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정용 용
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1 사회연결망분석을활용한대구의관광지이미지분석 : 온라인빅데이터를중심으로 Destination Image Analysis of Daegu Using Social Network Analysis: Social Media Big Data 서정아, 오익근계명대학교관광경영학과 Jung-A Seo(toughjung@naver.com), Ick Keun Oh(ickoh@kmu.ac.kr) 요약온라인에서생성되는관광지관련정보들을활용한관광지이미지분석은관광소비자들의관광목적지에대한인식을설명할수있는유의미한정보를도출할수있으며, 관광소비자들의특정관광지에대한이미지를더욱심층적으로이해할수있다. 본연구는온라인빅데이터를활용한대구의관광지이미지실례연구를실시하여대구의관광지이미지를분석하고시사점을도출하고자하였다. 국내포털사이트를대상으로텍스트마이닝과사회연결망분석을실시하여, 대구의관광지이미지를형성하는관광지이미지요소들을추출하고영향정도를분석하였다. 연구결과에따르면관광객인프라시설과문화와예술, 역사등의관광지이미지형성요소들이대구의관광지이미지를형성하는주요한요소들로파악되었으며, 특히, 대구중구골목투어 가전체적인대구의관광지이미지형성에핵심적인역할을하는것으로파악되었다. 중심어 : 소셜미디어 빅데이터 사회연결망분석 소셜네트워크분석 대구관광지이미지 Abstract A positive destination image has an impact on the tourist arrivals and economic growth of the tourist destination. Recently, the content generated by sharing tourist experiences and destination information on the internet has been increasing. The online content has the potential to become a major tourist decision source and provide more in-depth materials and richer content to extract destination image, insight and tourist s perceptions of the destination. This study was designed to explore the destination image of Daegu online and draw lessons for successful image management in an era of big data. Text mining approach and social network analysis were conducted to extract destination image determining elements and assess the influence of the elements. The result showed that destination image elements related to tourist infra-structures and culture, history and art affected the overall destination image of Daegu. Destination marketers should make an effort to grasp these precise destination image and seek ways to boost competitiveness as a tourist destination. keyword : Social Media Big Data Social Network Analysis Destination Image Daegu 접수일자 : 2017 년 04 월 24 일수정일자 : 2017 년 05 월 23 일 심사완료일 : 2017 년 05 월 23 일교신저자 : 서정아, toughjung@naver.com

2 444 한국콘텐츠학회논문지 '17 Vol. 17 No. 7 I. 서론관광산업은국가의경제발전에가장기여하는산업중의한분야로서 [1], 지역사회의수입과고용창출에기여할뿐만아니라다양한관련산업의발전에기여한다. 따라서많은지역들은지역의경제활성화와경쟁력확보를위해서관광산업활성화를도모하고있다. 지역의관광진흥을위해서는관광소비자들의실질적인관심사와요구를정확하게파악하여지역을대표할수있는관광지이미지개발과조성이필요하다. 특히, 관광목적지이미지의정확한분석은관광목적지의경쟁력을차별화하는요소가될수있다 [2]. 최근인터넷환경의급격한기술발전과변화는관광상품의유통과마케팅 [3], 정보소비패턴의재설계를포함한관광생태계를급격하게변형시키고있다 [4]. 