빅데이터를 활용한 여가트렌드 분석

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This study analyzed the semantic network of leisure - related keywords reported in newspapers for the last 10 years. Specifically, it examined keywords of high degree of centrality and how those keywords constitute the sub-groups in leisure articles. This was an attempt to look at leisure trends using Big Data. To this end, a total of 3,359 news articles were collected from 13 news papers and processed through the semantic network analysis presented by NetMiner program. The analyses offered the following results. First, the top - level leisure related keyword network fluctuated with time. Leisure keywords such as ‘weekend’, ‘calm’, ‘gambling’, and ‘health’ were at the top of the list in 2008, while ‘families’, ‘travel’, ‘tourism’, ‘leisure’, ‘sports’, and ‘shopping’ came to the top in 2017. Leisure related keywords were building a meaningful network in relation to place, activity, and time. Second, the top keywords in the network that symbolize leisure of Korean society were similar regardless of the centrality. Keywords were such as ‘Yeongjongdo’, ‘Seoul’, ‘metropolitan area’, ‘outdoor’, ‘camping’, etc. Simultaneous appearance keywords appeared in the order of ‘Yeongjongdo – airport’, ‘a day - 5 hour’, ‘Yeongjongdo – waterway’, ‘Yeongjongdo – sea’, ‘Yeongjongdo – park’, ‘exhibition - Jamsil playground’, Third, in the last 10 years, the keyword network symbolizing leisure of Korean society is composed of 20 large and small subgroups. The subgroups consisted of single familiy, a shopping mall, a resort, and the ocean. The first group consisted of a large group consisting of 63 keywords (47.0%) and the first group was grouped into six meaningful subgroups. Keywords were ‘Yeongjongdo’, ‘outdoor’, ‘bicycle’, ‘park’, ‘4 major rivers’, ‘sports’, etc.

참고문헌 (Reference)

• 1 박선권, "현대적 여가의 상태" 르네상스 2006
• 2 국가지표체계, "해외여행자수"
• 3 김효림, "텍스트 마이닝 기법을 활용한 여가활동 키워드 분석" 한국여가레크리에이션학회 42 (42): 59-69, 2018
• 4 이정환, "캠핑족 300만․6000억 시장․․․더위보다 뜨거운 ‘캠핑 대한민국’"
• 5 캠핑아웃도어진흥원, "캠핑산업현황 통계조사" 2018
• 6 김태영, "캠핑관광의 급속한 성장과 경남의 시사점" 2012
• 7 이재호, "정부3.0실현을 위한 빅데이터 활용방안" 한국행정연구원 2013
• 8 한승백, "자본의 시대, 도시 속 스포츠 공간 탐색. 스포츠공간의 사회학적 이해" 63-73, 2012
• 9 김경식, "여가학 연구 주제어의 사회연결망 분석: 최근 10년간(2006-2015) 발간된 3대 국제저널을 중심으로" 한국여가레크리에이션학회 41 (41): 29-43, 2017
• 10 지현진, "여가스포츠 인프라 구축을 통한 도시 발전 전략 탐색" 한국여가레크리에이션학회 33 (33): 171-180, 2009
• 11 경기개발연구원, "여가문화의 새로운 트렌드" 경기개발연구원 2013
• 12 김광석, "싱글족(1인가구)의 경제적 특성과 시사점" 15 (15): 2015
• 13 구강본, "스포츠관광의 사회적 담론과 메가트렌드" 한국사회체육학회 (36) : 131-144, 2009
• 14 이현정, "사회연결망분석을 이용한 마케팅연구의 지식구조 분석" 한국경영학회 43 (43): 965-992, 2014
• 15 김성우, "빅데이터의 정책적 활용과 과제 - 빅데이터 추진 현황과 정책적 적용 쟁점을 중심으로 -" 한국비교정부학회 18 (18): 309-324, 2014
• 16 예술경영지원센터, "빅데이터를 활용한 공연소비 트렌드 분석 보고서" 예술경영지원센터 2017
• 17 위키백과, "빅데이터"
• 18 김용범, "빅 데이터를 활용한 국내 여가활동 동향 분석: 2004-2013" 한국관광연구학회 29 (29): 191-205, 2015
• 19 문화체육관광부, "국민여가활성화 기본계획" 2018
• 20 한국패션협회, "국내 패션업계 복종별 시장현황" 8-, 2017
• 21 유정우, "국내 자전거 시장 年 5000억규모 급성장했지만…"
• 22 최윤정, "‘빅데이터’ 관련 신문기사의 의미연결망 분석" 사이버커뮤니케이션학회 31 (31): 241-286, 2014
• 23 Wasserman, S., "Social network analysis: Methods and applications" Cambridge University Press 1994
• 24 김보경, "SNS를 활용한 레저스포츠 트렌드 분석" 여가문화학회 14 (14): 83-102, 2016
• 25 Grantz, J., "Extracting value from chaos"
• 26 Freeman, L. C., "Centrality in Social Networks : Conceptual Clarification" 1 (1): 215-239, 1979
• 27 조성우, "Big Data 시대의 기술" KT 종합기술원 2011
• 28 Stebbins, R. A., "Amateurs, professionals, and serious leisure" McGill-Queen's University Press 1992
• 29 김대희, "4대강 사업과 수변공간을 이용한 체육시설 설치에 관한 법제도적 고찰" 한국스포츠엔터테인먼트법학회 13 (13): 33-55, 2010
• 30 고용노동부, "2017년판 통계로 보는 우리나라 노동시장의 모습" 2017