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영주 상
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1 Journal of Daegu Gyeongbuk Studies Vol.17. No pp 25~39 25 소셜빅데이터분석을통한경북관광인식연구 * 한장헌 * 조윤희 ** A Study on Awareness of Gyeongbuk Tourism Through Social Big Data Analysis Han, Jang Heon Cho, Yoon Hee 국문요약본연구는인터넷미디어상의빅데이터를활용하여경북관광에대한인식을규명하기위해진행되었다. 연구를진행하기위해소셜빅데이터분석을적용하였으며, 인터넷미디어 ( 네이버, 다음, 구글 ) 의데이터는 2016년 8월 1일부터 2018년 7월 31일까지기간에한정하여수집하였다. 데이터를수집하고, 텍스트마이닝을진행하는데 Krkwic 와 Textom 프로그램을사용하였다. 키워드들사이에소셜네트워크시각화를위하여 Ucinet 프로그램을적용하였다. 분석결과, 첫째, 관광공사, 여행, 코스, 문화, 울진, 경주, 지역, 고령, 추천, 대구, 산행, 위치, 임대, 포항, 도시, 영덕 등의키워드들이관광객들의인식에서도출되었다. 둘째, CONCOR 분석결과, 총 5개의군집으로구분되었다. 소셜네트워크분석을바탕으로경북관광에대한정책, 개발, 전략에대해결론부분에서논의하였다. 주제어 : 소셜빅데이터분석, 의미연결망분석, 텍스트마이닝, 경북관광 Abstract The purpose of this study is to look at the perceptions of tourist to visit gyeongbuk. This study utilizes a social big data analysis methods. Internet media data collected from August 1, 2016 to July 31, 2018 in Naver, Duam and Google. The data were gathered and Text mining by Krkwic, Textom program. Ucinet program was to visualize the social network between words connected to the keyword. As a results, first, keywords recognized by tourists such as tourism organization, tour, course, culture, uljin, gyeongju, area, goryeong, recommendation, daegu, mountain climbing, location, rant, pohang, city, yeongdeok were * 동국대학교경영학박사, 주저자 (Ph..D. Department of Business Adminstration, Dongguk University, Primary author), cooljanghun@naver.com. Tel : ** 세종대학교호텔관광경영학박사, 교신저자 (Ph..D. Department of Hotel and Tourism Management, Sejong University, Corresponding author), yhjo4402@naver.com, Tel : Journal of Daegu Gyeongbuk Studies

2 26 한장헌 조윤희 extracted. Second, as the result of CONCOR group analysis, totally 5 groups were formed. The social network analysis studies discussed the implication of gyeongbuk tourism policy/ development/ strategies. KeyWords : Social Big Data Analysis, Semantic Network Analysis, Textmining, Gyeongbuk Tourism Ⅰ. 서론 1995년지방자치제의시작이후기존중앙정부중심의관광및지역개발정책주도에서각자치단체들을중심으로한관광및지역개발정책의개별적수립과능동적인진행이시작되었다 ( 신동숙 김기진, 2013). 지방자치제를통해해당지역활성화에기틀을제공하고, 지역주민들에게는지역매력도향상및경쟁력확보를통한관광객유치확대로보다나은삶의비전을제시하였다 ( 고재용 이정란, 2008). 이런기조에따라경북지역은한국관광의메카였던경주를중심으로동남권도시관광지대로의도약을위해이미지제고에힘썼지만, 신흥도시기반관광시설출현및전략적지역관광개발저조, 지역대표관광축제부족등으로관광목적지로서의경쟁력은날로약화되었다 ( 신은정, 2010). 외국인관광객점유율도경북지역은 8위 (2.5%) 로경남지역과강원지역대비낮은비중을차지하고있다. 중국관광객점유율도 2010년 6.1% 에서 2015년 2.5% 로절반이하로떨어져경쟁력이낮아지고있는추세이다 ( 서인원 송재일, 2016). 이러한경북지역의관광상황에도불구하고, 경북지역관광연구흐름은경주관광정보시템을기반으로네티즌들의관광지정보탐색절차및예약정보, 매력물정보, 가격정보등선호도를실증분석한연구 ( 이태종외, 2001), 경주지역관광산업의활성화를위한경북관광개발공사의역할과발전방향을규명하기위한경영사례연구 ( 임배근, 2005), TV 드라마 선덕여왕 의역사적배경및촬영지인경주지역관광객을중심으로문화콘텐츠관광속성기대및성과차이, 특성사이에구조적관계를규명한연구 ( 강인원, 2010) 가있다. 또한경주지역의대표관광지인불국사를중심으로한지역관광객수추정및방문비율을도출한연구 ( 최정자외, 2011), 지역산업연관표를기반으로경주지역관광산업의경제적파급효과를분석하고, 이를통해경주관광산업발전을제언한연구 ( 오정학 강만호, 2011), 2008년부터 3년동안경북관광포럼을대상으로지역관광거버넌스형성요인및실행관련인식정도를실증분석한연구 ( 도경록외, 2011), 2004년부터 2011년까지 7년동안의경북지역관광관련신문사설및칼럼등을분석하여관광개발및정책에대한대안을제시한연구 ( 김미경 김보경, 2012) 등이있다. 상기연구들은경북지역의전통적인관광지인경주지역의관광객을대상으로한연구들이대부분이며, 최근 5년사이에경주지역관광연구들은지속적으로이루어지지못한실정이다. 참고로경주지역외경북지역관광연구로는문경지역의전통축제인 찻사발축제 방문객의만족도를통한시장세분화를시행하여방문객의특성을확인한연구 ( 김종관 정강환, 2015) 정도만진행되어경북지역에관련된폭넓은관광연구의필요성이대두되고있는실정이다. 대구경북연구제 17 권제 2 호