이러한관광환경의변화에따라서온라인에서실시간생성되는관광지와관련된다양한형태의데이터들은관광소비자가인식하는관광목적지이미지와관광목적지선택에영향을미치는요인이될수있다. 특히, 온라인관광목적지이미지분석은관광정보수집의새로운원천으로서실시간축적되는대량의데이터를활용하여관광목적지이미지파악에대한새로운시각을제공할수있으며, 폭넓고깊이관광소비자들을이해하는정보가된다. 따라서관광목적지의전략적인이미지마케팅을위해서는오프라인과더불어온라인관광목적지이미지파악이반드시수행되어야할필요가있다. 온라인빅데이터를활용한관광지이미지연구는관광소비자들이인식하는실질적이고직접적인관광지이미지를파악하기에용이하며, 관광지이미지의일반화된특성보다유일한특성을파악하기에적합하다 [5]. 특히, 전통적인관광지이미지연구의조사방법인설문조사와인터뷰등의샘플링과코딩의한계를극복할수있는잠재성을제공할뿐만아니라 [6], 연구에필요한데이터의체계적인수집을위한알고리즘적인샘플링이가능하며, 키워드를활용한동시출현빈도분석과결과를시각화시킬수있다 [6]. 또한이미저장된데이터뿐만아니라실시간생성되는데이터의분석이가능하기때문에데이터분석시간의절감과분석의적용에 대한효율성도높일수있다 [7]. 본연구는대구광역시를대상으로온라인관광지이미지분석을실시하였다. 현재대구광역시는지역을대표할수있는문화관광콘텐츠개발에대한안건을 대구의 10대정책아젠다 에포함시키고, 2020년까지국내관광객 800만명유치를목표로하여 [8], 지역의다양한관광매력과인프라를상품화시키고, 현장중심의관광유치전략을도모하여침체된지역의관광활성화를위해노력하고있다. 그러나 2014년관광여행주요방문지순위국내 17개장소중 15위, 국내여행주요방문지순위국내 17개장소중 14위에머물렀다 [9]. 대구는관광목적지로서경쟁우위를확보하기위해서는좀더다양한지역의매력성을발굴하여타지역과차별화된경쟁력을갖출필요가있으며, 이를위해서대구의관광지이미지의정확한분석이실행되어야할필요성이있다. 본연구는온라인빅데이터를활용한텍스트마이닝과사회연결망분석을통해서유의미한정보를추출하여대구의온라인관광지이미지를분석하고관광지이미지마케팅을위한실무적시사점을제공하고자한다. 연구문제 1. 대구의온라인관광지이미지형성에영향을미치는이미지요소들을무엇인가? 연구문제 2. 대구의온라인관광지이미지형성에중요한역할을하는이미지요소들은무엇인가? 연구문제 3. 대구의온라인관광지이미지형성요소들간연결망구조의특징은무엇인가? Ⅱ. 선행연구고찰 1. 관광지이미지의측정관광지이미지는관광객의관광목적지의사결정에핵심적인역할을하기때문에관광객의행동을예측하는데아주중요한개념이다 [10]. 관광지이미지의이해는관광목적지의매력성과시장경쟁력을향상시키는데도움이되며 [11], 관광소비자들에게기존의관광목적지의부정적인이미지를수정시키거나긍정적인이미지를고양시킬수있는효과적인관광지마케팅전략

3 사회연결망분석을활용한대구의관광지이미지분석 : 온라인빅데이터를중심으로 445 의중요한자료가될수있다 [2]. 관광학분야에서는관광지이미지를구성하는요소는주로인지적요소와정서적요소로파악하고있는데, 인지적이미지는역사유적, 자연경관, 사회간접자본등과같은유형적이고직접적으로관찰가능한기능적인측면의이미지이며, 감정적인이미지는일반적인느낌과같은심리적측면의이미지를내포하고있다 [12]. 관광지이미지측정은주로인지적이미지와정서적이미지를구분하여각이미지구성요소들간의관계를밝히는추세이다 [5]. 2000년대중반에들어서면서정보기술의발달과더불어관광생태계의변화에따라서온라인정보를활용한관광지이미지도출과측정에관련된연구들 [4][13-18] 이이루어지고있다. 지금까지온라인관광지이미지연구들은오프라인관광지이미지도출과더불어관광지이미지마케팅에있어많은시사점을보여준다. 그러나기존의온라인관광지이미지연구들은데이터수집과분석방법이다양하지못하고, 연구에활용된데이터의수집기간과수집양도제한적이다. 2. 빅데이터의관광분야적용최근들어관광산업분야에서는빅데이터의중요성을인식하고활용방안에대한관심이증대되고있다. 2013년에들어서면서문화체육관광부는 R&D 사업의하나로문화전반빅데이터의직관적, 심미적정보시각화시스템개발을기획대상과제로선정하여공공데이터의개발에주력하고있으며 [19], 신한카드는한국문화정보센터와제휴를맺고국내외관광객의이용행태등에대한광범위한자료를분석해정부의관광정책수립에기여하기위해관광객행태분석서비스컨설팅을한국문화정보센터에제공하기로하였다 [19]. 2015년 5월에는문화체육관광부와한국관광공사가기존의한국관광 100선선정방식을탈피하여온라인빅데이터분석결과를반영하고전문가들의정성적평가를거쳐서 2012년에이어 2번째로 한국관광100 선 을선정하기도하였다. 원래빅데이터는대량의자료 (Data) 라는의미의일반적인개념으로사용되었으나, 현재빅데이터의개념 은데이터의양이너무방대하여일반적인방법이나도구를사용하여데이터의수집, 저장, 검색, 분석, 시각화가어려운정형이나비정형데이터의집합을의미하게되었다. 대규모의데이터를통해경제적인가치를창출할수있는시대가도래하면서빅데이터는하나의사회적인현상으로대두되고있다. 빅데이터는기업들이오랫동안고민해온과제에대한해결책을제공해줄뿐아니라, 프로세스와조직, 산업전반, 심지어사회자체를변화시킬수있는새로운방법까지제시하고있다 [20]. 