A Study on Active Senior Travel Recognition Using ChatGPT

ChatGPT를 활용한 액티브 시니어 여행 인식 탐색 연구

Abstract

ChatGPT, a leading example of generative AI, is expanding the use of its LLM (Large Language Model) from traditional academic fields such as literature and creative writing to practical areas like management, tourism, and media. This study was conducted with active seniors to analyze their perceptions of travel and tourism, identifying key areas of interest and specific details. ChatGPT was utilized as an analytical tool in major areas of the study, providing suggestions for key findings.The research findings are as follows: First, terms closely associated with active senior travel include retirement, together, service, consumption, leisure, health, life, hobby, culture, generation, platform, wellness, and program. Second, centrality analysis showed that words like service, leisure, and together had high degrees of centrality and closeness centrality, while terms such as health, domestic, culture, activity, program, and life had high closeness centrality. Third, based on the CONCOR analysis with suggestions from ChatGPT, two clusters were identified: 'Retirement and Lifestyle' and 'Senior Services and Platforms'. Based on the research findings, practical implications for active senior travel were identified, along with academic implications for the field of tourism studies.

Ⅰ. 서론

의료기술의 발달로 인해 기대수명이 연장되면서 우리나라 인구의 고령화가 빠르게 진행되고 있다. 과거 출생한 베이비붐 세대의 시니어 계층 유입으로 인해 다양한 사회 현상들이 나타나고 있으며, 높은 경제력과 활동력을 보이는 ‘뉴블루슈머(newbluesumer)’로의 부상이 관심을 끌고 있다[1].

국내 통계자료를 근거로 살펴보면, 국내 65세 이상 노인 인구의 비중은 매해 꾸준히 증가 추세이며, 2020년 기준 16.1%에서 2030년 20.5% 수준으로 증가할 것으로 예상된다[2]. 한국 사회의 변화로 인해 시니어 인구의 복지 확대 및 의료 비용 증가, 성인병 확대, 핵가족화로 인한 사회관계 변화, 우울증 및 자살률 증가 등 복합적인 사회적 문제들이 대두될 것으로 보인다[3]. 이런 시니어 인구의 삶의 질을 높이는 부분에 대한 관심이 높아지고 있다. 시니어 인구는 높은 경제력을 바탕으로 여행에 능동적으로 참여하고 있으며, 여행시장의 관점에서도 시니어 인구는 잠재소비자로 구분하여 관심도를 높이고 있다[4].

이러한 시니어 인구의 여행 등 관광 활동은 더 나은 삶을 향유할 수 있도록 만드는 중요한 부분이며, 사회 활동 은퇴 이후 무료했던 삶에서 관광 활동을 통해 심리적 안정감 확보, 신체적 건강 증진, 죽음에 대한 심리적 불안감 상쇄 등 다양한 효과를 기대할 수 있다[5]. 미국 시카고대 심리학 전공인 ‘버니스 뉴가튼(Bernice Neugarten)’ 교수는 사회활동 은퇴 후 여유로운 여가시간과 경제력을 바탕으로 소비활동을 능동적으로 하는 건강한 55세에서 75세 중장년층을 ‘액티브 시니어(active senior)’라고 명명했으며, 이 세대는 과거 동시대 세대들과 비교해도 보다 능동적이고 적극적인 삶을 즐긴다고 설명하였다[6].

미래 관광시장 변화에 영향을 줄 액티브 시니어의 중요성에도 불구하고, 현재 액티브 시니어 관련 연구는 시작 단계에 머물러 있다. 액티브 시니어의 여가와 문화 기회 확장을 위한 O4O 문화 콘텐츠 플랫폼 서비스 디자인 연구[2], 소셜 네트워크 분석을 적용하여 액티브 시니어 관광객의 관광 활동 참여 행동을 조사한 연구[6], 지속 가능한 건강을 확보하기 위한 액티브 시니어의 여가 제약이 제약-협상과 행동의도, 삶의 질에 미치는 영향을 규명한 연구[7], 대구광역시 사례를 중심으로 소셜 네트워크 분석을 통해 액티브 시니어 관광객의 관광 공간 내 행동을 조사한 연구[8], 액티브 시니어의 치유관광 동기와 여가 선택속성이 여가태도에 미치는 영향을 살펴본 연구[9], 액티브 시니어의 관광 경험이 사회적 지지와 심리적 회복력, 심리적 행복감에 미치는 구조적 영향 관계를 살펴본 연구[3], 액티브 시니어의 디지털 정보수용력과 외식주문 기술 서비스에 대한 인식을 규명한 연구[10], 호텔 액티브 시니어 고객의 경험 가치가 주관적 웰빙과 행동의도에 미치는 영향에서 호텔 예약 방법의 조절효과를 검증한 연구[11], 액티브 시니어 관광객의 웰니스 가치가 태도와 관광 행동의도에 미치는 영향을 규명한 연구[12] 등이 진행되었다.

