 숙박, 여행 산업 등에 심각한 영향을 초래하였을 뿐만 아니라 템플스테이 운영에도 상당한 영향을주었다. 본 연구는 많은 학문 분야에서 활발하게 사용되고 있는 빅데이터를 활용하여 코로나 19 이전과 이후의 인식의 변화를 파악해보고, 이를 통해 포스트 코로나 시대의 템플스테이 활성화를 위한 시의적절한홍보 전략을 제공하는 데 연구의 목적이 있다.
이에 본 연구는 연구 목적 달성을 위해 빅데이터 분석을 실시하였다.
주요 포털사이트인 네이버와 다음에서 코로나 19 이전(2019년 1월 1일∼ 2019년 12월 31일)과 이후(2020년 1월 1일∼2020년 12월 31일)에 생성된 데이터를 텍스톰(Textom)을 사용하여 수집하여 정제하였다. 그리고 UCINET 6을 사용하여 네트워크 중심성과 CONCOR 분석을 진행하였다.
분석결과, 코로나 19 이후에 나타난 가장 큰 변화는 첫째, 코로나 19가여행 산업 전반, 특히 템플스테이 운영에 많은 영향을 주었다는 것이다.
둘째, 코로나 19의 상황속에서 어려움을 극복하기 위해 템플스테이 운영주체인 대한불교조계종과 한국불교문화사업단의 역할이 강화되었다는것이다. 또한 관광을 위한 여행보다는 일상에서 벗어나 몸과 마음에 쌓인 스트레스를 해소하고 건강을 추구하는 ‘웰니스 관광’ 트렌드가 더욱강하게 템플스테이에도 반영되고 있음을 확인하였다. 즉 코로나 19 시대에는 휴식과 힐링, 치유에 더 많은 니즈가 있는 것이다. 셋째, 템플스테이의 방문 동기 혹은 선택 속성 등 템플스테이의 본질적인 의미들이 많이 언급되고 있음을 볼 때, 이는 기존에 있었던 템플스테이를 통해 얻고자 하는 가치가 더욱 강화된 것임을 유추해볼 수 있다. 넷째, 연예인이봉은사 템플스테이에 참가하는 예능 프로그램이 방영되면서 관심이 유발되는 효과를 확인하였다.
본 연구를 통해 향후 템플스테이 관련 정책 수립을 위한 기초자료를제시하고 홍보 전략을 구축하는 데에 기여할 것으로 판단된다.

영어초록

Coronavirus infections are causing so much change that not only certain individuals or groups but also the entire human race is called a great change in civilization. In particular, it not only had a serious impact on leisure, accommodation, and travel industries but also had a significant impact on Templestay.
The purpose of this study is to identify changes in pre- and post-corona 19 perceptions using big data that are actively used in many academic fields, and to provide timely promotional strategies for activating Templestay in the post-corona era.
In this study, big data analysis was conducted to identify changes in the perception of Templestay due to Covid-19. Data generated before and after Covid-19 (1 January 2019 to 31 December 2019) and after (1 January 2020 to 31 December 2020) were collected and refined using Textom, an analysis program.
And network centrality and CONCOR analysys were conducted through UCINET 6. Based on the analysis results, the perception of Templestay before and after Covid-19 and changes in issues were identified. Through this study, it is believed that it will contribute to establishing basic data presentation and marketing strategies for establishing policies related to Templestay in the future.
In future studies, new marketing strategies through more practical analysis may be presented if collection data is expanded and quantitative and qualitative studies are combined.

참고자료

· 없음