• 아태비즈니스연구
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• 제12권2호
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• pp.161-174
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• 2021

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.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권11호
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• pp.1236-1243
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• 2017

본 논문은 기존의 TextRank 알고리즘에 상호정보량 척도를 결합하여 군집 기반에서 키워드 추출하는 LSI-based ClusterTextRank 기법과 추출된 키워드를 Latent Semantic Indexing(LSI)을 이용한 연관망 구축 기법을 제안한다. 제안 기법은 문서집합을 단어-문서 행렬로 표현하고, 이를 LSI를 이용하여 저차원의 개념 공간으로 차원을 축소한다. 그 다음 k-means 군집화 알고리즘을 이용하여 여러 군집으로 나누고, 각 군집에 포함된 단어들을 최대신장트리 그래프로 표현한 후 이에 근거한 군집 정보량을 고려하여 키워드를 추출한다. 그리고나서 추출된 키워드들 간에 유사도를 LSI 기법을 통해 구한 단어-개념 행렬을 이용하여 계산한 후, 이를 키워드 연관망으로 활용한다. 제안 기법의 성능을 평가하기 위해 여행 관련 블로그 데이터를 이용하였으며, 제안 기법이 기존 TextRank 알고리즘보다 키워드 추출의 정확도가 약 14% 가량 개선됨을 보인다.

• 한국농촌건축학회논문집
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• 제24권3호
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• pp.47-57
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• 2022

This study attempted to grasp the status and perception of Uljin Geumgangsong by grasping mass media issues and user perception using big data, and to present basic data when constructing monitoring using user perception by examining the establishment relationship of agenda setting from a time-series perspective. The results of collecting and analyzing text data that can identify mass media and visitor awareness are as follows. First, both mass media and visitor keywords were related to the importance of the value and meaning of Uljin Geumgangsong. Second, in the case of the connection network, Geumgang Pine Agriculture was centered, but in the case of difference in perception between mass media and visitors, such results were derived due to the object of interest. Third, in the case of the connection relationship structure, the connection strength was strong because there were many overlapping contents of mass media. Fourth, as a result of the centrality analysis, both mass media and visitor-aware keywords were positively recognized as spaces created and maintained through institutional support, and objective perception could be grasped by finding hidden keywords. Fifth, as a result of time series analysis, it was possible to grasp the flow through the issue keywords that appeared by period, and unlike the past, it was recognized as a place for tourism and travel. Finally, as a result of examining whether the agenda setting is consistent, there is a mass media influence, so it is thought that more diverse and more information and publicity are needed by utilizing it.

• 농촌계획
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• 제30권2호
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• pp.13-24
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• 2024

This study conducts an analysis of social media big data pertaining to island tourism resources, aiming to discern the diverse forms and categories of island tourism favored by consumers, ascertain predominant resources, and facilitate objective decision-making grounded in scientific methodologies. To achieve this objective, an examination of blog posts published on Naver from 2022 to 2023 was undertaken, utilizing keywords such as 'Island tourism', 'Island travel', and 'Island backpacking' as focal points for analysis. Text mining techniques were applied to sift through the data. Among the resources identified, the port emerged as a significant asset, serving as a pivotal conduit linking the island and mainland and holding substantial importance as a focal point and resource for tourist access to the island. Furthermore, an analysis of the disparity between existing island tourism resources and those acknowledged by tourists who actively engage with and appreciate island destinations led to the identification of 186 newly emerging resources. These nascent resources predominantly clustered within five regions: Incheon Metropolitan City, Tongyeong/Geoje City, Jeju Island, Ulleung-gun, and Shinan-gun. A scrutiny of these resources, categorized according to the tourism resource classification system, revealed a notable presence of new resources, chiefly in the domains of 'rural landscape', 'tourist resort/training facility', 'transportation facility', and 'natural resource'. Notably, many of these emerging resources were previously overlooked in official management targets or resource inventories pertaining to existing island tourism resources. Noteworthy examples include ports, beaches, and mountains, which, despite constituting a substantial proportion of the newly identified tourist resources, were not accorded prominence in spatial information datasets. This study holds significance in its ability to unearth novel tourism resources recognized by island tourism consumers through a gap analysis approach that juxtaposes the existing status of island tourism resource data with techniques utilizing social media big data. Furthermore, the methodology delineated in this research offers a valuable framework for domestic local governments to gauge local tourism demand and embark on initiatives for tourism development or regional revitalization.

• 한국조경학회지
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• 제46권5호
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• pp.10-21
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• 2018

실제 이용자의 경험을 파악하는 것은 경관관리에 있어서 중요한 관점 중 하나이다. 본 연구는 이점에서 착안하여 블로그 글을 대상으로 텍스트마이닝을 활용하여 이용자들이 자발적으로 올린 글을 바탕으로 그 안에 담긴 경관인식을 파악하였다. 연구 대상지는 태안해안국립공원으로 하였다. '태안 여행'으로 검색하여 나타난 장소는 대부분 태안해안국립공원에 해당되는 곳이었고, 도출된 장소 중 상위 세 곳을 대상으로 에고네트워크 분석을 실시하고, 각 장소 명칭과 연결된 경관인식에 관련한 키워드(장소, 이미지, 활동, 경관대상물)를 추출하였다. 마지막으로, 중심성 분석과 응집성 분석을 통해 각 장소에 대한 사람들의 경관인식과 주요이슈를 도출하고 의미를 해석하였다. 연구결과로 태안 여행에서 인지되는 주요 장소, 그리고 구체적인 장소에서의 개별적인 경관체험과 경관인식을 파악할 수 있었다. 꽃지해수욕장은 장소 관련 키워드가, 신두리해안사구는 경관이미지에 대한 키워드가, 그리고 만리포해수욕장은 경관요소와 관련된 키워드가 주로 나타나고 있어, 방문객이 인식하는 세 장소의 경관 특성이 상이함을 유추할 수 있다. 구체적으로는 꽃지해수욕장은 일몰경관 감상의 명소이자 태안해안국립공원 트래킹 코스의 거점으로서 인식되고 있으며, 신두리해안사구는 비일상적 경관을 보유한 곳이자 생태적으로 가치가 높은 공간으로 보존의 대상으로 인식되고 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 만리포해수욕장은 천리포수목원과 인접하고 있어 높은 방문이 이루어지며, 해변 자체의 모습이 인상적인 곳으로 인식되고 있었다. 소셜미디어 데이터는 이용자 관점에서의 분석자료이므로, 전문가의 관점에서 미처 보지 못했던 다양한 내용을 분석할 수 있어서 매우 유용한 자료이다. 본 연구에서는 경관인식 연구에 소셜미디어 데이터를 활용하여 경관대상, 경관이미지, 활동 등의 여러 내용을 종합하여 사람들이 어떻게 경관을 인식하고 향유하는지를 다각적으로 분석하였다. 다만 소셜미디어 데이터는 작성자의 기억과 인식이 증폭되거나 왜곡될 가능성이 있기 때문에, 보다 정확한 분석을 위해서는 추후 현장에서 설문조사 등을 실시하여 본 연구의 결과와 비교, 검증하는 후속 연구가 필요하다.