코로나19 발병 이후 시니어 인구의 ‘웰에이징(well-aging)’ 등 건강에 대한 관심이 크게 증가한 상황에서 액티브 시니어의 관광 영역에 대한 연구의 확대가 필요한 실정이다. 아울러 관광연구 분야 내에서 생성형 AI인 ChatGPT를 활용하거나, 연구의 주제로 진행하는 연구들이 점차 증가하고 있다[13, 14, 15]. 관광 연구 분야 외 교육학 및 미디어학 등에서 ChatGPT의 실제 적용 효과 분석 및 향후 활용 방향 등을 제안한 연구들이 활발하게 진행되고 있지만[16], ChatGPT 적용 및 활용 부분이 단순히 도출된 결과를 비교하거나, 향후 적용 범위를 논의한 연구들이 대다수이다. 구체적으로 ChatGPT를 활용하여 연구의 분석 도구로 적용하고, 주요 결과를 도출하면서 결과를 비교하는 연구는 향후 관광영역에서 ChatGPT의 활용 폭을 넓히는 계기를 마련할 것이다.

따라서 본 연구는 첫째, 최근 관광영역에서 관심도가 크게 증가하고 있는 액티브 시니어 인구를 대상으로 여행 등 관광영역에서 어떠한 인식과 관심 등을 가지고 활동하고 있으며, 향후 예측되는 현상은 어떤 부분이 있는지를 탐색적 연구 형태를 적용하여 진행하고자 한다. 둘째, 이러한 연구를 진행하기 위해 주요 소셜미디어 등에서 데이터를 추출하여 적용하고, 주요 분석과정에서 분석 도구로서 ChatGPT를 적극적으로 활용하면서 연구를 단계적으로 진행하고자 한다. 셋째, 도출된 연구 결과를 바탕으로 관광산업 및 학계에서 활용할 수 있는 기초자료를 제공하고자 한다.

Ⅱ. 이론적 배경

2.1 관광분야 ChatGPT 및 관련 연구

ChatGPT는 ‘거대언어모델(Large Language Model: LLM)’ 중 가장 주목받고 있는 모델로 손꼽히고 있으며, 생성형 AI 기술을 기반으로 다양한 영역에서 활용되고 있으며 업무 효율성 향상 및 개별 맞춤 학습에도 폭넓게 사용되고 있다[17]. ChatGPT는 인간과의 대화를 위해 최적의 서비스를 제공하는 모델이다. ChatGPT는 일반적인 대화를 통해 질문에 대답하고, 정보처리에 대한 실수를 인정하며, 나아가 부적절한 요청에 대해 거부할 수 있는 기능을 탑재하고 있다[19]. ChatGPT는 전 세계적으로 큰 관심과 활용 방향에 대한 심도 있는 논의가 진행되고 있으며, 대학에서는 교수자 중심의 수업 방식에서 학습자 중심으로 전환하기 위한 교육 도구로도 검토되고 있으며, 대학에서 새롭게 진행하는 참여형 학습 프로그램 개발 시에도 적극적으로 활용되고 있다[18]. ChatGPT는 GPT-3.5 모델에서는 처리 토큰 수가 4,096개 수준이었으나, GPT-4o로 발전되면서 처리 토큰 수가 32,768개로 크게 확대되면서 한국어 처리 능력 향상 및 그 활용도가 크게 넓어지고 있다[20].

