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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
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2021
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학술저널
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175-196(22쪽)
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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.
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.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2025 | 평가예정 | 신규평가 신청대상 (신규평가) | |
2022-06-01 | 평가 | 등재학술지 취소 | |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (계속평가) | KCI후보 |
2013-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (기타) | KCI후보 |
2012-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (기타) | KCI후보 |
2010-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.58 | 1.58 | 1.53 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.51 | 1.4 | 1.752 | 0.45 |
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