이러한높은효용가치로인하여다양한산업분야에서빅데이터를활용하여유의미한정보를추출하고자하는움직임이활발해지고있다. 빅데이터분석을통해브랜드나이미지분석, 트렌드분석, 위기관리, 스토리텔링, 표적마케팅이가능할뿐만아니라새로운일자리창출과신기술과트렌드를개발할수있다 [21]. 관광학계에서도빅데이터를활용한버즈모니터링, 온라인리뷰를통한감성분석, 정보탐색연결망연구등다양한빅데이터활용연구들 [20][22-26] 이시도되고있다. 그러나아직까지국내관광학분야에서빅데이터활용은탐색적인수준에그치고있기때문에좀더다양한온라인빅데이터수집과분석도구를활용한실증적인연구들이필요하다. 3. 사회연결망분석 (Social Network Analysis) 사회연결망분석 (SNA: social network analysis) 은다양한행위자들의상호작용에의해생성된관계의연결망을통해인간행위나사회구조의효과를설명하고자하는방법론으로서, 개체간의관계를시각적으로표현하여개체간연결상태및연결구조의특성을계량적으로분석하는기법이다 [27]. 사회연결망분석은연결망구조를구성하는노드와링크의수, 연결유무등을토대로생성된행렬을기반으로하여다양한분석방법들을통해연결망분석을실시할수있다. 사회연결망분석은최근복잡계의일환으로자연과학분야에서전체네트워크의형성과정이나진화과정같은네트워크발전과관련된규칙이나법칙을규명하려는일반론적인성격의연구로발전되어왔다 [28]. 현재

4 446 한국콘텐츠학회논문지 '17 Vol. 17 No. 7 사회연결망분석은심리학, 경영학, 전자커뮤니케이션과같은사회과학분야에서적용과활용이증가하고있으며, 정보기술의발달로인한다양한데이터의활용이가능해짐에따라서빅데이터를활용한연구도활발해지고있다. 사회연결망분석에서사용되는주요한측정지표에는밀도분석 (density analysis), 중심성분석 (centrality analysis), 집중도분석 (centralization analysis) 등이있다 [26][29][30]. 사회연결망분석에서주로많이사용되는측정지표의개념들은다음과같다 [ 표 1]. 표 1. 사회연결망분석의주요측정지표 밀도분석 중심성분석 집중도분석 측정지표내용 네트워크크기 밀도 포괄성 연결정도중심성 근접중심성 매개중심성 연결정도집중도 근접집중도 매개집중도 손동원 (2013) 참조논자작성 Ⅲ. 연구방법 네트워크를구성하는노드의수 1. 데이터수집대상과범위선정 네트워크에서노드들이실제로연결된관계의수와가능한모든연결간비율 네트워크에서연결되지못한노드들의크기에대한지표 네트워크의노드들이얼마나많은연결을가지고있는지를측정 한노드가모든다른노드들과얼마나근접하게연결되었는지를측정 한노드가네트워크의다른노드들사이에서위치정도측정 각노드들간의연결정도를기반으로전체적인네트워크의집중도를측정 각노드들의거리를토대로전체적인네트워크의집중도를측정 네트워크내에서한노드와다른노드들사이에서중개자역할의정도를측정 1.1 데이터수집키워드와대상선정 우선, 대구의온라인관광지이미지추출을위해서데이터수집키워드를선정하였다. 대구, 대구시, 대구광역시, 대구관광, 대구여행, 대구투어 등대구의관광지이미지추출에적합하다고판단되는단어들을키워드로하여시험적으로 1차데이터를수집하였다. 1 차데이터수집결과를내용분석을실시한후 1차데이터수집키워드중대구의관광지이미지도출에가장 적합하다고판단되는 대구관광, 대구여행, 대구투어 의단어를본연구의데이터수집을위한키워드로최종선정하였다. 그리고국내포털사이트인네이버와다음의각각의카페, 블로그, 지식인채널을데이터수집대상으로선정하였다. 네이버와다음을데이터수집대상으로선정한이유는일반적으로국내관광소비자들이관광정보검색과공유할때가장많이활용하는웹사이트로판단되었기때문이다. 본연구를위한데이터수집기간은 2012년 1월 1일부터 2014년 12월 31일까지최근 3년간으로한정하였다. 1.2 수집데이터분류범주선정키워드분석에있어서키워드를문맥에대치시키기위해서, 단어의실제개념에따른범주를선정하는것이필수적이다 [16]. 키워드분석을통해수집된원데이터의정제와대구의관광지이미지를형성하는관광지이미지요소를파악하기위해서 Beerli와 Martin[31] 의관광지이미지결정요소범주를텍스트마이닝을통해추출되는실제단어들의분류에활용하였다. Beerli와 Martin 의관광지이미지결정요소분류는자연자원, 일반인프라시설, 관광객인프라시설, 관광객레저와여가, 문화, 역사와예술, 정치적및경제적요인, 자연적환경, 사회적환경, 장소분위기등 9개의요소로구분되는데, 이들의관광지이미지결정요소분류는관광지이미지실증연구를통해검증된관광지이미지측정척도중의하나로서유형적이고직접적으로관찰가능한인지적요소파악과심리적측면의정서적요소파악이모두가능하다 [32]. 2. 데이터수집과분석방법대구의온라인관광지이미지를도출하고유의미한정보를파악하고분석하기위해서텍스트마이닝 (text mining) 과사회연결망분석을실시하였다. 데이터수집은키워드검색을통한텍스트마이닝을통해서밀도, 집중도, 연결정도중심성, CONCOR 분석은사회연결망분석을통해실시하였으며, 본연구의절차는다음과같다 [ 그림 1].