3 소셜빅데이터분석을통한경북관광인식연구 27 본연구는경북지역관광객의개괄적인인식을규명하기위해소셜빅데이터분석을통해연구를진행하고자한다. 소셜빅데이터를통해관광객의인식을규명하는연구가중요한이유로는그간정보통신및기술발전으로대량의정보처리및활용이용이해졌으며, 이로인해빅데이터의궁극적인활용목적인소비자의인사이트 (insight) 도출이보다용이해졌기때문이다. 이는특정나라및지역등을대상으로한정책적시사점을분석하고결과를도출하기가보다편리해졌다고설명할수있으며, 사람들의관심도가높은사회적문제의해결방안도출등에도빅데이터의활용도가높다고볼수있다 ( 김민수, 2017). 이런맥락에서지방자치제로인해날로지역간경쟁이심화되고있는지역관광시장활성화를위해중 장기적로드맵설정및발전계획수립을위해서소셜빅데이터분석을통한관광객의인식흐름을분석하고이해하는연구가상당히중요하기때문이다. 최근관광빅데이터연구의경우, 한국의전반적인관광인식및강원도, 대구지역등의관광인식을규명하는연구가점차확장되고, 활발히진행되고있는실정이다 ( 오익근외, 2017; 서정아 오익근, 2017; 류시영 유선욱, 2017). 본연구에서는주요인터넷미디어인네이버, 다음, 구글의경북지역관광관련키워드를추출하여연구를진행하고자한다. 추출된키워드는비정형소셜빅데이터분석방법인의미연결망분석을시행하여세부분석을통해연구를진행한다. 이를통해경북지역관광관련시사점을도출하고, 향후발전방향성을논의하자고한다. Ⅱ. 선행연구고찰 1. 경북지역관광관련연구경북지역은저출산및고령화등으로인한타지역대비높은인구감소를예상하고있으며, 과거경북지역중경주지역의경제를이끌어왔던철강산업도글로벌금융위기로인한낮은경제성장률로주요지역경제문제점으로부각되고있다 ( 나중규외, 2017). 경북및경주지역경제의위기를타계하기위하여농업농촌, 일자리등다양한정책방향이새롭게제시되고있으며, 이중관광분야에서도 4차산업혁명의변화를반영한다각도의관광활성화대책들이확대되고반영될것으로전망된다. 그간경북지역관광연구동향은신라천년의불교의역사와유적이많아국 내외개별관광객및학생단체관광객이많이방문하는대표역사관광지경주를대상으로많은수가진행되었다. 이는경주지역을방문하는관광객들의경우약 2.7조이상의경제적파급효과를유발하고있으며, 이로인해경주지역은타경북지역에대비하여관광산업에대한의존도가상당히높다 ( 오정학 강만호, 2011). 경주지역관광지표및경제관련연구로, 최정자외 (2011) 는경주지역의지역관광통계집계실태를심층적으로분석하여문제점및대안을제시하였다. 경주지역은관광지중유료 15개소, 무료 9개소를포함하여총 24개소를대상으로전수조사의형태로관광객을집계하고있으며, 이렇게조사된집계데이터들은시군구관광부서로전달되어시도관광부서를거쳐문화체육관광부로전달되어통계집계시활용된다. 하지만이런집계방식은관광객단순합계로인해중복및과잉집계가발생하는경우가생기기때문 Journal of Daegu Gyeongbuk Studies