이러한 ChatGPT의 확장성이 커지는 현시점에서 관광 분야에서도 ChatGPT를 주제로 한 연구들이 점차 확대되고 있다. ChatGPT를 통해 수집된 관광정보의 품질이 이용자들의 지각된 가치와 만족도에 미치는 영향을 규명하는 연구가 진행되었다[13]. 연구 결과, 관광정보 품질 중 적절성은 쾌락적 가치와 효용적 가치에 유의한 영향을 끼치는 것으로 나타났으며, 관광정보 품질 중 완전성은 효용적 가치에만 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 관광 및 호텔 산업에서 ChatGPT 잠재력을 확인하기 위해 5W1H 원칙을 적용하여 개념적 조직을 반영하여 연구를 진행하였다[21]. 이를 통해, 많은 수의 여행객은 여행 목적으로 ChatGPT 이용을 관광 중에 이용할 의향을 가지고 있으며, ChatGPT는 관광 경험 중 여행객에게 즐거움과 만족도를 높이는데 기여하는 것으로 확인되었다. 생성형 AI인 ChatGPT를 활용한 문제중심학습 중 학습자의 디지털 리터러시 인식과 성과 진단 연구가 질적연구 및 양적연구 형태로 진행되었다[14]. 연구 결과, ChatGPT를 활용한 문제중심학습은 학습자의 디지털 리터러시 향상에 도움을 주는 것으로 확인되었으며, 과제 유형과 단계별 활용 정도에 따라 영향 차이는 존재하는 것으로 확인되었다. 또한 IPA 분석을 진행한 결과, 디지털 리터러시 요소 중에서 문제해결력과 정보기술 활용 역량을 중심으로 개선이 선행되어야 한다고 주장하였다. ChatGPT의 신뢰 형성과 행동 의도에 미치는 선행 요인과 매커니즘을 탐색한 연구가 진행되었다[22]. 이를 통해, 익숙함과 정보의 질은 정서적, 인지적 신뢰 양쪽에 유의한 영향을 미치며, 참신함은 인지적 신뢰에만 유의한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 또한 개인적 혁신성은 익숙함과 인지적 신뢰 관계를 약화시키며, 지각된 의인화 수준은 참신함, 익숙함, 인지적 신뢰 관계를 강화시키는 것으로 나타났다. 스마트관광 혁신을 위한 ChatGPT의 서비스 품질 개선에 대한 연구가 시행되었다[15]. 연구 결과, ChgtGPT의 설명성과 창의성은 지각된 유용성에 유의한 영향을 미치며, 다양성과 설명성, 창의성은 기대일치에도 유의한 영향을 끼치는 것으로 확인되었다. 또한 정보성, 접근성, 상호작용성, 개인화는 기대일치에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 액티브 시니어 여행 등 관광 인식을 규명하는 연구를 진행하면서, 생성형 AI인 ChatGPT를 분석 도구로 활용하여 기존 관광영역의 ChatGPT 연구를 보다 확장하자고 한다.

2.2 액티브시니어 여행 및 관련 연구

1951년 제2회 국제노년학회에서는 신체적 변화에 초점을 맞춘 노인의 개념이 부정적으로 인지된다는 부작용을 감소시키기 위해 연장자를 의미하는 ‘실버(silver)’, ‘시니어(senior)’와 같은 보다 완화된 개념을 적용하기 시작하였다[3]. ‘액티브 시니어(active senior)’는 활동적이고 건강함을 의미하는 ‘액티브(active)’와 연장자, 노인, 노령층을 의미하는 ‘시니어(senior)’의 합성어로서, 독립적이고 적극적으로 사회활동을 참가하고 자아실현과 계속되는 새로운 도전에 능동적이라는 특징을 가지고 있다[2]. 액티브 시니어는 과거 노인 즉, 시니어 계층과는 다르게 심리적 및 경제적 여유를 수반하며, 외부 여가 활동 욕구가 크고, 보다 가치 있는 소비활동을 하려는 생각과 삶의 질 향상을 위한 욕구가 높은 라이프 스타일을 추구한다[23]. 과거 시니어 계층은 관광을 복지 측면에서 부정적 관점으로 바라보기도 했지만, 액티브 시니어는 본인들을 여행 및 관광 활동의 주체로 인식하고 여행 및 관광 활동을 통해 리프레시 및 행복감을 느낄 수 있다[24].

