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초록·키워드
새로운 형태의 패키지 여행상품이 등장과 함께 패키지 여행상품 기획에 객관적인 정보의 필요성이 증가하였다. 이런 상황에서 본 연구는 리뷰 데이터의 LDA 토픽 모델링과 감성분석을 통해서 패키지 여행상품의 주요 속성과 만족, 불만족 요인을 도출하고, 목적지에 따른 차이를 검증하였다. 패키지 여행상품의 후기 데이터를 네이버 API를 활용하여 수집하였다. 이를 자연어 처리, LDA 토픽 모델링을 활용하여 패키지 여행상품의 속성을 숙박, 음식, 관광지, 쇼핑, 항공 및 교통, 가이드 6가지의 속성으로 분류한 후 한국어 BERT 모델을 활용하여 감성분석을 진행했다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 숙소와 가이드와 숙소 속성의 경우 목적지에 따라 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 가이드와 숙소는 목적지에 관계없이 모두 3위안에 포함되어 있었다. 둘째, 패키지 여행상품의 항공 및 교통, 쇼핑, 관광지, 음식 속성은 목적지에 따라 차이가 있는 것으로 나타났다. 서유럽은 항공 및 교통, 관광, 음식, 쇼핑, 다낭은 관광, 음식, 항공 및 교통, 쇼핑 순으로 대만은 음식, 항공 및 교통, 쇼핑, 호주는 쇼핑, 관광, 항공 및 교통, 후쿠오카는 음식, 관광, 쇼핑, 항공 및 교통 순으로 만족하는 것으로 나타났다. 셋째, 만족요인과 불만족 요인을 구성하는 주요 키워드가 유사한 것으로 나타났다. 대표적으로 ‘가이드’, ‘호텔’ 등의 단어들은 목적지에 관계 없이 만족 요인과 불만족 요인에 모두 나타났다. 본 연구의 시사점은 온라인 리뷰를 활용하여 선행연구에서 자주 활용되는 설문지법의 한계를 극복하였고, 텍스트마이닝에 기반한 감성분석 기법을 활용하여 온라인 리뷰에 드러난 고객의 감성을 파악하고, 이를 계량화하여 패키지 여행상품의 목적지별 만족 및 불만족 요인이 무엇인지 심층적으로 분석 가능하게 되었다는 것이다.
본문·목차
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