4 28 한장헌 조윤희 에경주지역에서매년발간하는 통계연보 에는다른집계방법을통해관광객의수를집계하고있다. 세부조사방법으로는불국사주차장 1곳에서직접유관으로조사한내 외국인관광객수에서 25% 를가산하여경주지역의관광객수를추정하여계산하는방식도병행되고있다. 이런집계방법의개선사항제언으로주요관광지의 CCTV 설치등을통한전체관광객트레킹및관광지로유입되는도로의차량을산정하여전체관광객을집계하는방안의검토도연구자는제언하였다. 오정학 강만호 (2011) 는경주지역의관광산업의경제적파급효과에대해지역산업연관모델을적용하여연구를진행하였다. 연구결과, 경주지역관광산업의생산승수는다른사업대비일부낮은편이며, 부가가치, 고용, 소득관련승수는다른사업보다높게나타났다. 특히고용관련승수의경우다른산업대비높게확인되어관광산업이지역일자리확대에큰영향을미친다는점을확인할수있었다. 경주지역관광마케팅활성화연구로, 설상철외 (2011) 는경주지역브랜드경쟁력강화를위한 SWOT-AHP 분석을시행하였다. 연구결과, 경주시공무원그룹은내부요인중다양한역사, 문화, 관광자원보유및 KTX 철도역, 동해안고속도로개통이강점요소이자, 우위선점을위한요소라고강조하였다. 덧붙여경주시관광전문가그룹은경주지역의관광기회요인으로아시아 -태평양지역소득확대로인한관광객증대및중국관광객확대를기회요인으로선정하였다. 학계전문가그룹은경주지역이보유하고있는지정학적경쟁우위요소가강점이라고언급하였다. 마지막으로향후경주지역의지속적인발전을위해서는경주만의관광도시브랜드매력도를향상시킬수있는브랜드전략의수립및실행이중요하다고강조하였다. 박진영 이성각 (2012) 은경주지역관광객의재방문요인의연관성을살펴보기위해관광동기를군집분석을통해확인하였다. 연구결과, 총 5가지군집별관광동기가유의한차이를보여주고있다. 적극활동형, 주변권유형, 사교형의성향이높을수록관광동기가상대적으로높은것으로나타났으며, 소극활동형의성향이높을수록관광동기가낮게나타났다. 또한재방문유발요인이재방문의사에미치는영향을살펴보았으며, 이를통해서비스성, 교통편의성, 유희성, 홍보성요인이재방문의사에유의한영향을미치는것으로확인되었다. 강인원 (2010) 은드라마선덕여황을통해경주지역문화콘텐츠관광의기대 -성과속성및만족도, 충성도관련영향관계연구를진행하였다. 연구결과, 기대-성과속성분석을통해현장체험성, 지역매력성, 지식정보성, 대중정서성등 5가지요인을도출하였다. 이런요인들중지식정보성, 지역매력성, 지역문화성 3가지는만족도및충성도에유의한영향을미치는것으로확인되었다. 이런경주지역의연구외에도경북지역의관광연구로, 도경록외 (2011) 는경북지역거버넌스의평가와개선관련연구에서경북관광포럼의참여중인구성원을대상으로심층분석연구를시행하였다. 연구결과, 거버넌스를위한제도적기반구축이시급한것으로나타났으며, 조례제정을통한거버넌스제도개선에대한시급성및지방자치단체장과의회지원을기반으로하는거버넌스위상및홍보강화를통해지역주민의참여를증대시키는방법론을제시하였다. 김미경 김보경 (2012) 은경북지역언론동향에대한연구를진행하였으며, 신문보도가주로발생하는지역은대구, 경주, 안동이전체절반을차지하는것으로나타났다. 또한생태및체험관광, 역사 유물관광관련기사는꾸준히노출되고있으나, 박람회 / 이벤트는큰행사가있는해에집중되어노출되는것으로확인되었다. 김종관 정강환 (2015) 은문경찻사발축제를대상으로방문만족도관련세장세분화연구를진행하였다. 연구결과, 총 4가지의군집이도출되었으며, 다소불만족, 매우만족, 다소만족, 매우불만족의군집으로세분화되어나타났다. 대구경북연구제 17 권제 2 호

5 소셜빅데이터분석을통한경북관광인식연구 29 상기경주및경북지역관광연구는 년도에집중되어진행되었으며, 2014년경주 M리조트붕괴사고및 2016년경주지진등외부영향으로인한관광시장의지각변동도예측되는현재시점에서관광객의관광에대한인식을규명하는연구의필요성이대두되고있는실정이다. 2. 소셜빅데이터관련연구빅데이터의정의로는 대용량의데이터를수집및활용, 분석을통해그데이터정보에서의미있는정보를도출하고, 이런정보를통해만들어진지식을기반으로변화에대한예측및능동적대처를위해사용되는정보화기반기술 이라고한다 ( 김종성, 2017). 빅데이터는크게정형데이터와비정형데이터의형태로구분되며, 소셜빅데이터분석을적용한관광관련연구들은대부분비정형데이터를기반으로연구되고있다 ( 이수희외, 2018). 덧붙여소비자들이주로이용하는주요포털사이트의다양한관광관련기록, 의견, 반응등의텍스트를통해소비자들의관광인식및트렌드등을세부적으로분석할수있으며, 이러한분석방법을소셜빅데이터분석의형태중 의미연결망분석 (semantic network analysis) 이라고한다 ( 류시영 유선욱, 2017). 의미연결망분석의정의로는 각각의분석하고싶은단어들즉, 노드 (node) 사이에연결관계 (link) 를시각화하고, 이런노드의연결정도및강도를중심성 (centrality) 데이터로도출하여, 노드간영향력및중요성을해석하는분석 으로설명될수있다 (Hansen, Shneiderman, & Smith, 2009). 해외관광관련빅데이터연구로, Wäsche(2015) 는독일지역사회와그주변지역의비공식적인스포츠관광네트워크에서조직사이의협력관계를연구하였으며, 조직사이의협력및관련메커니즘을심층적으로이해하기위해서의미연결망분석을통해연구를진행하였다. 연구결과, 관계데이터를기반으로협력망은삼각형구조의협력망형태가도출되었다. 이중네트워크관련노드중지역스포츠에이전시가가장중심적인역할을수행하고있음을확인하였다. Tran Jeeva & Pourabedin(2016) 은베트남하노이여행사및여행사사이에관광서비스유통망연구를위해의미연결망분석을진행하였다. 연구결과, 관광사업자들사이의연결성의경우거의나타나지않았으며, 관광사업자들사이에협력또는제휴의정도는매우낮게확인되었다. 또한여행사와관광사업자의연결성도낮은밀도와높은수준의중심성을확인할수있었다. Asero et al.(2016) 는이탈리아시칠리아를대상으로관광목적지간이동성을분석하기위해서의미연결망분석을시행하였다. 연구결과, 관광이동성은관광객의선택특성및여행관련행동, 휴일유형에따라다른네트워크구조및형태가도출되는것으로확인되었다. 이러한관광이동성연구결과를적용하여관광시설계획수립및관광지목적지관리에유용하게사용될것으로예상하였다. 또한국내관광빅데이터연구로, 오익근외 (2015) 는한국관광객의전반적인관광인식을규명하기위해 SNS 빅데이터를중심으로텍스트데이터를수집하여의미연결망분석을진행하였다. 연구결과, 해외주요관광국가및도시, 국내주요관광도시등의웹관련가시성이크게나타났으며, 자유여행, 가족여행, 신혼여행등의숙박관광형태와함께 2박 3일, 3박 4일등여행일정에관련된결과값도높은수치를차지하였다. 덧붙여관광주간, 관광두레등 2014년텍스트데이터의경우사회환경적특성도일부포함하고있는것으로확인되었다. Journal of Daegu Gyeongbuk Studies

