소셜미디어 빅데이터를 활용한 코로나 19 전⋅후 호텔고객의 변화된 인식비교 : 텍스트마이닝과 의미연결망 분석을 중심으로 (A Comparative Analysis on Public Perception about Hotel before and after the Covid-19 Outbreak using Big Date on Social Media: Text Mining and Semantic Network Analysis)

서지정보

· 발행기관 : 한국호텔외식관광경영학회
· 수록지 정보 : 호텔경영학연구 / 31권 / 4호 / 1 ~ 15페이지
· 저자명 : 김지선, 이형룡

초록

본 연구의 목적은 소셜미디어 빅데이터를 활용하여 코로나 19 발병 전후 호텔고객의 변화된 인식 을 비교하고자 하였다. 텍스톰을 통해 네이버, 다음 구글 웹사이트의 비정형데이터를 수집하였고 국내 코로 나 19 발병 시점을 기준으로 전후 1년을 데이터수집 기간으로 설정하였다.
UCINET6를 이용한 중심성 분석과 CONCOR 분석을 실시하여 코로나 19 발병 전후 호텔에 대한 변화된 인식을 비교한 결과는 다음과 같다. 첫째, 텍스트마이닝 결과 키워드별 빈도수의 차이가 있었다. 둘째, 연결 정도 중심성 분석결과, 코로나 19 발병 이후 공통으로 도출된 단어를 제외하고 서울, 서비스, 개인, 국내 등이 높인 지수로 영향력을 가지고 있는 것으로 확인하였다. CONCOR 분석결과, 코로나 19 발병 전후 각 4개의 군집을 확인하였으며 코로나 19 발병 이전 해외지역호텔, 호텔브랜드, 호텔선택속성, 국내휴양호텔 그리고 코로나 19 발병 이후 코로나 19, 호텔브랜드, 호텔선택속성, 국내휴양호텔로 코로나 19 발병 전후로 각 군집 별 단어 차이를 확인하였다. 기존의 소규모데이터를 이용한 분석방법에서 벗어나 소셜미디어 빅데이터를 활용하여 연구를 진행했다는 점에서 학문적 의의가 있으며 분석결과를 바탕으로 위드 코로나 시대에 호텔업 의 활성화를 위한 전략적인 실무적 시사점을 제공하고자 하였다. 마지막으로 본 연구의 한계점과 향후 연구 의 방향성에 대해 제시하였다.

영어초록

The aim of this research is to analyze the changes in hotel visitor’s perceptions compared to before and after the COVID-19 outbreak by using big data. The unstructured data in NAVER, DAUM, and GOOGLE were collected using TEXTOM and the period has been set up to one year before and one year since COVID-19 started. UCINET 6 was implemented as degree centrality analysis and CONCOR analysis was used to show the comparison of the change in perception from before and after the COVID-19 outbreak about the hotel. The results are as follows. First, the result of text mining shows the difference in frequency of each keyword. Second, the study proves that it has influence on Seoul, Service, Individual and domestic with high index using analysis of degree centrality except for the duplicated words after the COVID-19 outbreak. The outcome of the research indicates four each groups of before and after COVID-19 using CONCOR analysis. The group which represents before COVID-19 includes the key words international hotels, hotel brand, the choice of hotels, domestic, hotel and another group that represents after COVID-19 includes the key words COVID-19, hotel brand, and domestic hotels. This outcome proves the words difference of each group. This research indicates a more significant study by using social media big data compared to existing small scale data. This study presents the strategy of practical implications to boost the hotel industry during the WITH-COVID period. Lastly, it presents the limitation of this study and the direction of future study.

참고자료

· 없음