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논문KCI 등재

소셜 미디어데이터 분석을 통한 부산방문 외국인 관광객의 선호 관광지 및 관광지 이미지 분석

Understanding Tourist’s Region of Attraction and Image of City through Social Network Data Analysis

강영옥|이혜진
한국도시지리학회|2020.04|한국도시지리학회지 (Journal of the Korean Urban Geographical Society)|제23권 제1호|pp. 101-114|DOI http://dx.doi.org/10.21189/JKUGS.23.1.8

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텍스트마이닝소셜네트워크서비스text miningsocial network serviceFlickr플리커관광객 이미지CONCOR 분석.tourist imageCONCOR.
주제분류지리학

초록

본 연구는 소셜 미디어데이터의 텍스트분석을 통해 부산 방문 외국인 관광객의 선호관광지 및 관광지 이미지를 분석하고자 하였다. 소셜 미디어의 보편화로 위치정보를 갖는 데이터를 활용해서 대중의 선호와 특성을 빠르고 효율적으로 분석할 수 있게 되었다. 특히 관광부문에서 지오태깅된 사진 데이터를 활용한 분석이 증가하고 있고다양한 데이터마이닝 기법이 활용되고 있다. 본 연구에서는 플리커 공개 API로 수집된 부산에 게시된 사진 데이터에 태깅된 텍스트 데이터를 기반으로 DBSCAN을 활용해 외국인 관광객의 선호관광지를 도출하고, 핫스팟 분석을통해 문화권별 관광객의 선호관광지를 살펴봤으며, 텍스트 자료를 활용하여 관광지 이미지를 분석하였다. 다양한텍스트마이닝 방법론 중 빈도분석, 네트워크 중심성 분석, CONCOR 분석을 활용해 부산 전체와 부산 내 선호관광지별 단어를 군집화하는 방법을 사용하였다. 분석결과 부산지역에 12개의 선호관광지가 도출되었고, 문화권별 핫스팟 지역에 차이가 나타으며, 특정 단어의 빈도 및 영향력과 연관어들이 중심이 되는 군집의 종합적인 해석을 통해 부산 전체 및 선호 관광지별 관광 이미지를 나타냈다.

Abstract

The purpose of this study was to analyze the images of tourist attractions and tourist attractions of foreign tourists visiting Busan through text analysis of social media data. With the generalization of social media, it is possible to quickly and efficiently analyze public preferences and characteristics by using data with location information. In particular, in the tourism sector, analysis using geo-tagged photo data is increasing, and various data mining techniques are used. In this study, based on the text data tagged to the photo data posted in Busan collected by the Flickr public API, DBSCAN was used to derive the tourist preferences of foreign tourists, and through hotspot analysis, the tourist preferences of tourists by culture were examined and the tourist image was analyzed using text data. The frequency analysis, network centrality analysis, and CONCOR analysis were used to cluster words for all of Busan and preferred tourist destinations in Busan. As a result of the analysis, 12 preferred tourist destinations were identified in the Busan area. Differences appear in hotspot areas by culture. Through the comprehensive interpretation of the cluster where the frequency and influence of specific words and related words are the center, the image of tourism by Busan and preferred tourist destinations is shown.

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