6 30 한장헌 조윤희 대구지역관련관광빅데이터연구로, 오익근외 (2017) 는인터넷미디어의빅데이터를대상으로대구음식관련인식을세부적으로고찰하였다. 연구결과, 2013년부터 2015년까지막창, 찜갈비, 납작만두, 따로국밥, 육개장등음식관련데이터를확인하였다. 또한폐백및사찰, 이바지음식들도 3년동안연속적으로높은결과값을확인해주었다. 음식관련대구주요장소로 3년연속동성로가확인되었으며, 이는동성로가대구음식의중심에있는장소이며, 다양한음식점들이집중되어있는장소이기때문에나온결과라고설명하고있다. 서정아 오익근 (2017) 은대구지역의관광목적지관련이미지인식분석을시행하였다. 연구결과, 대구지역관광이미지에영향을미치는노드로는 중구골목투어 가높은빈도수를나타냈다. 또한연결성결과로 맛집투어, 대구맛집 등의음식관련노드들이높은연결성을보여주는것으로확인되었다. 추가적으로구조적등위와지위를파악할수있는 CONCOR 분석을통해 대구관광스탬프트레일, 중구골목투어, 당일여행, 기차여행, 동대구역 등의단어들의클러스터를확인하였으며, 이는교통접근성이좋은대구의인식을나타낸다고강조하였다. 타관광지역빅데이터연구로, 류시영 유선욱 (2017) 은인터넷미디어빅데이터를기반으로강원도여행관련인식에대한연구를진행하였다. 연구결과, 강원도여행관련관심동향은여름휴가철인 6~8월에집중되는것을확인하였으며, 1박 2일이란여행일정관련노드들이높은빈도를차지하는것으로확인되었다. 관광유인물관련노드로는 속초, 바다 등이높은빈도를보여주고있었다. Ⅲ. 연구방법 1. 연구문제본연구에서는 2016년 8월 1일부터 2018년 7월 31일까지최근 2년동안대표인터넷미디어네이버의블로그, 카페및다음의블로그, 카페, 구글의페이스북전체텍스트데이터를대상으로 경북관광 관련키워드를조회하고, 수집하여의미연결망분석을시행하고자한다. 연구의목적및문제를수행하기위하여아래와같이연구문제를도출하였다. 연구문제 1 : 네이버의블로그, 카페및다음의블로그, 카페, 구글페이스북의 경북관광 동반출현키워드를살펴보면관광객은경북관광에대해어떠한인식을 가지고있는가? 연구문제 2 : 네이버의블로그, 카페및다음의블로그, 카페, 구글페이스북의 경북관광 동반출현키워드바탕으로연관성이높은단어들의군집은어떠한의미를 가지고있는가? 대구경북연구제 17 권제 2 호

7 소셜빅데이터분석을통한경북관광인식연구 자료수집및분석대상본연구에서는주요인터넷미디어인네이버, 다음, 구글을대상으로관광객들의경북관광관련인식을분석하기위하여텍스트데이터를수집하여연구를진행하였다. 2016년 9월 1일부터 2018년 8월 31일까지기간내네이버의블로그, 카페및다음의블로그, 카페, 마지막으로구글의페이스북에노출되어있는비정형형태인텍스트데이터들을전량수집하였다. 경북관광관련키워드들을입력한후동시출현하는키워드들을수집후분석을진행하였다. 온라인텍스트데이터를수집하는채널은온라인빅데이터서비스를제공하고있는텍스톰 (textom) 의서비스를이용하여경북관광관련키워드들을세부적으로수집하였다. 3. 분석방법및절차본연구에서는네이버, 다음, 구글에서수집된비정형텍스트데이터를바탕으로의미연결망분석을시행하였다. 의미연결망분석은빅데이터및네트워크분석에서주로쓰이는방법론으로서, 빅데이터분석을통해키워드를검색할경우에함께빈출되는키워드들을분석하여키워드에대한인식흐름을분석하는방법이다 ( 류시영 유선욱, 2017). 분석을단계적으로시행하면서우선 경북관광 키워드를텍스톰서비스를통해입력하고동시에출현하는키워드들을추출하였다. 동시출현하는키워드중에서경북관광과관련성이적은키워드들은삭제하고, 과, 을, 의, 와 등의접속사는정확한분석에부정적인영향을주기때문에삭제하였다. 다음으로경북관광과연관성이높은키워드 90개를추출하고, 90개의키워드들을대상으로빈도분석및중심성 (centrality) 분석을실시하였다. 중심성분석은주요키워드인경북관광을중심으로키워드사이에연결성및매개성, 근접성등을분석하여, 키워드사이에연결강도등을분석하는방법론이다. 위분석을시행하기위해우선 KrKwic와텍스톰을이용하여빈출된키워드의빈도및구성비를산출하였다. 이후 KrTitle 를이용하여키워드간의관계형메트릭스를구성하였다. 이렇게구성된관계형메트릭스를대상으로 UCINET 을이용하여중심성분석을시행하였다. 이후네트워크의시각화를위해 UCINET 을사용하여키워드사이에관계를시각화분석을통해이미지화하였다. 분석의마지막단계로 UCINET 을이용하여키워드사이의 CONCOR 분석을통해군집화를시행하였고, 나눠진군집에대한네이밍및그결과에대한의미를분석하였다. Ⅳ. 연구결과 본연구의목적을달성하기위하여의미연결망분석을시행하였고, 분석의대상기간은 2016년 8월 1일부터 2018년 7월 31일까지이다. 최근 2년사이에경북관광과관련되어수집된정보량은총 3,239개이다. 네이버에서는블로그 1,000개, 카페 259개가각각수집되었고, 다음에서는블로그 862개, 카페 932개가 Journal of Daegu Gyeongbuk Studies

