소셜빅데이터 분석을 활용한 부산관광 인식 변화에 관한 연구 -COVID-19 이전과 이후 기간의 비교- = A Study on the Change in the Perception of Busan Tourism Using Social Big Data Analysis : Comparison of the periods before and after the COVID-19

국문 초록 (Abstract)

코로나 팬데믹으로 최근 관광업계는 최고의 위기 상황을 직면하고 있다. 코로나 펜데믹 전후에 형성된 부산관광에 대한 관광객들의 인식을 비교 분석하여 향후의 부산관광을 제고하는데 전략적으로 활용하기 위한 목적으로 본 연구를 실시하였다. 코로나 펜데믹 시기에 대량으로 생산되는 실시간 관광정보를 기반으로 이를 활용한 부산관광 인식의 분석은 필요하다고 판단된다.
소셜빅데이터의 수집채널은 네이버, 다음, 구글이며, COVID-19 이전과 COVID-19 이후 기간으로 나누어서 부산관광에 관련된 빅데이터를 수집하여 분석하였다. 소셜빅데이터 분석을 위해서 TEXTOM, UCINET 등의 빅데이터 분석 프로그램을 사용하였으며, 두 기간별로 도출된 각 100개의 키워드를 대상으로 의미연결망 분석을 진행하였다.
부산관광과 관련되어 빈출된 키워드 중 빈출빈도가 높은 키워드는 두 기간별로 차이를 나타내고는 있으나 해운대, 시티투어, 버스, 시장, 추천, 지역, 맛집, 관광공사, 광안리, 남포동 등이 출현빈도가 높은 키워드에 해당한다.
또한 CONCOR 분석결과 두 기간에는 4개의 군집이 형성되었는데, 두 기간별로 부산관광의 인식 차이를 살펴 볼 수 있었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Due to the COVID-19 pandemic, the tourism industry is currently facing its greatest crisis. This study was conducted with the aims of comparing and analyzing tourists' perceptions of Busan tourism formed before and after the COVID-19 pandemic and strategically using it to enhance Busan tourism in the future. Based on the real-time tourism information that is mass-produced during the COVID-19 pandemic, it is considered necessary to analyze the perception of Busan tourism.
The collection channels of social big data were Naver, Daum, and Google, and the analyzed big data related to Busan tourism were collected during the periods before the COVID-19 and after the COVID-19. For social big data analysis, programs such as TEXTOM and UCINET were used, and semantic network analysis was conducted for each of the 100 key words derived from the data of each period.
Among the frequently used key words related to Busan tourism, the key words with high frequency show differences between the two periods, but such words as Haeundae, city tour, bus, market, recommendation, region, restaurant, Tourism Organization, Gwanganli, and Nampodong are the key words that appear frequently. In addition, as a result of the CONCOR analysis, which is a cluster analysis, four clusters were formed during the two periods, and the difference in the perception of Busan tourism could be seen for each period.

참고문헌 (Reference)

1 박태수, "해양관광 활성화 방안 도출을 위한 빅데이터 분석 연구" (사)한국관광레저학회 32 (32): 179-194, 2020

2 여경진, "텍스트 마이닝 분석을 통한 근대 관광 및 여가활동에 관한 연구 -1930년 『동아일보』 기사를 중심으로-" 동북아관광학회 15 (15): 51-70, 2019

3 이유주, "중국인 관광객의 부산 관광지 이미지에 대한 선호도 분석" 동북아관광학회 14 (14): 197-217, 2018

4 김예지, "의미연결망 분석을 통한 부산관광에 관한 탐색적 연구: 구글 웹, 뉴스 검색을 이용하여" (사)한국조리학회 25 (25): 126-134, 2019

5 한장헌, "의미 연결망 분석을 통한 템플스테이의 종교문화적 탐색 및 관광 활성화 방안 연구" 동북아관광학회 17 (17): 89-105, 2021

6 김태훈, "언론보도 분석을 통한 국내 관광자원활성화 방안에 관한 연구: 빅 데이터 분석을 중심으로" 한국호텔외식관광경영학회 26 (26): 19-33, 2017

7 류시영, "소셜미디어에 나타난 강원도 관광에 대한 인식 연구: 빅데이터 분석을 중심으로" 한국관광연구학회 31 (31): 63-81, 2017

8 이정학, "소셜미디어 빅데이터 분석을 활용한 해양스포츠 인식변화" 한국스포츠산업경영학회 22 (22): 31-46, 2017

9 강소영, "소셜미디어 빅데이터 분석을 활용한 농촌체험관광 실태와 인식변화" 관광종합연구소 (31) : 71-88, 2019

10 윤영일, "소셜네트워크분석을 통한 캠핑에 대한 인식 변화 연구" 관광경영학회 20 (20): 265-288, 2016

11 이미경, "소셜 빅데이터를 이용한 한국인의 여행트렌드 분석 - ‘가족여행’과 ‘나홀로여행’을 중심으로 -" 한국관광학회 42 (42): 111-134, 2018