최근 진행된 액티브 시니어 여행 및 관광 연구는 소셜네트워크 분석을 활용한 관광 참여활동을 세부적으로 분석하거나, 행동의도, 심리적 행복감 및 회복력, 삶의 질과 같은 심리 변인의 영향 구조를 비교·분석하는 연구가 주로 진행되었다. 이와 관련하여 소셜네트워크 분석을 통해 대구광역시의 액티브 시니어 관광 행동을 분석한 연구가 진행되었다[8]. 연구 결과, 액티브 시니어가 동시 방문한 관광 공간 중 가장 높은 유형은 팔공산 케이블카와 동화사로 이동하는 관광 패턴이다. 또한 내향 중심성이 높은 관광지는 대구수목원이며, 외향 중심성이 높은 관광지는 서문야시장으로 확인되었다. 액티브 시니어의 관광 경험과 사회적 지지, 심리적 회복력, 심리적 행복감 간의 구조적 관계 검증 관련 연구도 진행되었다[3]. 이를 통해, 관광 경험은 사회적 지지 및 심리적 회복력, 심리적 행복감에 유의한 영향을 끼친다는 점을 확인하였다. 또한 관광 경험과 심리적 행복감 사이에 심리적 회복력은 유의한 매개 영향을 발휘하는 것으로 나타났다. 확장된 목표지향적 행동 모형을 적용하여 액티브 시니어의 웰니스 가치와 태도, 관광 행동 의도 사이에 영향 관계를 규명하는 연구가 진행되었다[12]. 연구 결과, 웰니스 가치는 액티브 시니어의 태도와 관광 행동의도에 유의한 영향을 미치며, 액티브 시니어의 태도, 긍정적 및 부정적 예기정서는 열망에도 긍정적인 영향을 끼치는 것으로 확인되었다. 또한 열망은 액티브 시니어의 관광 행동의도에 가장 큰 영향을 미치는 변인으로 파악되었다.

Ⅲ. 연구방법

3.1 연구문제

본 연구는 관광 분야에서 주목도가 높아지고 있는 엑티브 시니어를 대상으로 여행 등의 관광 인식 탐색을 위해 연구를 시행하고자 한다. 연구를 진행하기 위해 ChatGPT를 분석 도구로 활용하여 주요 결과룰 도출하고자 한다. 이러한 연구를 시행하기 위해 정립한 세부 연구과제는 다음과 같다.

연구과제 1 : 액티브 시니어 여행 관련하여 수집한 단어들은 어떤 특징과 수치를 보여주고 있는가?

연구과제 2 : 액티브 시니어 여행의 인식 탐색을 위하여 ChaGPT는 어떻게 활용되며, 분석을 통한 결과를 통해 제안되는 시사점을 무엇이 있는가?

3.2 자료수집 및 분석 절차

본 연구의 목적을 달성하기 위해 액티브 시니어 여행과 연관성이 깊은 단어를 수집해야 한다. 단어 수집 기간은 최근 관광영역에서 액티브 시니어 대한 관심이 높아지기 시작한 2021년 8월 1일부터 2024년 7월 31일까지로 설정하였다. 구체적인 수집 채널은 네이버의 카페, 지식인 등과 다음의 블로그, 카페, 마지막으로 구글의 페이스북에서 수집하였다. 연구의 원활한 진행을 위하여 전문 단어 수집 사이트인 ‘텍스톰(textom)’을 활용하였다. 텍스톰에서 ‘키워드 미리보기’를 통해 최근 액티브 시니어 여행 관련 검색이 활발하게 진행되고 있는지를 확인하고 구체적인 수집 절차에 들어갔다.