5 사회연결망분석을활용한대구의관광지이미지분석 : 온라인빅데이터를중심으로 447 시하였다. 우선, 네트워크데이터의밀도 (density) 와네트워크의집중도 (network centralization) 의분석을실시하고, 네트워크데이터의유의성검정을위해서부트스트랩을활용한일표본평균검정을실시하였다. 다음으로대구의관광지이미지형성에중요한역할을하는이미지요소들과이들연결망의구조적특성을파악하기위해서전체데이터의연결정도중심성 (degree centrality) 과 CONCOR 분석을실시하고 Netdraw 를활용하여분석결과를시각화하였다. Ⅳ. 결과분석 1. 데이터수집결과 그림 1. 연구절차 2.1 텍스트마이닝본연구에서는온라인비정형데이터수집이용이하고수집된데이터의이진매트릭스로자동변환이가능한 Textom 을활용하여텍스트마이닝을실시하였다. 우선, 대구관광, 대구여행, 대구투어 의키워드검색을통해명사, 형용사, 부사를포함한텍스트데이터수집을실시하였다. 데이터수집후부적합한텍스트를삭제하는 1차정제작업을거친후, Textom 의부가기능인 The SCRM 을이용하여 2차정제를실시하고동일한의미로사용된단어들은한단어로통합하였다. 최종정제된데이터를활용하여단어들의동시출현빈도분석을실시하여대구의관광지이미지에영향을미치는상위주요단어들을파악하였다. 또한사회연결망분석을위해서최종정제된데이터는 1모드 (1-mode) 의대칭형매트릭스 ( 단어 )X( 단어 ) 를생성하였다. 2.2 사회연결망분석범용사회연결망분석도구인 UCINET6 를사용하여텍스트마이닝을통해정제된텍스트데이터를변환시킨대칭형매트릭스를활용하여사회연결망분석을실 2012년 1월 1일부터 2014년 12월 31일까지 3년간수집된데이터의양은총 98,759 텍스트였다. 채널별수집데이터의양은카페가 49,612 텍스트, 지식IN 36,133 텍스트, 블로그가 10,719 텍스트순으로나타났다 IDC 보고서에의하면디지털데이터의총량은약 543 엑사바이트로추정되며, 이중정보가태그되고분석된다면 23% 의정보만이빅데이터를위해활용될수있다고하였다 [33]. 그러나기술이필요와실제로부터떨어져있는상황에서유용한데이터의 3% 만이태그되어있고분석은이보다도더적은 0.5% 정도로나타났다 [33]. 이러한관점으로본다면연구에활용된 98,759텍스트는실제분석에이용한데이터로적지않은데이터의양이다. 2. 데이터분석결과연구문제 1. 대구의온라인관광지이미지형성에영향을미치는관광지이미지요소들은무엇인가? 첫번째연구문제를해결하기위해서텍스트마이닝을통해수집된데이터들의동시출현빈도분석 (cooccurrence analysis) 을실시하였으며, 분석결과온라인에서관광목적지로서대구에대해언급할때많이사용

6 448 한국콘텐츠학회논문지 '17 Vol. 17 No. 7 된단어들을확인할수있었다. 별분류결과, 대구의관광지이미지는관광객인프라 동시출현빈도분석결과, 온라인상에서관광소비자 시설, 문화, 역사와예술자원, 레저와여가자원등의 들이대구지역의관광에대해언급할때가장많이동시에언급하는특정장소, 여행형태, 여행동기등을파악할수있었다. 동시출현상위주요단어들에는특정지명이나특정장소들이많이포함되어있었으며, 관광지이미지의속성에근거하여본연구의분석결과에서추출된주요단어들을살펴보면대부분의단어들이인지적이미지요소에포함되는단어였다. 