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이진기 (경성대학교) 김준화 (경성대학교) 임희랑 (경성대학교) 김학선 (경성대학교)
저널정보
한국관광레저학회 한국관광레저학회 학술발표대회 2017년도 제49차 한국관광레저학회 추계학술발표대회
발행연도
2017.12
수록면
139 - 148 (10page)

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본 연구는 OTA(Online Travel Agency)의 대표적인 트립어드바이저 홈페이지에 게시된 리뷰데이터를 수집하여 도출한 선택속성들의 관계를 규명하여 음식관광산업의 활성화를 위한 마케팅전략을 수립하고자 수행되었다. 이를 위해 SCTM(Smart Crawling Text Mining) 프로그램을 활용하여 수집된 711개의 온라인 리뷰를 분석하였다. 텍스트마이닝 결과 ‘맛’, ‘부산’, ‘음식’등 총 2054가지의 단어가 출현되었으며 그 중 상위 100개의 단어를 추출하고 UCINET6, Netdraw를 활용하여 추출 된 속성의 중심성을 파악하고 시각화하였다. 분석결과, 부산음식관광의 핵심 내용과 관련된 맛, 부산, 음식, 가격 등의 단어가 웹 가시성이 높은 것으로 파악되었다. ‘음식’으로 검색하였음에도 ‘음식’을 제외한 파티, 만족, 서비스, 친절 이라는 단어는 다른 단어들과 비슷한 수준으로 가시성을 보여주고 있다. 도출된 단어의 구조적 등위성을 도출하고자 덴드로그램을 통하여 3단계의 위계적 집단을 확인하였으며, CONCOR(CONvergence of iterated CORrelation) 분석을 통해, 4개의 클러스터(cluster)가 생성되었고, 부산맛집, 부산역맛집, 센텀맛집, 해운대맛집으로 명명하였다. 특히, 돼지국밥, 줄, 추천, 국밥, 국물, 최고 등의 단어로 구성된 ‘부산맛집’ 그룹은 부산이 전통적으로 돼지국밥의 역사가 오래되고 유명 맛집이 많다는 것을 알 수 있었으며 여행, 추천, 유명, 기대, 가격 등의 단어로 구성된 ‘부산맛집’의 그룹에는 부산지역에서음식관광에 대한 다양한 특징을 나타내고 있다. 이러한 연구결과를 바탕으로 부산 지역 음식관광의 활성화 전략 관하여 이론적, 실무적 시사점을 제공하고자 한다.
#온라인리뷰 #빅데이터분석 #부산맛집 #음식관광

목차

국문초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구내용 및 방법
Ⅲ. 분석결과
Ⅳ. 결론 및 시사점
참고문헌

참고문헌 (0)

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