Earticle

초록

영어

In this study, it was conducted to present strategies and measures for vitalizing the food tourism industry by utilizing big data analysis. The semantic network analysis can identify tourists' perception of food tourism and current location and is useful for providing theoretical and practical implications for establishing marketing strategies related to food tourism. To this end, from January 1, 2019, to December 31, 2019, various channels such as Google, Daum, Naver, and YouTube conducted crawling and text mining, including "음식관광". As a result, a total of 33,148 words appeared, and the top 99 words were extracted to identify and visualize the attributes and associations extracted through the Netdraw function in Ucinet 6.0. According to the analysis, '대구, 부산, 서울, 제주, 대구음식관광박람회, 한국음식관광박람회' which represents major events and cities and '맛집, 이벤트, 숙박, 여행, 축제' related to tourism element. And then '한국관광공사, 홍보, 김준현, 김민경, 한국음식관광홍보대사, 맛, 녀석, 프로그램'are related to 2019 promotional programs were heavily suggested as words with high Web visibility. To understand the structural equivalence of the derived words, the hierarchical group of three stages was identified through the dendrogram and the CONCOR (Convergence of Integrated CORrelation) analysis was performed. This created four cluster “promotion, location, content, event” and each group can be defined as elements representing various characteristics of food tourism. In 2019, keywords related to programs aired through media in the "promotion" group can be seen as a hot topic, and an example of providing information through SNS and media is a strategy to promote food tourism using them.

한국어

본 연구에서는 빅데이터 분석을 활용하여 음식관광산업의 활성화를 위한 전략 및 방안을 제 시하고자 수행되었다. 의미연결망 분석은 음식관광에 대한 관광객들의 인식과 현 위치를 확인할 수 있으며 음식관광 관련 마케팅 전략 수립에 관하여 이론적, 실무적 시사점을 제공하기에 유용 하다. 이를 위해 2019년 1월 1일부터 2019년 12월 31일을 기준으로 구글, 다음, 네이버, 유튜브 등의 다양한 채널에서 ‘음식관광’이 포함된 웹 데이터를 크롤링(crawling) 및 텍스트 마이닝(text mining)을 순차적으로 진행하였다. 그 결과, 총 33,148개의 단어가 출현 되었으며, 상위 99개의 단어를 추출하여 Ucinet 6.0의 Netdraw 기능을 통해 추출된 속성과 연결 관계를 파악하고 시각 화하였다. 분석 결과, 주요 행사와 도시를 나타내는 ‘대구’, ‘부산’, ‘서울’, ‘제주’, ‘대구음식관광박 람회’, ‘한국음식관광박람회’와 관광요소를 나타내는 ‘맛집’, ‘이벤트’, ‘숙박’, ‘여행’, ‘축제’와 2019 년 홍보 프로그램과 관련된 ‘한국관광공사’, ‘홍보’, ‘김준현’, ‘김민경’, ‘한국음식관광홍보대사’, ‘맛’, ‘녀석’, ‘프로그램’ 등의 키워드가 웹 가시성이 높은 단어로 비중 있게 제시되었다. 도출된 단어의 구조적 등위성을 파악하고자 덴드로그램(dendrogram)을 통하여 3단계의 위계적 집단을 확인하였으며, CONCOR(CONvergence of iterated CORrelation)분석을 수행하였다. 이를 통해 4 개의 클러스터(cluster) ‘promotion, location, content, event’가 생성되었고 각 그룹은 음식관광에 대한 다양한 특징을 나타내는 요소로 정의할 수 있다. 2019년에는 특히“promotion” 그룹에서 미 디어를 통해 방영된 프로그램과 관련된 키워드가 화제가 된 것을 확인할 수 있으며 이를 활용 한 음식관광 활성화 전략으로 SNS와 미디어를 통한 정보 제공을 예로 들 수 있다.

목차

논문초록
I. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
2.1 음식관광(Food Tourism)
2.2 빅데이터 분석
Ⅲ. 연구방법
3.1 연구과제
3.2 연구설계
3.3 자료수집 및 분석방법
Ⅳ. 분석 결과
4.1 데이터 빈도(상위 주요 빈도)
4.2 구조적 등위성 분석
Ⅴ. 결론 및 시사점
참고문헌
Abstract

키워드

저자

• 문지영 [ Mun, Ji-Yeong | 경성대학교 호텔관광외식경영학과 박사과정 ] 주저자
• 김학선 [ Kim, Hak-Seon | 경성대학교 호텔관광외식경영학부 부교수 ] 공동저자
• 이종호 [ Lee, Jong-Ho | 경성대학교 호텔관광외식경영학부 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  산업혁신연구 [The Journal of Industrial Innovation]

• 간기

  계간

• pISSN

  2005-2936

• eISSN

  2800-0080

• 수록기간

  1985~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658