반면에정서적이미지요소에포함되는동시출현상위주요단어들은 걷기좋은, 즐거운, 이야기가있는 정도만포함되어있었으며, 대구의관광지정서적이미지요소를파악하는데적합한단어의동시출현빈도가상대적으로낮게나타났다. 동시출현빈도분석결과는다음과같다 [ 표 2]. 표 2. 전체데이터의주요단어빈도수 순위 단어 빈도 순위 단어 빈도 1 대구중구골목투어 관광주간 54 2 김광석길 오픈탑시티투어버스 53 3 대구관광스탬프트레일 대구야경 53 4 근대문화골목 이월드 51 5 골목길여행 혼자여행 51 6 대구시티투어 수성못 50 7 대구맛집 즐거운 48 8 서문시장 마비정벽화마을 45 9 당일여행 경상감영달성길 약령시 박2일여행 이상화고택 한국근대문화역사 계산성당 문화관광 동성로 추억여행 걷기좋은 도심여행 동산선교사주택 기차여행 진골목 대구수목원 한국관광명소100선 안지랑곱창골목 맛집투어 앞산공원 청라언덕 달성공원 동대구역 이야기가있는 역사여행 대구근대역사관 대구제일교회 허브힐즈 서상돈고택 동인동찜갈비골목 팔공산 납작만두 만세운동길 강정고령보디아크 28 다음으로동시출현빈도분석을통해서추출된대구관광지이미지와연관된단어들을관광지이미지결정요소분류를활용하여각이미지요소별로단어들을분류하였다. 주요상위단어들의관광지이미지결정요소 인지적이미지요소들을중심으로대구의관광지이미 지가형성되어있음을알수있었다. 동시출현상위주요단어들의관광지이미지요소별로분류한결과는다음의 [ 표 3] 과같다. 표 3. 주요단어의관광지이미지요소별분류 구분단어빈도 자연자원팔공산, 수성못 2 일반인프라시설 관광객인프라시설 관광객레저와여가 문화, 역사와예술 동대구역, 안지랑곱창골목, 동인동찜갈비골목, 김광석길, 진골목, 마비정벽화마을 골목길여행, 도심여행, 맛집투어, 역사여행, 혼자여행, 추억여행, 1 박 2 일여행, 당일여행, 기차여행, 대구관광스탬프트레일, 대구시티투어, 대구중구골목투어, 대구맛집, 오픈탑시티투어버스 이월드, 허브힐즈, 달성공원, 대구수목원, 강정고령보디아크, 대구약령시, 동성로, 서문시장 8 동산선교사주택, 서상돈고택, 이상화고택, 대구근대역사관, 한국근대문화역사, 근대문화골목, 31 만세운동길, 경상감영달성길, 납작만두, 대구제일교회, 계산성당, 팔공산, 청라언덕 정치 / 경제요인 한국관광명소100선, 관광주간 2 자연적환경 대구야경, 앞산공원 2 사회적환경 해당없음 0 장소분위기 즐거운, 걷기좋은, 이야기가있는 3 결과적으로대구의온라인관광지이미지는주로특정지명이나장소등관광지이미지의인지적요소들을중심으로형성되어있으며, 관광객인프라시설, 문화, 역사와예술등의관광자원들을중심으로하여관광지이미지를형성하는주요한요소임을알수있었다. 연구문제 2. 대구의온라인관광지이미지형성에중요한역할을하는이미지요소들은무엇인가? 연구문제 2를해결하기위해서대구의관광지이미지형성에중요한영향을미치는이미지요소들을파악하고자수집데이터를대칭형이진매트릭스로변환시켜사회연결망분석을실시하였다. 전체데이터연결망구조의밀도와네트워크집중도분석, 연결중심성분석을실시하였으며, 네트워크데이터들간의관계가통계적

사회연결망분석을활용한대구의관광지이미지분석 : 온라인빅데이터를중심으로 449 으로유의한가를확인하기위해서부트스트랩을통한네트워크데이터의유의성검정을실시하였다. 전체데이터의의미연결망의밀도와네트워크집중도분석결과, 네트워크의노드들간에연결된정도를나타내는밀도 (density) 는 0.

