소셜 빅데이터 분석을 활용한 수상레저스포츠관광에 대한 인식 분석

오승욱; 한진욱; 김민수

doi:10.31308/KSSM.24.4.6

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 오승욱 (경희대학교) 한진욱 (경희대학교) 김민수 (한국스포츠정책과학원)

저널정보: 한국스포츠산업경영학회 한국스포츠산업경영학회지 한국스포츠산업경영학회지 제24권 제4호

발행연도: 2019.8

수록면: 83 - 95 (13page)

DOI: 10.31308/KSSM.24.4.6

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

본 연구는 소셜 미디어 빅데이터를 활용하여 수상레저스포츠관광과 관련한 동반 키워드를 확인하고, 관광객들의 소비 행태는 어떻게 나타나는지를 분석하여 수상레저스포츠관광의 최신 트렌드를 이해하는데 목적이 있다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 수상레저스포츠관광과 관련된 키워드를 선정하고 2017년 4월 1일부터 2019년 3월 31일까지 최근 2년간 소셜 미디어에 나타난 수상레저스포츠관광 관련 버즈 데이터 총 973,401건을 수집하였다. 수집된 수상레저스포츠관광 관련 버즈를 분석하기 위해 빅데이터 솔루션 플랫폼인 펄스 K를 활용하여 7가지 속성(미디어, 만족도, 동반자, 숙박, 지역, 활동기간, 활동 종목) 키워드 매칭 조건에 따른 데이터 분석을 실행하였으며, 그에 대한 결과는 다음과 같다. 첫째, 수상레저스포츠관광 미디어 채널별 버즈량에서는 컨텐츠 생산형 채널인 블로그가 사회관계형 채널인 트위터, 페이스북 보다 높은 비율을 나타냈다. 둘째, 최근 2년간 수상레저스포츠관광에 대한 만족도는 약 55.37%로 나타났다. 셋째, 동반참여자는 가족, 친구, 커플의 순으로 나타났다. 넷째, 숙박형태는 호텔, 리조트, 게스트하우스의 순으로 나타났다. 다섯째, 지역분석은 경기, 진주, 구리 등의 순으로 나타났으며, 특정 장소에서는 인천국제공항, 제주지역 해변, 부산지역 해변 등의 순으로 나타났다. 여섯째, 활동 기간은 1박 2일, 당일 치기, 2박 3일 순으로 나타났다. 일곱째, 수상레저스포츠 활동종목 분석에서는 보트, 서핑, 요트, 카누, 스쿠버다이빙, 카약 등의 순으로 높게 나타났다. 이러한 연구결과는 수상레저스포츠 관광 수요자들의 니즈를 파악하여 향후 수상레저스포츠 관광 활성화를 위한 정부의 관광 정책 및 여행사의 마케팅 전략 및 상품개발에 있어 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

The purpose of this study was to understand the latest trends in water leisure sport tourism by analyzing how the consumption patterns of tourists are displayed by identifying the keywords related to water leisure sport tourism using social media big data. To accomplish this purpose, keywords related to water leisure sport tourism were selected and a total of 973,401 buzz data in the past two years from April 1, 2017 to March 31, 2019. Seven attributes (media, satisfaction, companion, accommodation, area, activity period, and activity) are analyzed by keyword matching condition using ‘pulse K’, a big data solution platform, The results are as follows. Firstly, content production type channel, blog showed a higher rate of buzz than social relation channels such as Twitter and Facebook in terms of a share of each media channel for water leisure sport tourism. Secondly, satisfaction in water leisure sport tourism for the last two years was shown about 55.37%. Thirdly, most frequently mentioned companion types were family, friend, and couple in order. Fourthly, most frequently mentioned accommodation types were hotel, resort, and guest house in order. Fifthly, most frequently mentioned areas were Kyounggi, Jinju, and Guri in order. In particular, Incheon International Airport, Jeju Beach and Busan Beach were ranked in order. Sixthly, most frequently mentioned length of stay were one night two days, a day, and two nights three days in order. Seventhly, most frequently mentioned water leisure sport activities were boat, surfing, beach, recommendation, price, yacht, and hotel in order and most frequently mentioned water leisure sport activities were cycling, fishing, and camping in order. The results of this study can be used as a basic data for the government "s tourism policy and the marketing strategy and product development of the travel agency to promote the water leisure sport tourism in the future by grasping the needs of leisure sport tourists.

#수상레저스포츠관광 #소셜 빅데이터 #트렌드 분석 #water leisure sports tourism #trend analysis #social big data

참고문헌 (33)

참고문헌 신청

공재형 / 2014 / 해외직구 소셜미디어 채널에서 웹메이븐의 지식공유 동기와 정보확산에 관한 연구 / 인터넷전자상거래연구 14(6):257~274

김경식 / 2019 / 빅데이터를 활용한 여가트렌드 분석 / 한국여가레크리에이션학회지 43(1):25~41

김경식 / 2009 / 여가동기가 여가제약 극복노력 및 레저스포츠 참가에 미치는 영향 / 한국여가레크리에이션학회지 33(3):139~148

김대희 / 2018 / 수상레저스포츠 안전관리 개선방안 연구 / 한국체육과학회지 27(1):503~514

김보경 / 2016 / SNS를 활용한 레저스포츠 트렌드 분석 / 여가학연구 14(1):83~102

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

오승욱

소속기관 경희대학교

주요연구분야 예술체육학 > 체육 TOP 1% 의약학 > 임상의학 > 치의학

논문수 16 이용수 6,462

한진욱

소속기관 경희대학교

주요연구분야 예술체육학 > 체육 TOP 0.1% 사회과학 > 사회학 > 여성학

논문수 109 이용수 29,223

김민수

소속기관 한국스포츠정책과학원

주요연구분야 예술체육학 > 체육 TOP 10%

논문수 8 이용수 3,191

이 논문과 함께 이용한 논문

제주도내 장애인생활체육지도자의 직무역할에 대한 사례연구

박수연 , 김시원 한국웰니스학회지 2024 .05

제주지역 장애인의 레저스포츠 활동 만족도 정도에 따른 참여 저해 요인의 비교 연구

황철상 한국체육과학회지 2022 .02

4차 산업혁명을 선도하는 알리바바: 핀테크와 신유통을 중심으로

김정심 Korea Business Review 2020 .05

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (33)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)