8 32 한장헌 조윤희 각각수집되었다. 구글의페이스북에서는 186개가수집되었다. 이렇게수집된경북관광관련키워드를대상으로의미연결망분석에들어가기전에키워들사이에관계형매트릭스를제작하였다. 이후관계형메트릭스를의미연결망분석을수행하는프로그램을사용하여빈도분석, 중심성분석, 연결망분석, 마지막으로 CONCOR 분석을절차에따라순서대로시행하였다. 1. 경북관광관련키워드분석결과경북관광에대한소비자들의인식을살펴보기위해 KrKwic와인터넷미디어에서비정형데이터들을수집할수있는텍스톰을활용하여텍스트마이닝을시행하였다. 시행결과경북관광에대한기간내출현빈도가높은총 90개의키워드를도출하였다. 가장높은출현빈도를보여준키워드는 관광공사 (1.318) 로나타났다. 경북관광공사는경주시에위치한공기업으로, 경북의문화, 역사, 생태자원등을체계적으로개발하고홍보하여지역경제발전및경북지역관광활성화에기여하는기관이다. 그다음으로 여행 (1,056), 코스 (867), 문화 (707), 울진 (646), 경주 (541) 로나타났다. 경북관광의대표장소인울진과경주가높은출현빈도로나타났으며, 경북관광관련여행, 코스, 문화가함께높은빈도를나타냈다. 이외에도 지역 (441), 고령 (430), 추천 (364), 대구 (315), 산행 (239), 위치 (293), 임대 (286), 포항 (264), 도시 (262), 영덕 (260), 관광객 (250), 내일 (247), 조망 (221), 관광열차 (220), 바다 (218), 안동 (218) 등키워드들이높은빈도를나타냈다. 중심성분석의종류에는첫째, 액터 ( 키워드 ) 와의연결의정도를지표화하고, 가장간단하면서효과적인지표분석방법인연결중심성 (degree centrality) 분석, 둘째, 네트워크내에서의간접적연결까지판단하여전체네트워크에서한액터와다른모든액터와의거리를강조하며, 이를지표화하여분석하는근접중심성 (closeness centrality) 분석, 셋째, 직접연결되지않은액터간의관계를통제또는매개하는정도를지표화하여분석하는매개중심성 (betweenness centrality) 분석등이있다 ( 곽기영, 2014). 본연구의분석결과, 연결중심성관련키워드는 산 (.039), 코스 (.032), 대구 (.028), 울진 (.028), 임대 (.028), 관광공사 (.021), 여행 (.019), 경주 (.018), 문화 (.016), 열차 (.014), 지역 (.012) 등의순서로확인되었다. 근접중심성관련키워드는 산 (49.171), 관광공사 (46.59), 여행 (46.004), 지역 (46.004), 문화 (45.408), 경주 (44.949), 관광객 (44.500), 마을 (43.842), 함께 (43.204) 등의순서로확인되었다. 매개중심성관련키워드는 산 (5.305), 대구 (2.804), 지역 (2.505), 관광공사 (2.393), 여행 (1.762), 문화 (1.696), 한국 (1.540), 코스 (1.380), 사업 (1.346), 개발 (1.167), 마을 (1.148) 등의순서로확인되었다. 상기기술된총 90개의키워드중주요 70개의키워드의빈도분석및주요중심성분석결과는 < 표1> 과같다. 중심성분석의결과를적용한의미연결망분석관련시각화변환이미지는 < 그림1> 과같다. 대구경북연구제 17 권제 2 호

9 소셜빅데이터분석을통한경북관광인식연구 33 < 표 1> 경북관광인식관련키워드빈도및주요중심성분석결과 단어 빈도 연결정도 근접 단어 빈도 연결정도 근접 관광공사 1, 리포터 여행 1, 동대구 코스 여행길 문화 소개 울진 포함 경주 전국 지역 동대 고령 신라 추천 분천 대구 촬영 산행 무인 위치 온천 임대 방향 포항 경북선 도시 열차 영덕 덕구 관광객 가을 내일 걷기 조망 마을 관광열차 함께 바다 등급 안동 동궁 한국 진입 초특급 대구역 봉화 도정 도지사 무궁화 이철우 울릉도 체험 봉평리 홍보 노천온천 사업 산 명소 관광지 테마 자원 투어 개발 분야 나드리 준비 축제 Journal of Daegu Gyeongbuk Studies

34 한장헌 조윤희 < 그림 1> 경북관광관련의미연결망분석시각화결과 2. 경북관광관련키워드 CONCOR 분석결과본연구에서는도출된주요키워드들사이에상관계수를기반으로구조적등위성을확인하기위해 CONCOR(convergence of iterated correlations) 분석을실시하였다.

