ChatGPT를 활용한 액티브 시니어 여행 인식 탐색 연구
A Study on Active Senior Travel Recognition Using ChatGPT
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초록
ChatGPT, a leading example of generative AI, is expanding the use of its LLM (Large Language Model) from traditional academic fields such as literature and creative writing to practical areas like management, tourism, and media. This study was conducted with active seniors to analyze their perceptions of travel and tourism, identifying key areas of interest and specific details. ChatGPT was utilized as an analytical tool in major areas of the study, providing suggestions for key findings.The research findings are as follows: First, terms closely associated with active senior travel include retirement, together, service, consumption, leisure, health, life, hobby, culture, generation, platform, wellness, and program. Second, centrality analysis showed that words like service, leisure, and together had high degrees of centrality and closeness centrality, while terms such as health, domestic, culture, activity, program, and life had high closeness centrality. Third, based on the CONCOR analysis with suggestions from ChatGPT, two clusters were identified: 'Retirement and Lifestyle' and 'Senior Services and Platforms'. Based on the research findings, practical implications for active senior travel were identified, along with academic implications for the field of tourism studies.
Abstract
ChatGPT, a leading example of generative AI, is expanding the use of its LLM (Large Language Model) from traditional academic fields such as literature and creative writing to practical areas like management, tourism, and media. This study was conducted with active seniors to analyze their perceptions of travel and tourism, identifying key areas of interest and specific details. ChatGPT was utilized as an analytical tool in major areas of the study, providing suggestions for key findings.The research findings are as follows: First, terms closely associated with active senior travel include retirement, together, service, consumption, leisure, health, life, hobby, culture, generation, platform, wellness, and program. Second, centrality analysis showed that words like service, leisure, and together had high degrees of centrality and closeness centrality, while terms such as health, domestic, culture, activity, program, and life had high closeness centrality. Third, based on the CONCOR analysis with suggestions from ChatGPT, two clusters were identified: 'Retirement and Lifestyle' and 'Senior Services and Platforms'. Based on the research findings, practical implications for active senior travel were identified, along with academic implications for the field of tourism studies.
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