최종 수집된 액티브 시니어 여행 관련 단어는 총 5,346개(2.70MB)가 수집되었다. 분석 절차는 선행 연구를 기반으로 적용하여 총 5단계를 동일하게 반영하였다[25]. 1~2단계에서는 액티브 시니어 여행 관련 단어를 대상으로 텍스트 마이닝 과정을 진행하며, 총 60개의 단어를 선정하는 과정이다. 이 과정에서는 수집된 단어 중 조사, 접속사, 불필요한 단어 등을 수기로 삭제하는 과정이 포함되어 있다. 이후 선정된 60단어를 대상으로 KrkTitle 프로그램을 이용하여 One-mode 매트릭스를 구성하였다. 이 단계는 연구자가 수기 분석 형태로 진행하였다. 3~4단계에는 UCINET을 활용하여 분석을 진행하는 과정이며, 먼저 각 단어의 관계들을 파악하기 위해 빈도분석, 중심성 분석, 의미연결망 분석을 진행하는 과정이다. 이 단계 중 빈도분석 시각화 이미지와 의미연결망 분석 시각화 이미지는 ChatGPT를 통해 시각화하였다. 기존 연구에서는 UCINET 내에 포함되어 있는 NetDraw를 통해 시각화 이미지 작업을 진행하지만 본 연구에서는 ChatGPT에게 시각화 이미지 작업을 지시한 후 결과를 도출하였다. 마지막 5단계에서는 보다 깊이 있는 결과를 도출하기 위하여 ‘CONCOR(CONvergence of iterated CORrealtion)’을 시행하였다. CONCOR 분석을 통해 액티브 시니어 여행 관련 단어들의 군집을 형성할 수 있으며, 이를 통해 추가적인 의미를 해석할 수 있다[26]. 이 단계에서는 해당 연구주제에 대해 담론 등 추가적인 의미를 도출할 수 있는 단계이다. 따라서 ChatGPT를 최대한 활용하여 분석을 진행하였다. CONCOR 분석의 군집 구분은 ChatGPT를 통해 제안받았으며, 군집명의 경우도 단어들의 군집 속성을 반영하여 ChatGPT가 그룹명을 제안하도록 명령어를 반영하였다.

Ⅳ. 분석결과

4.1 빈도분석 및 중심성 분석

액티브 시니어 여행과 관련성이 높은 단어 60개를 대상으로 빈도분석을 시행하였다. 1위로 빈출 빈도를 나타낸 단어는 ‘은퇴(405)’이며, 그다음으로 ‘함께(359)’, ’서비스(348)‘, ’소비(236)‘로 나타났다. 은퇴 이후의 삶을 보다 능동적으로 보내기 위하여 액티브 시니어 세대는 여행을 통해 제2의 삶을 시작하며, 부인 등 가족과 함께 다양한 관광 서비스와 소비활동을 영위하고 있기 때문에 나타난 결과로 보인다. 그다음 단어는 여가(231)’, ‘건강(227)’, ‘삶(219)’, ‘취미(186)’, ‘국내(184)’, ‘문화(172)’, ‘인생(163)’, ‘세대(156)’, ‘60대(151)’, ‘플랫폼(147)’, ‘웰니스(145)’, ‘프로그램(139)’, ‘트렌드(138)’, ‘교육(135)’, ‘상품(133)’, ‘프리미엄(128)’, ‘커뮤니티(128)’, ‘활동(123)’, ‘디지털(121)’ 등으로 나타났다. 액티브 시니어 여행 관련 단어의 빈도분석 및 비율은 <표 1>과 같고, 시각화를 진행한 이미지는 <그림 1>에 정리하였다.

<그림 1> 액티브 시니어 여행 빈도분석 시각화 결과

<표 1> 액티브 시니어 여행 관련 빈도분석 결과

그다음 단계로 액티브 시니어 여행 관련 연결 중심성 분석을 시행하였다. 분석 결과, ‘서비스(.073)’, ‘은퇴(.056)’, ‘여가(.049)’, ‘플랫폼(.41)’, ‘취미(.04)’, ‘함께(.036)’, ‘소비(.036)’, ‘투자(.035)’, ‘건강(.034)’, 국내(.032)’, ‘커뮤니티(.032)’, ‘삶(.03)’, ‘맞춤형(.03)’, ‘문화(.029)’, ‘웰니스(.028)’, ‘유치(.028)’, ‘활동(.025)’, ‘세대(.024)’, ‘프로그램(.024)’, ‘스타트업(.024)’, ‘디지털(.022)’, ‘제공(.022)’, ‘60대(.021)’, ‘교육(.021)’ 등의 순서로 단어가 나타났다.

