소셜미디어 빅데이터 분석을 활용한 익산 관광 인식에 관한 연구
Examining Public Opinion on IksanTourism Using Social Media Analytics
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익산지역 관광에 대한 이들의 인식과 경험과 관련된 연관어를 도출하고, 빈도수를 분석하여 관광자들의 관심과 주요 관광이슈를 파악하고자 빅데이터를 활용한 분석방법 중 언어네트워크 분석을 실시하였다. 데이터는 한국의 대표포털 사이트로 네이버와 다음을 통해 남긴 리뷰와 광고성 글이 아닌 진정성 있는 글을 보기 위해 블로그 채널을 중심으로 하여 작성된 텍스트를 수집하고 정제, 분석, 시각화의 과정을 통해 정보를 도출하였다. 온라인 상의 데이터를 수집하고 정제하는 과정은 텍스톰(Textom)을 사용하였으며, 수집 된 데이터인 비정형 데이터를 분석하기 위하여 텍스트 정제과정을 수행하였고, 정제된 데이터를 텍스트 마이닝(text mining)을 통해 빈도를 계산하여 주요 단어들을 선정하였다. 선정이 된 단어들은 매트릭스 데이터로 만들어 의미연결망 분석에 이용하였다. 분석을 위하여 Ucinet 6을 사용하여 텍스트의 네트워크 중심성 분석을 진행하였다. 본 연구에서는 익산과 관광의 연계성과 인식을 알아보기 위해 연구를 진행 하였으며, 자료수집기간은 2010년~2019년으로 설정 하였다. 최근 트렌트를 최대한 반영하기 위하여 최근 10년간의 데이터를 선정하였다. 분석결과 수집된 텍스트형식의 단어수는 약 2만개에서 정제과정을 거쳐 3,500여개의 단어를 선정하여 관련 관광 주요 키워드 빈도분석 및 연결중심성을 통해 분석하였다. 최근 추세에 따라 맛집, 카페 등이 상위권에 있었으며 이후로는 익산시의 문화재들이 언급이 되었다. 또한 워드 클라우드(Wordcloud)분석을 통하여 더욱 더 직관적으로 데이터의 구조를 표현하였으며, N-gram 네트워크로 분석한 결과, 주요 키워드 간의 연결중심성 정도를 파였다. 이러한 결과를 토대로 익산시 관광관련 단어들을 검토하고 관광콘텐츠 개발과 마케팅 홍보전략의 기초자료에 기여 하고자 한다.
Abstract
In order to derive related words about their perception and experience of tourism in the Iksan area, analyze the frequency, and grasp the interests of tourists and major tourism issues, a medium language network analysis was conducted on the analysis method using big data. The data are not reviewed or advertised through Naver or Daum, but through the process of collecting, analyzing, and visualizing text created mainly through blog channels. In the process of collecting and refining online data, a text refining process was performed to analyze atypical data, and the frequency of refined data was calculated by text mining to select the main word. A selected word is used as matrix data for analysis of the semantic connection network. A network centric analysis of text was performed using Ucinet 6 for analysis. In this research, research was carried out to confirm the link between Iksan and tourism, and the data collection period was set from 2010 to 2019. Data over the past 10 years were selected to best reflect recent trends. As a result of the analysis, the number of words in the text format collected was approximately 20,000 words, and over 3,500 words were selected through the refining process, and the frequency analysis and linkage centricity of the main keywords of the relevant tourism were used for analysis. With the recent trend, restaurants and cafes were ranked high, and after that, they came into contact with cultural properties of Iksan City. In addition, the structure of the data was expressed more intuitively through wordcloud analysis, and the degree of connection centrality between the main keywords was discovered through analysis on the N-gram network. Based on these results, Iksan City's tourism-related words will be reviewed to contribute to the basic data of the tourism content development and marketing promotion strategy.
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