중심군집은 1개이며, 주변군집은 4개로구분되었다. 중심군집은자원, 울산, 내일, 보문, 걷기, 고령, 가을, 수목원, 여행길, 장소, 산, 영천, 여행지, 산행, 선비, 마을, 협곡, 행사, 여행, 함께, 관광객, 개발, 단지등으로구성되었다. 중심군집에대한군집명은 경북대표관광 으로명명하였다.

10 34 한장헌 조윤희 < 그림 1> 경북관광관련의미연결망분석시각화결과 2. 경북관광관련키워드 CONCOR 분석결과본연구에서는도출된주요키워드들사이에상관계수를기반으로구조적등위성을확인하기위해 CONCOR(convergence of iterated correlations) 분석을실시하였다. CONCOR 분석은가공하지않은상관관계데이터를바탕으로상관관계매트릭스를통해군집을얻어내는방식이다 ( 존스콧, 2012). 경북관광관련키워드들을대상으로 CONCOR 분석을통해중심군집및주변군집을도출할수있다. UCINET 을이용하여키워드간상관관계를바탕으로 CONCOR 분석을한결과는다음과같다. 우선총 5개의군집으로키워드가구분되었다. 중심군집은 1개이며, 주변군집은 4개로구분되었다. 중심군집은자원, 울산, 내일, 보문, 걷기, 고령, 가을, 수목원, 여행길, 장소, 산, 영천, 여행지, 산행, 선비, 마을, 협곡, 행사, 여행, 함께, 관광객, 개발, 단지등으로구성되었다. 중심군집에대한군집명은 경북대표관광 으로명명하였다. 첫번째주변군집은영덕, 초특급, 조망, 사업, 바다, 호텔로구성되었으며, 이군집명은 경북바다관광 으로명명하였다. 두번째주변군집은촬영, 동대구, 대구역, 나드리, 무궁화, 진입, 등급, 분천, 열차, 경북선, 대구, 관광열차, 테마로구성되었으며, 이군집명은 경북열차관광 으로명명하였다. 세번째주변군집은덕구, 봉평리, 온천, 포항, 신라, 준비, 위치, 코스, 울진으로구성되었으며, 이군집명은 경북온천관광 으로명명하였다. 마지막주변군집은도정, 분야, 방향, 도지사, 이철우로구성되었으며, 이군집명은 경북 대구경북연구제 17 권제 2 호

11 소셜빅데이터분석을통한경북관광인식연구 35 도정관광방향 으로명명하였다. 키워드사이에 CONCOR 분석결과및이를세부적으로시각화한자료는 < 표 2> 과 < 그림 2> 와같다. < 표 2> 경북관광인식관련키워드 CONCOR 분석결과 구분군집명주요키워드 중심군집 경북대표관광 자원, 울산, 내일, 보문, 걷기, 고령, 가을, 수목원, 여행길, 장소, 산, 영천, 여행지, 산행, 선비, 마을, 협곡, 행사, 여행, 함께, 관광객, 개발, 단지, 계곡, 울릉도, 봉화, 추천, 안동, 관광지, 홍보, 관광공사, 경주, 동궁, 콘텐츠, 지역, 포항, 명소, 체험, 투어, 축제, 청송, 문화, 소개, 사진 주변군집 경북바다관광 경북열차관광 경북온천관광 경북도정관광방향 영덕, 초특급, 조망, 사업, 바다, 호텔 촬영, 동대구, 대구역, 나드리, 무궁화, 진입, 등급, 분천, 열차, 경북선, 대구, 관광열차, 테마 덕구, 봉평리, 온천, 포항, 신라, 준비, 위치, 코스, 울진 도정, 분야, 방향, 도지사, 이철우 < 그림 2> 경북관광인식관련 CONCOR 분석시각화결과 Journal of Daegu Gyeongbuk Studies

