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Exploring the Dimensions of Resort Guest Experiences through Big Data - A Semantic Network Analysis of All-Inclusive Resort eWOM -

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  • 발행기관
    경성대학교 산업개발연구소 바로가기
  • 간행물
    산업혁신연구 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제42권 제2호 (2026.06)바로가기
  • 페이지
    pp.39-48
  • 저자
    Begum Shahinur, Hyun-Jeong Ban
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A486789

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원문정보

초록

영어
This study explores the dimensions of resort guest experiences through big data collected from electronic word-of-mouth (eWOM) reviews of the top 25 all-inclusive resorts recognized by TripAdvisor’s Travelers’ Choice Awards 2025. A total of 59,857 online reviews collected from Google Reviews were analyzed using text mining, semantic network analysis, and CONCOR clustering techniques to identify the major experiential dimensions reflected in customer perceptions. The findings reveal that resort guest experiences are multidimensional and are shaped by both tangible and intangible attributes. Frequency and semantic network analyses identified highly central experiential dimensions related to service quality, food and beverage experiences, recreational activities, environmental aesthetics, emotional engagement, and destination atmosphere. The CONCOR analysis further classified the experiential dimensions into four major clusters: (1) service quality and hospitality, (2) recreational and emotional experiences, (3) food and beverage experiences, and (4) brand identity and destination atmosphere. The results indicate that guests evaluate all-inclusive resort experiences holistically through interconnected experiential structures rather than isolated service attributes. This study contributes to hospitality and tourism literature by demonstrating the usefulness of big data analytics and semantic network analysis in exploring guest experiences within eWOM environments. The findings also provide practical implications for resort managers seeking to improve customer experiences and strengthen competitive positioning in the hospitality industry.

목차

ABSTRACT
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Literature Review
2.1 Resort Guest Experiences
2.2 All-Inclusive Resorts
2.3 Analyzing eWOM through Big Data Analytics
Ⅲ. Methodology
3.1 Data Collection
3.2 Data Analysis
Ⅳ. Result
4.1 Frequency Analysis
4.2 Semantic Network Analysis
4.3 CONCOR Analysis
Ⅴ. Discussion
References

키워드

all-inclusive resorts resort experience attributes customer satisfaction electronic word-of-mouth (eWOM) online reviews text mining

저자

  • Begum Shahinur [ Master Student, Dept. of Global Hospitality Management, Kyungsung University ]
  • Hyun-Jeong Ban [ Assistant Professor, School of Global Studies, Kyungsung University ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    경성대학교 산업개발연구소 [INDUSTRIAL DEVELOPMENT INSTITUTE KYUNGSUNG UNIVERSITY]
  • 설립연도
    1985
  • 분야
    사회과학>지역개발
  • 소개
    연구소는 경영및 경제 전반에 관한 이론과 실무의 연구개발을 통하여 산학협동을 기하고 이를 토대로 국민경제의 발전에 기여함을 목적으로 한다

간행물

  • 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

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