시멘틱 네트워크 분석을 활용한 야간관광 발전 방안 탐색
Exploring Ways to Develop Night Tourism Using Semantic Network Analysis
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초록
Night tourism offers tourists unique experiences by showcasing distinctive scenery, cuisine, and festivals while significantly contributing to local economic revitalization by extending tourists' stays. It also serves as a platform for cultural and social exchanges between visitors and local residents, thereby fostering regional identity and community cohesion. This study employs semantic network analysis, an increasingly prominent method in tourism research, to explore the concept and dynamics of night tourism. The data for this study were collected using ‘Textom,’ an advanced online platform designed for efficient keyword extraction and analysis. The findings reveal three key insights. First, keywords such as "travel," "tourist destination," "recommendation," "Jeju Island," "course," "night market," "hotel," "Busan," and "famous places" exhibited high frequency in discussions on night tourism. Second, notable differences were observed between degree centrality and closeness centrality, highlighting varied relational dynamics among these keywords. Third, the CONCOR analysis identified four primary clusters: (1) destinations such as Jeju, Seoul, and Busan; (2) accommodations; (3) experiential activities; and (4) logistical considerations such as schedules and travel courses.
Abstract
Night tourism offers tourists unique experiences by showcasing distinctive scenery, cuisine, and festivals while significantly contributing to local economic revitalization by extending tourists' stays. It also serves as a platform for cultural and social exchanges between visitors and local residents, thereby fostering regional identity and community cohesion. This study employs semantic network analysis, an increasingly prominent method in tourism research, to explore the concept and dynamics of night tourism. The data for this study were collected using ‘Textom,’ an advanced online platform designed for efficient keyword extraction and analysis. The findings reveal three key insights. First, keywords such as "travel," "tourist destination," "recommendation," "Jeju Island," "course," "night market," "hotel," "Busan," and "famous places" exhibited high frequency in discussions on night tourism. Second, notable differences were observed between degree centrality and closeness centrality, highlighting varied relational dynamics among these keywords. Third, the CONCOR analysis identified four primary clusters: (1) destinations such as Jeju, Seoul, and Busan; (2) accommodations; (3) experiential activities; and (4) logistical considerations such as schedules and travel courses.
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