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논문KCI 등재

빅데이터에 의한 해상관광의 관심 트랜드 분석

The Analysis of Interest Trend of Maritime Tourism by Big Data

황욱선
한국호텔리조트학회 (Korea Hotel & Resort Association)|2017.08|호텔리조트연구 (Journal of Hotel & Resort)|제16권 제3호|pp. 125-145

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Centrality analysisCONCOR analysiskey words : Marine tourismTextom and Ucinet Program Tools
주제분류관광학

초록

Since marine tourism has become a subject of interest later than usual, there is a lack of research on various aspects of tourism. Therefore, the main focus of the study was analyzed by Textom and Ucinet Program Tools, which are the main focus of big data on maritime tourism, which is becoming important issues on social networks. As a result of the frequency analysis and the whole network analysis, it is important that the course, time information, and port of call are important. As a supplier, the company suggests that it is possible to improve customer satisfaction by preparing detailed travel schedules, details of attractions available at the port of call, recommendations about food, answers and so on. Keywords 'travel', 'tourism', and 'sightseeing spot' were important words in the main word centrality analysis. Also, 'departure', 'travel course' and 'use' were high. These results suggest that the company should have detailed information and publicity services for the starting point and various facilities on the ship. CONCOR analysis showing the correlation between clusters have been analysed that marine tourism customers are interested in the travel schedule, travel plans, transportation, progress, stopovers, ships, tourist buses, internal facilities, fees and marine bills, tour expense. The supplier, a supplier, suggests that when promoting maritime tourism, it is necessary to prepare services that reflect these contents.

Abstract

Since marine tourism has become a subject of interest later than usual, there is a lack of research on various aspects of tourism. Therefore, the main focus of the study was analyzed by Textom and Ucinet Program Tools, which are the main focus of big data on maritime tourism, which is becoming important issues on social networks. As a result of the frequency analysis and the whole network analysis, it is important that the course, time information, and port of call are important. As a supplier, the company suggests that it is possible to improve customer satisfaction by preparing detailed travel schedules, details of attractions available at the port of call, recommendations about food, answers and so on. Keywords 'travel', 'tourism', and 'sightseeing spot' were important words in the main word centrality analysis. Also, 'departure', 'travel course' and 'use' were high. These results suggest that the company should have detailed information and publicity services for the starting point and various facilities on the ship. CONCOR analysis showing the correlation between clusters have been analysed that marine tourism customers are interested in the travel schedule, travel plans, transportation, progress, stopovers, ships, tourist buses, internal facilities, fees and marine bills, tour expense. The supplier, a supplier, suggests that when promoting maritime tourism, it is necessary to prepare services that reflect these contents.

참고문헌 (37)