7 사회연결망분석을활용한대구의관광지이미지분석 : 온라인빅데이터를중심으로 449 으로유의한가를확인하기위해서부트스트랩을통한네트워크데이터의유의성검정을실시하였다. 전체데이터의의미연결망의밀도와네트워크집중도분석결과, 네트워크의노드들간에연결된정도를나타내는밀도 (density) 는 0.548로나타났으며, 전체네트워크가소수의특정한노드들에게집중되는정도를의미하는네트워크집중도 (network centralization) 는 4.93% 로나타났다. 밀도의값은 0에서 1의값을가지는데밀도 1에가까울수록연결망구조가복잡하고결속도와응집성이높다. 네트워크데이터유의성검정을위하여전체데이터의의미연결망의밀도와네트워크집중도분석결과를토대로일표본평균검정을실시한결과는전체네트워크데이터의표집분포평균 ( 표본평균의평균 ) 은 이었으며, 표준오차는 의값이산출되었다. 산출된표준오차를이용하여다시검정통계량을계산한값은 (=0.5476/ )(z-score) 로산출되었으며, z-score 보다절대값이큰값이나올확률은 0.014로서유의수준 5% 를기준으로할때전체네트워크데이터들간의관계는통계적으로유의한것으로파악되었다. 유의성검정을통해서관광지이미지요소에관련된네트워크데이터가대구의관광지이미지형성에영향을미치는것을확인할수있었다. 다시말해동시출현빈도가높은상위주요단어들이대구의관광지이미지형성에지대한영향을미치며, 상위주요단어들은서로밀접한연관성을가지고있음을알수있었다. 대구의온라인관광지이미지를형성하는요소들이밀접한연관성을가질수록밀도가높게나타나고 [ 그림 2] 와같이각요소간의연결이복잡한네트워크구조를가진다. 다음으로각이미지요소들이대구의관광지이미지형성에미치는영향력을파악하기위해서전체데이터의연결정도중심성 (degree centrality) 을분석하였다. 연결정도중심성이높을수록대구의관광지이미지형성에영향력이높은요소들로이해할수있다. 전체데이터의연결정도중심성분석결과, 대구중구골목투어, 근대문화골목, 김광석길, 골목길여행, 대구관광스탬프트레일, 서문시장, 이상화고택, 당일여행, 약령시 등의순으로연결정도중심성이높게나타 그림 2. 전체데이터의연결망분석결과났다. 특히, 대구중구골목투어 와이와관련된관광코스들이연결정도중심성이높게나타났는데, 대구중구골목투어 와관련된다양한요소들이대구의관광지이미지형성에직결되는이미지요소로서역할을한다는것을파악할수있다. 연결정도중심성분석에서주목할점은동시출현빈도분석결과에서상위주요단어에포함되지않았던 예쁜, 입소문난 등의단어들이 즐거운, 이야기가있는, 걷기좋은 과같은정서적이미지요소를파악할수있는단어들과함께연결정도중심성이높게나타났다는것이다. 연결정도중심성이높은정서적이미지요소와연관된단어들을분석해보면온라인상에서대구의관광지로서의이미지는긍정적인편에속한다고유추할수있다. 연결정도중심성의분석결과는다음과같다 [ 표 4].

450 한국콘텐츠학회논문지 '17 Vol. 17 No. 7 표 4. 전체데이터의연결정도중심성 순위 단어 연결정도중심성 순위 단어 연결정도중심성 1 대구중구골목투어 3159(0.145) 26 동대구역 188(0.009) 2 근대문화골목 1093(0.050) 27 경상감영달성길 173(0.008) 3 김광석길 1010(0.046) 28 도심여행 154(0.

8 450 한국콘텐츠학회논문지 '17 Vol. 17 No. 7 표 4. 전체데이터의연결정도중심성 순위 단어 연결정도중심성 순위 단어 연결정도중심성 1 대구중구골목투어 3159(0.145) 26 동대구역 188(0.009) 2 근대문화골목 1093(0.050) 27 경상감영달성길 173(0.008) 3 김광석길 1010(0.046) 28 도심여행 154(0.007) 4 골목길여행 779(0.036) 29 한국근대문화역사 152(0.007) 5 대구관광스탬프트레일 636(0.029) 30 대구야경 152(0.007) 6 서문시장 636(0.029) 31 즐거운 149(0.007) 7 이상화고택 588(0.027) 32 추억여행 148(0.007) 8 당일여행 489(0.022) 33 도심여행 146(0.006) 9 약령시 454(0.021) 34 혼자여행 137(0.006) 10 계산성당 450(0.021) 35 마비정벽화마을 135(0.006) 11 대구맛집 424(0.019) 36 문화관광 134(0.006) 12 동성로 414(0.019) 37 안지랑곱창골목 133(0.006) 13 동산선교사주택 405(0.018) 38 1박2일여행 132(0.006) 14 대구시티투어 380(0.017) 39 대구근대역사관 131(0.006) 15 한국관광명소 100 선 369(0.017) 40 이야기가있는 129(0.006) 16 청라언덕 366(0.017) 41 기차여행 127(0.006) 17 진골목 359(0.016) 42 오픈탑시티투어버스 124(0.006) 18 서상돈고택 313(0.014) 43 관광주간 114(0.005) 19 걷기좋은 303(0.014) 44 대구수목원 113(0.005) 20 대구제일교회 273(0.013) 45 납작만두 112(0.005) 21 역사여행 249(0.011) 46 허브힐즈 102(0.005) 22 맛집투어 244(0.011) 47 두류공원 99(0.005) 23 31만세운동길 242(0.011) 48 예쁜 98(0.005) 24 수성못 212(0.010) 49 가족여행 98(0.005) 25 팔공산 192(0.009) 50 입소문난 92(0.004) CONCOR 분석결과, 대구의관광지이미지를형성하는주요한이미지요소들은 [ 그림 3] 과같이 3개의군집으로분류되었다. 