텍스트 데이터 분석을 통해 본 한국인의 콘텐츠 투어리즘 소비 : <슬램덩크> 사례를 중심으로
Consumption of Korean content tourism through text data analysis : Focusing on <Slam Dunk> Content Tourism
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본고는 텍스톰(텍스트 마이닝 프로그램)을 활용해 <슬램덩크> 콘텐츠 투어리즘 양상을 파악하였다. 분석 대상은 네이버 블로그로 한정하였으며 수집된 데이터를 활용해 워드클라우드, N-gram 그리고 CONCOR 분석을 실시하였다. 각 시기 별로 콘텐츠 투어리즘의 활성화 여부를 살펴보고 콘텐츠 투어리즘의 양상의 변화와 그 원인을 분석하였다. 2008~2023년 네이버 블로그의 텍스트 데이터를 분석한 결과로 가마쿠라의 언급 빈도가 가장 높았던 것으로 확인되었으며, 단지 성지순례만을 위한 여행보다는 주 관광지인 도쿄 여행을 겸하여 찾아오는 것으로 파악되었다. 더불어 2023년 이후에 나타난 중요한 특징으로 2023년도 데이터 수의 현저한 증가, 가마쿠라를 배경으로 하는 다른 작품과 ‘중국’, ‘중국인’의 키워드의 언급 감소 등을 꼽을 수 있었다. 이에 대해 영화 <더 퍼스트 슬램덩크> 개봉 이후 신규 팬덤이 유입이 슬램덩크 성지순례의 증가로 이어지며 데이터의 변화가 발생했음을 추측할 수 있다. 본 연구에서는 네이버 블로그에만 한정하여 텍스트 데이터를 수집했지만, 블로그는 정제된 정보가 주로 존재하며 수집할 수 있는 데이터량이 적다는 한계를 지니고 있다. 이에 대해 트위터와 같은 다른 플랫폼에서의 정보 분석을 통해 정제되지 않은 정보와 많은 수의 데이터의 수집하는 차후 연구가 필요하다.
Abstract
This study analyzed the aspect of “Slam Dunk” content tourism using Textom (text mining program). The analysis target was limited to Naver blogs, and word cloud, N-gram, and CONCOR analysis were performed using the collected data. In addition, this study examined whether content tourism was activated in each period and analyzed the changes in the aspect of content tourism and its causes. As a result of analyzing a text data of blogs from Naver, it was confirmed that Kamakura was mentioned the most frequently, and it was found that it was also a trip to Tokyo, the main tourist destination, rather than a trip just for pilgrimage. In addition, important features that appeared after 2023 include a significant increase in the number of data in 2023, and a decrease in the references of keywords of “China” and “Chinese” with other works set in Kamakura. In response, it can be inferred that the influx of new fandom after the release of the movie “The First Slam Dunk” led to an increase in the number of pilgrimages to Slam Dunk, resulting in a change in data. This study collected text data only for Naver blogs, but blogs have limitations in that refined information mainly exists and the amount of data that can be collected is small. Future research is needed to collect unrefined information and a large number of data through information analysis on other platforms such as Twitter.
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