  1. 姜哲華, "AHP를 활용한 한국 크루즈 관광산업의 활성화요인 분석에 관한 연구", 석사, 해운경영학, pp.2009
  2. 김재관, "부산의 해상관광활성화에 관한 혁신적 전략(1)", 한국지역지리학회지, 13(2), pp.156~170 (2007), 한국지역지리학회
  3. 김현지, "방문전후 이미지변화가 관광만족,재방문의도,추천의도에 미치는 영향: 부산방문 일본인 크루즈 이용 관광객을 중심으로", 호텔경영학연구, 21(4), pp.283~301 (2012), 한국호텔외식관광경영학회
  4. 김희현, "濟州海上觀光 沿岸旅客船 利用實態에 관한 硏究 : 서비스 및 施設 利用滿足을 중심으로", 석사, 관광개발학과, pp.2012
  5. 노선희, "크루즈 관광객의 행태 및 파급효과 추정에 관한 연구 - 기항지별 쇼핑지출 금액에 따른 파급효과 추정을 중심으로 -", 호텔리조트연구, 13(1), pp.165~184 (2014), 한국호텔리조트학회
  6. 박근화, "관광분야에서의 빅데이터 활용 성공사례와 고려사항", 한국관광정책, 64, pp.77~83 (2016)
  7. 박명섭, "크루즈 서비스 선택속성이 관광만족과 행동의도에 미치는 영향에 관한 연구", 한국항만경제학회지, 28(3), pp.193~214 (2012), 한국항만경제학회
  8. ICT시대의 관광산업정책 방향에 관한 연구-크루즈 산업을 중심으로-, "박명섭", 한국해양비즈니스학회, ~ (2014)
  9. 서정아, "사회연결망 분석을 활용한 대구의 관광지 이미지 분석 : 온라인 빅데이터를 중심으로", 박사, pp.2015
  10. 안명숙, "네트워크 텍스트 분석 기법을 적용한 특급호텔 패키지이용에 대한 태도 분석 - 포털사이트 활용 -", 관광연구, 30(5), pp.163~181 (2015), 대한관광경영학회
  11. 오익근, "빅데이터 분석을 통한 한국관광 인식에 관한 연구", (사)한국관광학회 국제학술대회, pp.595~602 (2015)
  12. 이수진, "소셜미디어 빅데이터 분석을 통한 관광 인식 조사–경기도 지역을 중심으로 -", GRI연구논총, 18(1), pp.83~109 (2016), 경기개발연구원
  13. 이수상, "네트워크 분석방법론" (2012), 논형
  14. 이승길, "해양관광 방문수요 및 지출결정요인에 관한 연구* - 다도해해상국립공원 방문객을 중심으로 -", 관광연구, 25(1), pp.147~166 (2010), 대한관광경영학회
  15. 21세기 정치학대사전, "네트워크 분석", ~ (2017)
  16. Passenger Carrying Report : Cruise Lines International Association, "세계크루즈선주협회", ~ (2015)
  17. 장아름, "트위터 데이터를 활용한 부산국제영화제(BIFF)의 글로벌 커뮤니케이션 네트워크 분석", Journal of The Korean Data Analysis Society, 17(2), pp.939~949 (2015), 한국자료분석학회
  18. 정승훈, "크루즈 기항지의 서비스가 크루즈 관광객의 여행만족과 충성도에 미치는 영향", 한국콘텐츠학회 논문지, 14(10), pp.306~314 (2014), 한국콘텐츠학회[DOI]
  19. 최운규, "해양레저관광 활성화를 위한 목포시를 중심으로한 해상교통망 개발에 관한 연구 : 요트 항로 개발을 중심으로", 석사, 해상운송시스템학, pp.2011
  20. 최윤석, "델파이 기법을 이용한 아시아 크루즈 모항 선정요인 도출", 관광연구, 31(8), pp.199~218 (2016), 대한관광경영학회[DOI]
  21. 최창호, "해양크루즈 관광수요 예측방법의 개선방향 연구", 교통연구, 15(2), pp.85~100 (2008)
  22. 한학진, "사회연결망분석(SNA)을 활용한 4대강 지역주민의 인식연구", 호텔리조트연구, 15(1), pp.59~75 (2016), 한국호텔리조트학회
  23. 황욱선, "빅데이터 활용에 의한 리조트 관광객의 소비성향 분석", 호텔리조트연구, 16(2), pp.05~26 (2017), 한국호텔리조트학회
  24. 크루즈 산업 활성화 대책 : 경제발전의 새로운 동력, "해양수산부", 292~ (2015)
  25. 해양수산부, "지난해 국내 입국한 크루즈 관광객 105만 7 천명에 달해", ~ (2015)
  26. Bagis, O., "Turkey's potential on becoming a cruise hub for the East Mediterranean Region : The case of Istanbul", Research in Transportation Business & Management, 13, pp.6~15 (2014)
  27. 조장식, "사회 연결망 분석을 이용한 복수전공 유입 및 유출 분석", 한국데이터정보과학회지, 23(4), pp.693~701 (2012), 한국데이터정보과학회[DOI]
  28. 최승배, "사회네트워크분석을 통한 축구경기 분석", 한국데이터정보과학회지, 22(6), pp.1053~1063 (2011), 한국데이터정보과학회
  29. COOPER C., "Principles and Practice Second Edition" (1998)
  30. Diakomihalis, Mihail N., "The Impact of Maritime Tourism on the Greek Economyvia the Tourism Satellite Account", Tourism and hospitality planning & development, 4(3), pp.231~244 (2007)
  31. Gracan, Daniela, "NAUTICAL TOURISM IN CROATIA: CURRENT SITUATION AND OUTLOOK", pp.66~79 (2016), Tourism & Hospitality Industry
  32. Koga, Sadaharu, "Major challenges and solutions for utilizing big data in the maritime industry", pp.2015
  33. Mihail N. Diakomihalis, "The Impact of Maritime Tourism on the Greek Economy via the Tourism Satellite Account", Tourism and Hospitality Planning &Development, pp.231~244 (2007)
  34. Diakomihalis, M. N., "Prospects", Research in Transportation Economics, 21, pp.419~455 (2007)
  35. Spencer A. Wood, "Using social media to quantity nature-based tourism and recreation", Scientific Reports, 3 (2013)
  36. Stanley Wasseman, "Social network analysis: Methods and appli cations", 506, pp.215~220 (1994)
  37. Stephen P. Borgatti, "Centrality and network flow", Social Networks, 27, pp.55~71 (2005)

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