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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
반현정 (경성대학교) 김학선 (경성대학교)
저널정보
한국조리학회 Culinary Science & Hospitality Research Culinary Science & Hospitality Research Vol.25 No.4(Wn.105)
발행연도
2019.4
수록면
1 - 11 (11page)

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Consumer reviews in online, due to being widely and rapidly spread, momentous influence a potential consumer’s evaluation of restaurant that is connected with restaurant’s reputation and profit. Prior research highlighted the importance of online reputation management as their impacts become significant factor whatever it is satisfied or dissatisfied. Therefore this study attempted to understand how a potential consumer integrates online reviews into their evaluations of the restaurant. This study conducted a semantic network analysis by collecting reviews of restaurant in Busan. It has been used Ucinet6.0 as the analysis program to visualize review data by performing semantic network analysis. According to the analysis, the top words are related to restaurants in Busan appeared in the order of ‘food’, ‘great’, ‘good’, and ‘restaurant', and included words about food such as ‘sushi’, ‘indian’, ‘pork’ and ‘chicken’. In addition, the frequency of words are related to value such as ‘cheap’, ‘price’, ‘worth’ and ‘quality’ was also high. The other group of words are related to atmosphere such as ‘music’, ‘bar’, ‘atmosphere’, and ‘view’ are frequently found. And the last group is about service such as ‘service’, ‘staff’, and ‘waitress’. As a result, only food is significant factor to decide the overall rating of restaurant through the online reviews from foreigner.
#TripAdvisor review #Big data #Busan restaurant #Perception of restaurant #Semantic network analysis

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구방법
4. 결과
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (32)

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Aralbayeva, S., Tao, S., & Kim, H. S. (2018). A study of comparison between restaurant industries in Seoul and Busan through big data analysis. Culinary Science & Hospitality Research, 24(7), 109-118 Crossref Baek, Y. C. (2001). A study on the relation between family restaurant choice attributes and the influential factors. Korean Journal of Hospitality Administration, 10(1), 95-116. google schola Ban, H. J., & Jun, J. K. (2019). A study on the semantic network analysis of luxury hotel and business hotel through the big data. Culinary Science & Hospitality Research, 25(1), 18-28. google schola Ban, H. J., & Kim, H. S. (2019). Semantic network analysis of hotel package through the big data. Culinary Science & Hospitality Research, 25(2), 110-119. Crossref Bonacich, P. (2007). Some unique properties of eigenvector centrality. Social Networks, 29, 555-564. google schola

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