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An Analysis of the Hocance Phenomenon using Social Media Big Data

소셜 미디어 빅데이터를 활용한 호캉스(hocance) 현상 분석

  • Choi, Hong-Yeol (Department of Tourism Management, Jeju National University) ;
  • Park, Eun-Kyung (Department of Hotel and Tourism, Daegu University) ;
  • Nam, Jang-Hyeon (Department of Food and Food Service Industry, Kyungpook National University)
  • 최홍열 (제주대학교 관광경영학과) ;
  • 박은경 (대구대학교 호텔관광학과) ;
  • 남장현 (경북대학교 식품외식산업학과)
  • Received : 2021.05.30
  • Accepted : 2021.06.23
  • Published : 2021.06.30

Abstract

Purpose - The purpose of this study was to examine the recent popular consumption trend, the hocance phenomenon, using social media big data. The study intended to present practical directions and marketing measures for the recovery and growth of the hotel industry after COVID-19 pandemic. Design/methodology/approach - Big data analysis has been used in various fields, and in this study, it was used to understand the hocance phenomenon. For three years from January 1, 2018 to December 31, 2020, we collected text data including the keyword 'hocance' from the blog and cafe of NAVER and Daum. TEXTOM and UCINET 6 were used to collect and analyze the data. Findings - According to the results of analysis, the words such as 'hocance', 'hotel', 'Seoul', 'travel', 'swimming pool', 'Incheon', 'breakfast', 'child' and 'friend' were identified with high frequency. The results of CONCOR analysis showed similar results in all three years. It has been confirmed that 'swimming pool', 'breakfast', 'child' and 'friend' are important when deciding on the hocance package. Research implications or Originality - The study was differentiated in that it used social media big data instead of traditional research methods. Furthermore, it reflected social phenomena as a consumption trend so there was practical value in establishing marketing strategies for the tourism and hotel industry.

Keywords

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