12 한진성, "소셜 빅데이터 텍스트 마이닝을 활용한 부산국제영화제(BIFF) 활성화 방안 연구 - 영화제 개최 전․후 비교 분석을 중심으로 -" 한국관광학회 40 (40): 133-145, 2016

13 이수희, "소셜 빅데이터 분석을 활용한 제주도 관광 인식에 관한 연구: 한한령 이전과 이후 비교" (사)한국관광레저학회 30 (30): 55-75, 2018

14 한장헌, "소셜 빅데이터 분석을 활용한 여수관광 인식 및 관광활성화 방안에 관한 연구" (사)한국관광레저학회 31 (31): 81-96, 2019

15 박태수, "소셜 빅데이터 분석을 통해 살펴본 울산관광에 대한 인식과 향후 발전방안 모색에 관한 연구 -CONCOR 분석 방법론을 중심으로-" 동북아관광학회 16 (16): 109-126, 2020

16 최우성, "소셜 미디어 빅데이터 분석을 통한 복합리조트 인식에 관한 연구" 한국관광산업학회 44 (44): 355-371, 2019

17 박득희, "소셜 네크워크 분석을 적용한 내국인 관광객들의교통수단에 따른 네트워크 비교 연구: 부산 지역 관광목적지를 중심으로" 한국관광연구학회 32 (32): 39-54, 2018

18 강덕제, "사회연결망분석을 통한 축제의 사회적 자본 형성요인 분석" 동북아관광학회 16 (16): 1-21, 2020

19 서정아, "사회연결망 분석을 활용한 대구의 관광지 이미지 분석 : 온라인 빅데이터를 중심으로" 한국콘텐츠학회 17 (17): 443-454, 2017

20 최우성, "빅데이터를 활용한 호텔경영학 연구동향 분석: 언어네트워크 분석을 중심으로" 한국관광산업학회 45 (45): 265-286, 2020

21 전정아, "빅데이터를 통한 캠핑 트렌드 변화 연구" 한국관광산업학회 45 (45): 443-463, 2020

22 이미경, "빅데이터를 이용한 국내 걷기여행길 연결망 분석과 경쟁력 평가" 한국관광학회 44 (44): 41-57, 2020

23 전채남, "빅데이터 분석의 이해"

24 김태호, "빅데이터 분석을 활용한 체류형 울산관광 활성화 방안에 대한 제언" 산업개발연구소 35 (35): 47-76, 2019

25 정효선, "빅데이터 분석을 활용한 남도 바닷길 미식 관광 활성화 방안 연구" (사)한국조리학회 26 (26): 129-140, 2020

26 이상묵, "빅데이터 분석을 통한 향후 부산관광 전략에 관한 연구" (사)한국조리학회 26 (26): 169-176, 2020

27 오익근, "빅데이터 분석을 통한 한국관광 인식에 관한 연구" 한국관광학회 39 (39): 107-126, 2015

28 지윤호, "빅데이터 분석을 통한 다크투어리즘 인식 규명 연구" (사)한국관광레저학회 31 (31): 39-54, 2019

29 한지연, "빅데이터 기반의 사회연결망 분석을 이용한 관광지 이미지 인식에 관한 연구" 한국관광학회 41 (41): 91-119, 2017

30 허성란, "빅 데이터를 이용한 부산의 도시평판 분석에 관한 연구" 관광경영학회 22 (22): 803-824, 2018

31 전재균, "부산국제영화제(PIFF)가 부산의 관광이미지 제고에 미친 영향에 관한 연구" (사)한국관광레저학회 16 (16): 153-169, 2004

32 김성민, "부산 야간경관 이미지의 사회연결망 분석" 한국호텔외식관광경영학회 29 (29): 249-268, 2020

33 이미순, "부산 방문 일본인 관광객의 관광지 선택속성과 만족도에 관한 연구" 한국일본근대학회 (40) : 275-290, 2013

34 오현주, "부산 관광지 매력속성의 중요도와 만족도에 관한 연구" (사)한국관광레저학회 23 (23): 41-59, 2011

35 매일경제, "골프 열풍 언제까지…MZ세대·여성 새 놀이 문화로 정착"

36 Vanessa, GB G., "Tourism Destination Management in a Post Pandemic Context" Emerald Publishing 2021

37 UNWTO, "International Travel Largely on Hold Despite Uptick in May"

38 Piazzi, R., "Destinations and the Web : A Network Analysis View" 13 (13): 215-228, 2011

39 이준혁, "APEC이후 부산 관광이미지의 변화(외래관광객을 중심으로)" 한국호텔외식관광경영학회 15 (15): 223-241, 2006

40 부산광역시, "2020년 부산관광산업 동향분석 자료(연도별 참조)"