연결 중심성 분석 이후 다음 단계로 근접 중심성 분석을 시행하였다. 분석 결과, ‘서비스(.992)’, ‘여가(.992)’, ‘함께(.983)’, ‘건강(.983)’, ‘국내(.983)’, ‘은퇴(.975)’, ‘문화(.975)’, ‘활동(.975)’, ‘삶(.966)’, ‘프로그램(.966)’, ‘라이프(.966)’, ‘서울(.966)’, ‘소비(.958)’, ‘취미(.958)’, ‘세대(.958)’, ‘교육(.958)’, ‘시장(.949)’, ‘인생(.941)’, ‘60대(.941)’, ‘플랫폼(.941)’, ‘웰니스(.941)’, 트렌드(.941)’, ‘맞춤형(.941)’, ‘해외여행(.941)’. ‘제공(.941)’, ‘상품(.932)’ 등의 순서로 단어가 나타났다. 액티브 시니어 여행과 연관성이 깊은 단어의 연결 중심성과 근접 중심성 분석 결과는 <표 2>와 같다. 분석 결과를 바탕으로 적용한 시각화 이미지는 <그림 2>에 정리하였다.

<표 2> 액티브 시니어 여행 관련 중심성 분석 결과

<그림 2> 액티브 시니어 여행 관련 의미연결망 분석 시각화 결과

4.2 CONCOR 분석

액티브 시니어 여행 관련 단어 중심의 상관관계를 바탕으로 단어 블록을 형성하고, 이를 바탕으로 단어의 군집을 도출할 수 있는 보다 구체적인 분석 방법론인 ‘CONCOR(COnvergence of iterated COrrelation)’ 분석을 진행하였다[27].

액티브 시니어 여행과 관련하여 CONCOR 분석을 진행한 결과, 총 2가지의 군집이 제안되었다. 구체적으로 제안된 군집을 설명하면, 첫 번째 군집은 은퇴, 소비, 여가, 건강, 삶, 취미, 문화, 인생, 세대, 60대, 트렌드, 활동, 디지털, 운동, 라이프, 온라인, 생활, 행복, 신중년, 사회, 노인, 마케팅 등으로 구성되어 있으며, 군집명은 ‘은퇴 및 라이프스타일’로 제안되었다. 두 번째 군집은 함께, 서비스, 국내, 플랫폼, 웰니스, 프로그램, 교육, 상품, 프리미엄, 커뮤니티, 투자, 실버타운, 뉴스, 맞춤형, 마곡, 해외, 서울, 해외여행, 관광, 스타트업 등이 제안되었으며, 군집명은 ‘고령층 서비스 및 플랫폼’으로 제안되었다. 액티브 시니어 여행 관련 CONCOR 분석 결과는 <표 3>과 같으며, CONCOR 분석 시각화 이미지는 <그림 3>에 정리하였다.

<그림 3> 액티브 시니어 여행 관련 CONCOR 시각화 결과

<표 3> 액티브 시니어 여행 관련 CONCOR 분석 결과

Ⅴ. 결론

최근 생성형 AI에 대한 관심이 증가하면서 다양한 업무 및 산업영역에서 생성형 AI의 접목이 진행되고 있다. 생성형 AI의 대표 주자인 ChatGPT는 LLM 모델을 중심으로 문학, 창작 등 순수 학문 영역에서부터 경영, 관광, 미디어 등 실용 학문 영역까지 그 활용 범위를 확대하고 있다.

본 연구는 관광 분야에서 주목도가 크게 높아지고 있는 액티브 시니어를 대상으로 그들의 여행과 관광영역을 어떻게 인식하고 있으며, 주요 관심 분야 및 특이 사항 등은 어떤 것들이 있는지를 분석하기 위해 진행되었다. 또한 최근 각광받고 있는 ChatGPT를 활용하여 주요 분석 영역에서 분석 도구로 적극적으로 활용하고, 결과 도출 시 ChatGPT에게 결과를 제안받는 형태로 연구에서 ChatGPT 활용을 병행하여 진행하였다. 이렇게 진행된 연구의 결과는 아래와 같다. 첫째, 액티스 시니어 여행과 관련성이 깊은 단어는 은퇴, 함께, 서비스, 소비, 여가, 건강, 삶, 취미, 문화, 인생, 세대, 플랫폼, 웰니스, 프로그램 등으로 나타났다. 둘째, 중심성 분석 결과, 서비스, 여가, 함께 등의 단어는 연결 중심성 및 근접 중심성이 모두 높게 나타났으나, 건강, 국내, 문화, 활동, 프로그램, 라이프 등의 단어는 근접 중심성이 높게 확인되었다. 셋째, ChatGPT의 제안을 통해 CONCOR 분석을 진행한 결과, 2가지 군집을 제안받았다. 제안받은 군집명은 ‘은퇴 및 라이프스타일’과 ‘고령층 서비스 및 플랫폼’ 두 가지이다.

