빅데이터를 활용한 한국인의 일본여행 트렌드 분석 : 개별자유여행과 패키지여행 중심으로

국문 초록 (Abstract)

소셜 네트워크 활성화로 매일같이 방대한 양의 정보가 쏟아지고 빠르게 변화하는 현대 사회에서 관광분야도 대규모로 만들어지는 데이터를 처리하고, 정보를 추출하는 빅데이터 분석에 관심이 높아지고 있으며 중요성을 인식하고 국가적인 차원, 학계에서 이러한 주제를 다룬 연구들이 진행되고 있다. 하지만 아직까지 활용에 대하여 낮은 수준이고, 관심에 비해서 아직까지는 빅데이터의 미래 추세 예측과 마케팅 활용도가 높음에도 불구하고 관광학계나 관광산업 분야에 실제로 적용한 사례는 드물며, 한국인이 가장 많이 가는 나라 일본에 대해 일본여행에 대하여 알아보거나 다녀온 한국인을 대상으로 한 여행형태별 트렌드 및 여행형태를 반영한 논의가 부족한 실정이다.
따라서 본 연구의 목적은 빅데이터 분석을 활용하여 한국인의 일본여행에 대한 여행형태별 트렌드를 분석하는 데에 있다. 문제제기의 내용을 바탕으로 기존 선행연구에서 많이 사용한 설문조사방식에서 벗어나 빅데이터와 관련 분석방법을 이용하여 일본여행에 대하여 한국인의 여행형태에 따른 여행트렌드를 분석하여 실무적으로 새로운 시사점을 도출하고자 한다.
이러한 연구목적의 달성을 위해 시간적 범위는 2018년 1월 1일부터 2019년 4월 30일까지를 기준년도로 설정, 공간적 범위는 인터넷 사용자의 97%가 사용하고 있는 네이버와 구글, 다음을 대상으로 한다. 빅데이터 분석을 위해 텍스트 마이닝 기술을 이용한 솔루션으로 온라인에서 데이터를 수집하고 정제하며 매트릭스 데이터 생성까지 처리할 수 있는 솔루션인 텍스톰을 활용하여 분석한다. 여행형태별 트렌드를 분석하고자 키워드를 '일본 자유여행', '일본 패키지여행'으로 선정하였다.
분석 결과, 자유여행과 패키지여행의 연관 단어 빈도분석 결과 공통적으로 여행목적지, 여행동반자, 숙박형태, 여행일정, 등 여행속성들이 상위에 나타나고 있다. 자유여행의 경우 스스로 전반적인 여행에 대한 준비를 하기 위해 호텔, 숙소, 리조트 와 같이 숙박형태를 알아보고 관광지, 여행정보, 구경 과 같이 볼거리에 대한 정보, 이용방법, 다양한 교통수단 등 여행일정과 계획을 만들고 실천하기 위한 정보를 수집하려는 모습이 나타나고 있다. 이러한 정보를 주로 카페, 블로그를 통해 정보를 수집하고 서로 공유하고 질문과 답변을 하면서 수집하고 있음을 알 수 있다. 패키지여행의 경우 여행사, 여행사의 상품, 여행사의 일정과 관련된 단어들이 나타났으며 시기로는 여름, 겨울, 9월, 8월, 10월 등 다양하게 나타나있다. 주로 부모, 가족 등 가족여행이 친구들과의 여행보다 높게 나타났으며 패키지여행을 혼자 준비하는 고객들도 적지 않게 나타나고 있다. 배낭여행, 기차여행, 크루즈여행, 섬여행, 바다여행, 온천여행 등 테마를 가지고 떠나는 여행에 대한 관심이 높게 나타나 있다.