첫째, 대구시티투어, 대구중구골목투어, 대구관광스탬프트레일 과이와연관된장소들이집중적으로연결된관광객인프라시설요소들의유사군집, 둘째, 자연환경, 레저와여가요소에연관된단어들의유사군집, 셋째. 문화, 예술과역사요소와연관된유사군집으로연결망구조를형성하고있었다. 그림 3. CONCOR 분석결과 결과적으로 대구중구골목투어 를중심으로하여관련관광지들과같은인지적요소들이서로밀접한연관성을가지고대구의관광지이미지형성에중요한영향을미치고있음을알수있다. 연구문제 3. 대구의온라인관광지이미지형성요소들간연결망구조의특징은무엇인가? CONCOR 분석결과를통해서전체적인대구의관광지이미지형성구조는대구의관광프로그램을중심으로하는관광객인프라시설요소가가장큰영향을미치는요소들의하위구조이며, 자연환경, 레저와여가, 문화, 예술과역사에관한요소가관광지이미지형성구조에영향을미칠수있는잠재성을가진것으로해석할수있다. 관광지이미지를형성하는요소들의연결망구조가가지는특징을파악하기위해 CONCOR 분석을실시하였다. CONCOR 분석결과를시각화한내용은다음과같이살펴볼수있다 [ 그림 3]. Ⅴ. 결론 본연구는온라인빅데이터를활용하여대구의관광지이미지를형성하는주요한이미지요소들을파악하

9 사회연결망분석을활용한대구의관광지이미지분석 : 온라인빅데이터를중심으로 451 고대구의관광지이미지마케팅을위한실무적시사점을도출하고자하였다. 본연구의결론과시사점은다음과같다. 첫째, 텍스트마이닝을통해서동시출현빈도가높은상위주요단어들을추출함으로써대구의관광지이미지형성에영향을미치는요소들을파악할수있었다. 분석결과 중구골목투어 와관련된관광지들의동시출현빈도가특히높게나타났다. 따라서대구를대표하는관광상품이대구의관광지이미지형성에직결되고있으며, 구도심중심으로골목으로대표되는문화, 예술, 사회적관광자원에기반을둔관광지목적지로서이미지가형성되어있음을알수있었다. 특히중구지역의지명의동시출현빈도가높았다. 이러한결과는 대구중구골목투어 의홍보마케팅이잘되었다는의미로볼수도있겠지만상대적으로대구의다른관광자원에대한홍보가부족하다고도볼수있다. 그리고김광석에관련된단어들의동시출현빈도가높게나타난점을미루어봐서동시대의대중적인기를얻은유명인이지역을대표하는관광콘텐츠로서큰파급력을가질수있다는점을시사한다. 둘째, 사회연결망분석의밀도와네트워크집중도분석을통해서대부분의동시출현빈도가높은단어들이서로상호밀접하고유기적으로대구의관광지이미지형성에영향을미치는것을알수있었으며, 연결정도중심성분석결과를통해 대구중구골목투어 와관련된관광코스들이대구의관광지이미지형성에핵심적인영향을미치는것을알수있었다. 연결정도중심성분석결과에서주목하여야할점은 맛집투어, 대구맛집 과같은단어들도연결중심성이높게나타났다는점이다. 관광소비자들이관광목적지의전통음식과식도락에많은관심을가지고있다는것으로이해할수있다. 닭갈비하면춘천, 밀면하면부산, 흑돼지하면제주도가연상되듯이대구의대표적인향토음식을관광지이미지마케팅에효과적으로활용할수있다는것을시사한다. 셋째, CONCOR 분석을통해대구의관광지이미지는 대구중구골목투어 를중심으로하는이미지요소들의군집이대구의관광지이미지형성에가장큰영향을미치고있음을알수있었다. 관광지이미지와연관 된단어들이집중된클러스터에는 대구관광스탬프트레일, 대구중구골목투어 등의대구를대표하는관광상품을비롯하여, 이들프로그램에포함된관광코스들과함께군집을이루고있는데, 대구관광스탬프트레일 과 중구골목투어 가 당일여행, 1박2 일여행, 기차여행, 동대구역 등의단어들의같은클러스터에포함된것으로보아대구는대중교통을활용한교통접근성이좋은단기여행관광목적지로인식되는것으로이해할수있다. 또 대구시티투어, 팔공산, 허브힐즈, 강정고령보디아크 로구성된클러스터와 대구맛집, 안지랑곱창골목, 혼자여행, 맛집투어, 마비정벽화마을, 이월드, 수성못 등으로형성된클러스터가관광지이미지요소들의연결망의클러스터를형성하고있다는것을알수있었다. 이는대구가생태관광과레저활동을즐길수있는관광목적지로서뿐만아니라다양한먹거리를즐길수있는음식관광목적지로서관광소비자들이게어필될수있는잠재력을지니고있음을시사한다. 결론적으로, 온라인상에서대구의관광지이미지는사회문화적관광자원으로분류되는 대구중구골목투어 와연관된다양한골목들에기반으로한도심관광목적지로서인식되고있음을확인할수있었다. 그러나대구의관광지이미지형성에영향을미치는요소들이 대구중구골목투어 와관련된코스에너무치우쳐져있음을알수있다. 대구가관광목적지로서잠재관광객들의관심을유도하기위해서는 컬러풀대구 라는 CI에부합하는대구의다채로운모습을보여줄수있는전략적인관광지이미지조성과관리가필요하다. 본연구의의의는첫째, 온라인의다양한정보원천을활용한관광분야의이미지와브랜드분석에대한지침을제공할수있으며, 비정형빅데이터를어떻게의미있는자료로분석하여현장에서적용할것인가에대한기본적인방향을제시하였다는점이다. 둘째, 전통적인관광지이미지연구가제한된표본을사용하여결과를도출한점과는달리실시간축적되고있는수많은양의데이터를활용하여정보를추출하고분석하여유의미한결과를도출하였다는점이다. 셋째, 기존의관광지이미지연구들은전통적인설문조사방식을활용하여이미지측정척도따라서자료를수집하고관광지이미