본 연구의 학술적 및 실무적 시사점을 아래와 같이 기술하였다. 첫째, 과거 선행되어 진행된 액티브 시니어 여행 관련 연구들은 참여행동, 행동의도, 삶의 질, 여가 선택속성, 심리적 행복감, 주관적 웰빙 등 액티브 시니어의 여행 및 관광 관련 심리적 변수 및 활동 범위 등에 초점을 맞추어 진행되었다. 본 연구는 소셜미디어, SNS에서 수집한 데이터를 바탕으로 액티브 시니어의 여행 관련 인식을 살펴보고, 관심 영역을 규명하는 계기를 마련하였다. 둘째, 기존 소셜미디어 등을 기반으로 진행된 연구들은 분석 도구로 UCINET을 주로 활용하여 진행하였다. 본 연구는 실험적 관점에서 UCINET과 함께 ChatGPT를 병행 활용하여 CONCOR 분석을 진행하고, ChatGPT가 제안한 연구 결과를 검토 및 반영하면서 연구를 진행하였다. 이는 관광 연구영역에서 ChatGPT의 활용도 향상 및 적용 폭을 넓히는 사례를 제공하였다. 특히 기존에 UCINET에 포함되어 있는 NetDraw를 활용하여 주요 결과를 시각화하였으나, ChatGPT를 통해 시각화 결과를 도출하면서 ChatGPT의 활용도를 높였다. 이를 통해 주요 연구 결과의 도출시간을 단축하고, 연구 생산성을 높이는 계기를 마련하였다. 셋째, 중심성 분석 결과, 서비스, 여가, 함께 등의 단어는 연결 및 근접 중심성이 모두 높게 나타났다. 하지만 문화, 활동, 프로그램, 라이프, 취미, 교육 등은 근접 중심성이 높게 나타났다. 이는 액티브 시니어의 여행 시에 구체적인 문화 및 관광 활동 프로그램이 중요하며, 특히 제2의 인생을 향유하고 있는 액티브 시니어 세대가 다양한 여행 관련 교육 등을 제공받고, 활동적인 삶을 살기 위한 욕구가 반영된 결과라고 판단된다. 넷째, ChatGPT를 통한 CONCOR 분석을 통해 2가지 군집을 제안받았다. 액티브 시니어의 여행 활동에서 그들의 라이프스타일을 잘 반영할 수 있는 부분이 중요하며, 특히 최근 인터파크에서 출시된 액티브 시니어 여행 상품인 ‘시놀’에 대한 관심과 함께 다양한 액티브 시니어 여행상품 및 서비스와 활발하게 의견을 공유할 수 있는 소통 플랫폼의 중요성을 확인한 결과이다. 따라서 액티브 시니어의 여행 및 관광을 활성화하기 위해서는 맞춤형 여행 상품 고도화 및 맞춤형 서비스 플랫폼 확대가 중요한 것으로 사료된다. 덧붙여 ChatGPT를 통해서도 연구자가 연구 결과를 바탕으로 한 군집 도출 및 명칭 제안 등의 분석 작업에 도움을 받을 수 있었다. 이는 향후 관광 분야의 다양한 연구영역에서 주요 결과를 제안 및 활용할 수 있는 연구의 확장에도 일부 기여한 것으로 판단된다.

본 연구는 상기 언급한 결과 및 시사점 외에도 연구의 한계점 및 항후 계획은 존재한다. ChatGPT를 통해 주요 분석을 진행하면서, 아직 ChatGPT가 한글 분석결과 도출에는 일부 에러가 발생하기 때문에 수 차례 반복 분석을 통해 원하는 결과를 도출하였다. 이러한 ChatGPT 관련 분석 도구의 활용성 확대는 일부 어려움이 발생하기 때문에 이를 개선할 수 있는 향후 ChatGPT 버전의 향상을 기대한다.