12 36 한장헌 조윤희 Ⅴ. 결론 본연구는경북지역을대상으로높은파급효과를유발하는관광산업에대해경북지역의관광을체험하였거나혹은이용을고려하는관광객을대상으로경북관광에대한인식이어떻게형성되어있고, 어떠한부분에관심도가높은지를분석하기위해인터넷미디어네이버, 다음, 구글을대상으로비정형데이터를수집하여의미연결망분석을시행하였다. 2016년 8월 1일부터 2018년 7월 31일까지최근 2년동안의인터넷미디어에언급된전체텍스트데이터를대상으로 경북관광 과동시에출현하는키워드를수집, 조회하고텍스트마이닝을통해정제작업을시행하고분석을진행하였다. 인터넷미디어의텍스트데이터는텍스톰서비스를통해수집하였고, Krkwic 를이용하여텍스트마이닝작업을시행하였다. 텍스트마이닝이완료된경북관광관련키워드들을대상으로 KrTitle 을이용하여키워드를대상으로관계형매트릭스를분류하고, UCINET 을이용하여중심성분석및 CONCOR 분석을진행하였다. 이를통해도출된데이터를활용하여이해를돕기위해시각화작업을진행하였다. 본연구의결과는다음과같다. 첫째, 관광객의경북관광인식과관련하여관광공사, 여행, 코스, 문화, 울진, 경주, 지역, 고령, 추천, 대구, 산행, 위치, 포항, 도시, 영덕, 조망, 관광열차, 안동등의키워드들이높은빈도로도출되었다. 관광객들은경북지역에대한관광을고려할경우경주, 고령, 대구, 포항, 영덕과같은경북지역의대표관광지에대해구체적으로살펴보고관광정보를습득하는것으로확인되었다. 또한경북관광의여행관련코스와문화유적지, 조망이좋은장소, 관광열차등에많은관심과함께온라인을통해수시로조회하는것으로나타났다. 둘째, 중심성분석결과, 경북관광관련주요키워드들이높은중심성수치를보여주었다. 이중 산 은연결, 매개, 연결중심성이가장높게나타났다. 황장산, 주왕산, 금오산등경북지역의주요산들에대해관광객들은가장높은관심과사전방문에대해중요하게고려하고있었다. 그다음으로대구, 경주도높은수치의결과값을보여주었다. 또한코스, 여행과같은경북관광관련키워드들도높은수치의결과값을보여주었으며, 이는경북관광을고려할경우관광을당일혹은숙박코스로검토하며, 경북지역의세부적인여행정보에대해서도높은관심을가지고있었다. 셋째, CONCOR 분석결과중심군집 1개, 주변군집 4개, 총 5개의군집을확인하였다. 이런군집분석의결과를통해관광객의경북관광에대한구체적인관심분야를구분하여확인할수있었다. 특히중심군집은경북관광에대한대표적인키워드들로구성되었다. 주변군집은경북지역의특색과특징을내포하고있는경북바다관광및경북열차관광, 경북온천관광, 경북도정관광방향으로세분화된관광인식을보유하고있다는점을확인하였다. 본연구의시사점은다음과같다. 첫째, 인터넷미디어의비정형데이터를통한빅데이터분석방법론을활용하여경북관광에대한관광객의전반적인인식을규명하였다. 최근 5년동안관광연구분야에서대구및경주지역을제외한경북지역만을대상으로한연구가활발히진행되지못하였으며, 이중특정현상및상황을분석하는실증연구 대구경북연구제 17 권제 2 호

13 소셜빅데이터분석을통한경북관광인식연구 37 가아닌관광객들의인사이트를도출하여분석한연구는사실상이루어지지못하였다. 본연구의결과를통해경북지역을중심으로관광객들의인식을폭넓은시각으로살펴볼수있었으며, 경북지역을대상으로한향후관광연구에도근거자료로활용될것으로판단된다. 또한경북지역의관광정책을담당하는지자체담당자들도본연구에서확인된내용들을바탕으로관광객의인식체계를면밀히이해하고, 향후경북지역관광정책을수립및운영할경우에도본자료를참고자료로활용하면효과적이라고사료된다. 둘째, 키워드빈도분석결과를바탕으로살펴보면경북관광의주요지역및장소에대한관광객들의인식을확인할수있었다. 관광객들은인터넷미디어를통해서지속적으로지역관광정보를폭넓게검색하고, 관광을다녀온이후에도관련사진및이용후기를수시로자신의 SNS 계정을통해공유하고있다는점을의미한다. 향후경북관광활성화를위해서다양한방안이있을것으로판단되지만, 온라인을최대한활용할수있는다양한마케팅활동이상당히중요하며, 높은효과를나타낼수있다고판단된다. 예를들면 CONCOR 분석에서도확인된 순환테마열차 의관광체험단을단발성이아닌여러차수별로운영하여활동하는후기를공식사이트는물론, 참여자자신들의 SNS 계정을통해서도활발히업로드하여바이럴마케팅에노력하게된다면, 경북지역관광활성화를위한온라인마케팅의효과및경북관광인식확산에도크게도움을줄것으로판단된다. 셋째, 본연구의결과를통해관광객의경북관광관련인식을군집형태를통해구분하고, 이해할수있게되었다. 대표적인경북관광관련중심군집외바다관광, 온천관광등주요테마형태로관광객들은경북지역의관광을인식하고있었다. 동해안푸른바다의시작점인영덕군강구항등경북지역바다관광에대해높은관심을보이고있었으며, 특히최근호텔개발등숙박인프라가확장중인관광사업에대해서도높은인식수준이있었다. 또한울진군에위치한국내최초자연용출온천인덕구온천에대해서도관광지로서의매력도가확인되었다. 경북지역관광에있어덕구온천및백암온천등주요온천관광지에대해서주요관광코스로인식하고, 많은정보탐색후온천관광을이용하고있는것으로사료된다. 향후경북지역관광활성화를위해본연구에서확인된테마및그룹형태를기반으로특정관광타겟을대상으로한마케팅커뮤니케이션전략을강화하면마케팅적효과가상당히높을것이라고판단된다. 또한관광객들은경북도정 2018년주요정책사항중 다시찾고싶은관광경북 등관광개발및활성화관련정책에도많은관심도가있는것으로확인되었다. 경북도지사를중심으로한도정방향을인지하고있었으며, 경북지역관련관광활성화방향에도많은관심이있는것으로확인되었다. 이를바탕으로향후경북지역관광정책수립에도관련지자체담당자들은지역주민은물론, 다양한지역의관광객들에게효과가높은정책방안수립및활용도중요하다고판단된다. 향후경북지역관광정책수립후에도인터넷미디어등온라인채널을통해지속적으로소통하는것이중요하다고사료된다. 위에서언급한연구결과및시사점에도불구하고, 본연구는다음과같은한계점을지니고있다. 연구의용이성및편의성확보를위하여최근 2년이내로연구의데이터수집범위및분석범위를한정하여연구를진행하였다. 향후연구에서는관광객들의경북지역의관광인식을심층적으로규명하기위해최근약 10년사이를대상으로연도별인식비교및주요관광지별인식에대한비교연구도의의가클것이라고판단된다. 또한관광객의경북지역인식규명을위하여네이버, 다음, 구글의텍스트기반데이터를추출하여빈도분석등을시행하였다. 최근유튜브등동영상을기반으로하는 SNS 정보공유의활동이 Journal of Daegu Gyeongbuk Studies