10 452 한국콘텐츠학회논문지 '17 Vol. 17 No. 7 지를도출하였으나본연구는데이터를먼저수집하고이를활용하여데이터를분류하여사회연결망분석을적용하여관광지이미지를분석하였다는점이다. 그러나본연구는몇가지한계점을가진다. 첫째, 텍스트마이닝을통해추출된텍스트데이터들은대부분이인지적이미지요소에치중되어정서적이미지를파악하기위한텍스트데이터가비교적적었다는점이다. 둘째, 본연구는사진과멀티미디어데이터가관광지이미지의인식에중요한역할을하지만텍스트데이터만을활용하여관광지이미지연구를실시하였다는점이다. 특히관광분야에서는관광목적지의특색을전달하는사진과동영상의영향력을무시할수없다. 향후에는페이스북이나트위터와같은실시간생성되는감성분석을통한정서적관광지이미지요소에관련된연구와사진캡션과태그와같은비정형데이터를활용한온라인관광지이미지연구도바람직하다. 또한대구시의실제적인관광지홍보내용과본연구결과간의비교연구를통해관광지홍보내용과관광지이미지간의상관관계를파악하는연구와관광지이미지요소간의인과관계나실제관광구매의사결정에미치는핵심요인에대한실증적인연구가수행된다면관광지이미지연구에더욱더실무적인시사점이높은결과가도출될것이다. 참고문헌 [1] J. Kandampully, The impact of demand fluctuation on the quality of service: a tourism industry example, Managing Service Quality: An International Journal, Vol.10, No.1, pp.10-19, [2] S. Pike and C. Ryan, Destination positioning analysis through a comparison of cognitive, affective, and conative perceptions, Journal of Travel Research, Vol.2, No.4, pp , [3] D. Buhalis and A. Spada, Destination management Systems: Criteria for success- An exploratory research, Information Technology and Tourism, Vol.3, No.1, pp.41-58, [4] S. Choi, X. Y. Lehto, and A. M. Morrison, Destination image representation on the web: Content analysis of Macao Travel related websites, Tourism Management, Vol.28, pp , [5] 김형일, 장예빛, 박현아, 유승호, 도시이미지에관한소비자연구 : 춘천의사례를중심으로, 문화경제연구, 제14권, 제1호, pp , [6] S. C. Lewis, R. Zamith, and A. Hermida, Content Analysis in an Era of Big Data: A Hybrid Approach to Computational and Manual Methods, Journal of Broadcasting & Electronic Media, Vol.57, No.1, pp.34-52, [7] 채승병, 정보홍수속에서금맥찾기 : 빅데이터 (Big Data) 분석과활용. SERI 경영노트, 91, 삼성경제연구소, [8] [9] 문화체육관광부, 2014 국민여행실태조사문화체육관광부, [10] C. A. Gunn, Vacation scape: Designing tourist regions, Van Nostrand Reinhold, [11] H. Martin and I. A. Bosque, Exploring the cognitive-affective nature of destination image and the role of psychological factors in its formation, Tourism Management, Vol.29, pp , [12] 오익근, 정정숙, 관광홍보론, 백산출판사, [13] R. Govers and F. Go, Projected destination image online: Website content analysis of pictures and text, Information of Technology and Tourism, Vol.7, pp.73-90, [14] R. Govers, F. Go, and K. Kumar, Virtual destination image: A new measurement Approach, Annals of Tourism Research, Vol.34, No.4, pp , 2007.

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12 454 한국콘텐츠학회논문지 '17 Vol. 17 No. 7 오익근 (Ick Keun Oh) 정회원 1990년 9월 ~ 1995년 6월 : 美 Georgia Southern University 조교수 2011년 9월 ~ 2013년 8월 : ( 사 ) 한국관광학회회장 2012년 4월 ~ 2017년현재 : ( 재 ) 한국문화관광연구원이사 1995년 9월 ~ 2017년현재 : 계명대학교교수 < 관심분야 > : 관광홍보, 관광정보, 해외문화

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