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저자정보
김경식 (호서대학교) 이연주 (KBS스포츠예술과학원) 한승진 (을지대학교) 한승백 (배재대학교)
저널정보
한국여가레크리에이션학회 한국여가레크리에이션학회지 한국여가레크리에이션학회지 제44권 제1호(통권 제86호)
발행연도
2020.3
수록면
29 - 46 (18page)
DOI
10.26446/kjlrp.2020.3.44.1.29

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This study aims to investigate the perception of the leisure industry by analyzing keywords from the national daily papers for the last 12 years. The data used for analysis were collected from a total of 24 media organizations: eleven major dailies, eight economic papers, and five broadcasting stations. In this study, we divided the leisure industry into three categories: sports industry, tourism industry and art industry and gathered data using keywords. The data was analyzed using NetMiner, through the analysis of centrality and cohesion group. The results of this study can be summarized as follows: First, there was little change in the analysis of degree centrality of top-ranking keywords in the leisure industry by year. In the sports industry, “support” was at the top of the list, between 2008 and 2019. Notably, “athlete” ranked gradually lower since 2008, with new keywords such as “business” and “game” emerging in high rank. In the tourism industry, “region” was in higher ranks. One of the noticeable changes is that “culture” rose higher in the rank. In the art industry, “art,” “culture,” and “industry” continued to remain in higher ranks. Also, “support,” “company,” “policy,” and “development” ranked high on the list, which confirms that keywords related to support for the art industry has a high degree centrality. Second, the result of the leisure industry keyword network analysis using accumulated data is as follows: In the sports industry, the keywords were in the order of “sports,” “industry,” “support,” and “business”; In the art industry, “art,” “culture,” “industry,” and “support.” Third, we conducted the cohesion group analysis to examine how the subgroups of the leisure industry keyword network are organized. According to the result, the sports industry has 117 keywords and five subgroups. For Group 5, the biggest network, we analyzed its subgroups again. Also, the tourism industry has 104 keywords and seven subgroups, and the art industry has 97 keywords and seven subgroups.
#leisure industry #big data #keyword network analysis #semantic network analysis #leisure industry keyword #여가산업 #빅데이터 #키워드 네트워크 분석 #의미연결망 분석 #여가산업 키워드

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구방법
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 논의
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (42)

참고문헌 신청
강승호 / 2014 / 강원도 문화·관광산업의 고용창출력 분석 / 한국도시지리학회지 17(3):141~154 dbpia 강준호 / 2005 / 스포츠산업의 개념과 분류 / 체육과학연구 16(3):118~130 dbpia 김경식 / 2017 / 여가학 연구 주제어의 사회연결망 분석: 최근 10년간(2006-2015) 발간된 3대 국제저널을 중심으로 / 한국여가레크리에이션학회지 41(4):29~43 dbpia 김경태 / 2014 / 만리포 관광거점조성 타당성 조사용역 google schola 김기찬 / 주52시간제 이후 근무시간 13.5분 줄어…스포츠·여행 즐겨 / 중앙일보 google schola

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