본 연구는 기존의 설문방식에서 벗어나 빅데이터 분석을 활용하여 한국인의 일본여행에 대한 트렌드를 여행유형별로 분석하였다는데 의의가 있다. 향후 일본여행에 대한 개별자유여행과 패키지여행의 트렌드를 파악하고 각 여행유형별 마케팅 활성화 방안, 관광상품의 개발 방안을 모색하는 참고자료로써 향후 기초자료로 활용가치가 있을 것으로 판단된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In today's fast-changing society, where social networking is pouring in vast amounts of information every day, the tourism sector is increasingly interested in big data analytics that process and extract information on a large scale, recognizing its importance, and studies that address these topics at the national level and academia are underway. However, despite the low utilization rate and the high future trend of big data and marketing utilization compared to interest, it is rare for Korea to actually apply to the field of tourism or tourism industry, and there are not enough discussions to reflect the trends and travel patterns of Koreans who have visited Japan, the most visited country.
Therefore, the purpose of this study is to analyze the trends of travel patterns of Koreans on their tours to Japan by utilizing big data analysis. Based on the contents of the question raised, the government intends to draw new implications in practice by analyzing travel trends according to the travel patterns of Koreans in Japan by using big data and related analysis methods.
To achieve these research purposes, the time range is set as the base year from Jan. 1, 2018 to April 30, 2019, while the spatial range is targeted at Naver, Google and Daum, which are used by 97 percent of Internet users. For big data analysis, a solution using text mining technology can collect and refine data online, and even handle matrix data generation, which can be analyzed using text mining technology. To analyze trends by travel type, keywords were selected as "free travel to Japan" and "packaged travel to Japan."
According to the analysis, the frequency analysis of the words associated with free travel and package travel shows the travel attributes, such as travel destination, travel partner, accommodation type, itinerary, and so on, in common. In case of free travel, people are shown looking into accommodation patterns such as hotels, lodgings, and resorts to prepare themselves for the overall tour, and collecting information to make and implement travel schedules and plans, such as information on viewing streets, methods of use and various means of transportation, such as tourist attractions, travel information, etc. This information is usually collected through cafes and blogs, sharing information with each other and answering questions and answers. For package tours, words related to travel agencies, products of travel agencies, and schedules of travel agencies appeared, and the timing was various, including summer, winter, September, August and October. Family tours, mostly parents and family members, were higher than tours with friends, and many customers are preparing for the package tour alone. There is a high interest in traveling with themes such as backpacking, train travel, cruise tour, island tour, sea tour and spa tour.
It is meaningful that this study analyzed the trend of Koreans traveling to Japan by type of travel by utilizing big data analysis in a departure from the existing survey method. It is believed that there will be value as basic data in the future as reference materials for understanding the trends of individual free and package tours to Japan and seeking ways to promote marketing for each type of travel and develop tourism products.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서 론 1
• 제 1 절 문제제기와 연구목적 1
• 1. 문제제기 1
• 2. 연구목적 5
• 제 2 절 연구범위와 연구방법 7
• 1. 연구범위 7
• 2. 연구방법 8
• 제 2 장 이론적 배경 9
• 제 1 절 빅데이터 9
• 1. 빅데이터 개념 및 특징 9
• 2. 빅데이터 유형 13
• 3. 빅데이터 분석 기술 14
• 제 2 절 개별자유여행(FIT: free independent tour) 18
• 1. 여행형태분류 18
• 2. 개별자유여행의 개념 19
• 3. 개별여행여행의 특성 23
• 4. 개별자유여행의 유형 26
• 제 3 절 패키지여행(GPT: group package tour) 28
• 1. 패키지여행 정의 28
• 2. 패키지여행 특성 33
• 제 3 장 연구설계와 분석방법 34
• 제 1 절 데이터 수집 대상 및 범위 34
• 제 2 절 데이터 수집 방법 34
• 제 3 절 데이터 분석 방법 35
• 제 4 장 연구결과 36
• 제 1 절 데이터 수집 및 결과 36
• 1. 데이터 수집 건수 36
• 2. 키워드의 연관 단어 빈도 37
• 3. TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)
• 분석 43
• 4. 데이터의 시각화 47
• 5. 중심성 분석 51
• 제 2 절 종합토의 54
• 1. 분석결과 요약 54
• 2. 시사점 56
• 제 5 장 결 론 59
• 참고문헌 61
• Abstract 68