토픽모델링을 활용한 음식관광 온라인 동영상 콘텐츠 주제 분류: 유튜브 채널을 중심으로 (Topic Modeling Approach to Classify Food Tourism Online Video Topic: Focusing on YouTube Channel)

서지정보

· 발행기관 : 한국호텔외식관광경영학회
· 수록지 정보 : 호텔경영학연구 / 31권 / 3호 / 79 ~ 95페이지
· 저자명 : 이범준, 신서영

초록

코로나 19로 인하여 모든 산업 분야가 전방위적인 타격을 입고 계량화하기 어려운 사회⋅경제적 비용을 치루고 있는 상황에서 특히 관광산업은 포스트코로나 시대에 대비해 관광의 개념 및 범위에 대한 새로운 정립과 정책 방향의 전환이 필요한 시점이다. 이에 본 연구에서는 대표적인 온라인동영상서비스인 유튜브 내 음식관광 동영상을 대상으로 동영상 콘텐츠의 중심 키워드들을 파악하고 토픽모델링을 통해 토픽 별 주제를 도출함으로써 음식관광 동영상 이용자 관점의 음식관광 관심사를 유형화하고자 하였다. 이를 위해 “관광” 카테고리 내 상위 100위 유튜브 채널 중 국내에서 운영되고 있는 “음식관광” 채널 7개를 선정하 여 2021년 12월 13일부터 2021년 12월 16일까지 Python의 BeautifulSoup과 selenium 라이브러리를 기반으 로 구축한 전용 크롤러를 통해 해당 채널 내 전체 동영상 중 댓글이 없는 영상을 제외하고 총 5,468 개의 음식관광 동영상 관련 텍스트 데이터를 확보하였다. 첫 번째로 석 기간 동안 유튜브 내 음식관광 동영상 콘텐츠 단어 빈도 분석과 단어빈도-역문서 빈도 분석으로 도출된 주요 키워드는 ‘위치’, ‘시장’, ‘가격’, ‘음 식’, ‘치즈’ 순으로 대부분 그간 다수의 선행연구에서 밝혀진 소비자의 주요 레스토랑 선택속성들과 일치하 였다. 두 번째로 둘째, 토픽모델링 결과 유튜브 음식관광 상위 인기 채널 내 동영상 콘텐츠는 크게 ‘음식관광 선택장소’와 ‘음식관광 관심메뉴’ 주제로 분류되었다. ‘음식관광 선택장소’ 주제의 세부 토픽은 ‘서울’, ‘베 트남’, ‘전라도’로 유튜브 음식관광 동영상 콘텐츠에서 주로 소개된 국내외 음식관광지와 관련된 키워드들이 도출되었다. 한편 ‘음식관광 관심메뉴’ 주제의 세부 토픽은 ‘길거리 음식’, ‘디저트’, ‘생과일 음료’, ‘면 요리’, ‘닭 요리’, ‘술안주‘이었다. 마지막으로 토픽모델링 시각화를 통해 토픽 간의 연관성을 살펴본 결과 토픽 ‘길거리 음식’, ‘면 요리’, ‘닭 요리’가 특정 영역에 모여 있어 이들 토픽 간의 연관성이 높음을 알 수 있었다. 본 연구는 동영상 콘텐츠 자료를 분석함으로써 텍스트 기반의 관광 분야 토픽모델링 연구의 범위를 확장하 였다는데 의의가 있으며 동영상에서 다뤄지는 음식관광 핵심주제들을 탐색적으로 발견하고 주제간 연결성 을 파악함으로써 동영상 이용자 시각과 관심을 객관적으로 이해하는데 기여할 수 있다.

영어초록

This study aimed to categorize the subject of food tourism video content using topic modeling in YouTube, the largest online video sharing platform. For this purpose, a total of 5,458 food tourism videos related text data were collected from YouTube using python3 CSS Selector from December 13, 2021 to December 16, 2021. Top 30 keywords, such as “location”, “market”, “price”, “food” and “Seoul” were extracted through the frequency analysis and TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) analysis. Through Topic Modeling analysis, the themes of food tourism video content in YouTube were largely classified into “food tourism destination” and “food tourism menu”. The keywords were further subdivided into nine topics within the corresponding categories, such as “food tourist destination”, “Vietnam food tour”, “Jeolla-do food tour”, “street food”, “dessert”, “fresh fruit juice”, “noodles”, “chickens” and “snacks”. Through topic modeling visualization analysis, it was found that “street food”, “noodles”, and “chickens” are clustered in a specific area, the relevance between these topics is high, and “Vietnam food tour”, “fresh fruit juice”, “snacks”, and “Jeolla- do food tour” have relatively low relevance between the topics. Based on these results, the key topics of food tourism videos and the connections between topics were identified. Moreover, this study expanded the scope of existing topic modeling studies in the tourism field by analyzing video content data.

참고자료

· 없음