14 38 한장헌 조윤희 날로활발해지고있다. 향후경북지역관련인식연구에서는텍스트기반소셜빅데이터분석연구외에도동영상등을기반으로한빅데이터분석연구도의미가클것으로판단된다. 참고문헌 고재용 이정란, 2008, 지방자치단체간접광고의브랜드인지도, 이미지, 선호도와충성도에관한연구, 호텔관광연구, 30(4): 곽기영, 2014, 소셜네트워크분석, 서울 : 청람. 강인원, 2010, 문화콘텐츠관광의기대- 성과속성과만족도, 충성도영향관계연구, 관광연구, 25(2): 김미경 김보경, 2012, 경북지역관광관련언론동향분석, 관광연구, 27(4): 김민수, 2017, 소셜빅데이터를활용한스포츠산업지원사업수요분석, 한국스포츠개발원. 김종관 정강환, 2015, 축제방문만족도에따른시장세분화연구-문경찻사발축제를중심으로, Tourism Research, 40(3): 김종성, 2017, 스포츠관광활성화와빅데이터활용에관한연구, 한국엔터테인먼트산업학회논문지, 11(3): 나중규 권혁준 김수성 박현정 여운기 정성훈 채종현, 2017, 경북비전 2030, 대구경북연구원. 도경록 송재일 한상현, 2011, 지역관광거버넌스의평가와개선방안, 관광연구논총, 23(1): 박진영 이성각, 2012, 경주지역관광객의관광동기와재방문객유치를위한방안에관한연구, 관광연구, 27(3): 류시영 유선욱, 2017, 소셜미디어에나타난강원도관광에대한인식연구 : 빅데이터분석을중심으로, 관광연구저널, 31(2): 오익근 이태숙 전채남, 2015, 빅데이터분석을통한한국관광인식에관한연구, 관광학연구, 39(10): 오익근 장미화 윤영일, 2017, 소셜미디어의빅데이터분석을통한대구음식에대한인식., 관광레저연구, 29(11): 오정학 강만호, 2011, 지역산업연관모델을이용한경주관광산업의경제적파급효과분석, 경주연구, 20(1): 이수희 박득희 김맹선, 2018, 소셜빅데이터분석을활용한제주도관광인식에관한연구, 관광레저연구, 30(2): 이태종 조현호 김기석 유영준 김석출 송근원, 2001, 경주관광정보시스템구축을위한네티즌의정보선호도, 관광레저연구, 13(1): 임배근, 2005, 지역경제활성화와지방공기업의역할- 경북관광개발공사경영사례를중심으로, 한국지역경제연구, 6: 대구경북연구제 17 권제 2 호

15 소셜빅데이터분석을통한경북관광인식연구 39 서인원 송재일, 2016, 대구경북중국관광객유치전략, 대구경북연구원. 서정아 오익근, 2017, 사회연결망분석을활용한대구의관광지이미지분석, 한국콘텐츠학회논문지, 17(7): 송은정, 2010, 대구관광, 과거와현재, 대구경북연구원. 신동숙 김기진, 2013, 도시관광활성화를위한장소마케팅전략, 관광연구, 27(6): 설상철 송만석 이정실, 2011, 경주관광도시브랜드경쟁력강화를위한 SWOT-AHP 분석, 관광레저연구, 23(7): 존스콧, 2012, 소셜네트워크분석, 서울 : 커뮤니케이션북스. 최정자 박종구 김진석, 2011, 지역관광통계에서관광객수추정에관한연구, 관광연구, 26(2): Asero, V., Gozzo, S., and Tomaselli, V., 2016, Building Tourism Networks through Tourist Mobility, Journal of Travel Research, 55(6): Hansen, D., Shneiderman, B., and Smith, M. A., 2011, Analyzing social media networks with NodeXL: Insights from a connected world, Morgan Kaufmann. Tran, M. T., Jeeva, A. S., and Pourabedin, Z., 2016, Social Network Analysis in Tourism Services Distribution Channels, Tourism Management Perspectives, 18: Wäsche, H., 2015, Interorganizational Cooperation in Sport Tourism: A social Network Analysis, Sport Management Review, 18(4): 논문접수일 : , 심사완료일 : , 최종원고 : Journal of Daegu Gyeongbuk Studies

40=(J1_ )서정아.hwp

40=(J1_ )서정아.hwp https://doi.org/10.5392/jkca.2017.17.07.443 사회연결망분석을활용한대구의관광지이미지분석 : 온라인빅데이터를중심으로 Destination Image Analysis of Daegu Using Social Network Analysis: Social Media Big Data 서정아, 오익근계명대학교관광경영학과 Jung-A Seo(toughjung@naver.com),