Joint Sentiment 토픽모델링 기반 국내 여행 불만족 요인 연구

최윤진; 이소현; 윤상혁; 김희웅

doi:10.17287/kbr.2020.24.2.121

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자료유형: 학술저널

저자정보: 최윤진 (연세대학교) 이소현 (연세대학교) 윤상혁 (연세대학교) 김희웅 (연세대학교)

저널정보: 한국경영학회 Korea Business Review Korea Business Review 제24권 제2호

발행연도: 2020.5

수록면: 121 - 141 (21page)

DOI: 10.17287/kbr.2020.24.2.121

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최근 개인의 삶의 질, 일과 삶의 균형을 중요하게 생각하게 되면서 여행 활동이 증가하고 있다. 이에 따라 국내여행 산업도 성장하고 있으나 동시에 여행지에 따른 불만족에 대한 개선은 과제로 남아있다. 본 연구는 국내 여행에 대한 실제 여행자들의 주요 여행지별 불만족 요인을 도출하고 이에 대한 개선방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 소비자의 만족과 불만족의 개념을 설명하는 기대 불일치 이론을 기반으로 텍스트마이닝 기법과 Joint Sentiment 토픽모델링을 활용하여 실제 여행자들이 사용하는 여행 애플리케이션에서 국내 주요 여행지별 불만족 사항을 도출 및 분석하고, 이를 기반으로 여행지별 불만족 사항의 해결 및 개선방안을 제시하였다.
연구 결과, 첫째, 국내 요인 전반에 대한 불만족 요인은 ‘물가, 교통, 바가지요금, 위생, 상업화’에 대한 토픽이었다. 둘째, 주요 여행지별 토픽으로 ‘제주도’는 ‘교통, 외국인 관광객, 물가, 특색 없는 명소’, ‘전주’는 ‘먹거리 중심, 바가지요금, 상업화’, ‘부산’은 ‘호객행위, 위생, 바가지요금, 교통’, ‘경주’는 ‘주차, 바가지요금, 관광객, 교통’이 각각 도출되었다.
텍스트마이닝 기법의 토픽모델링에 감성 차원을 더한 Joint Sentiment 토픽모델링을 사용하여 국내 주요 여행지별 불만족 요인을 도출하였고 토픽과 키워드 간의 관계를 네트워크 다이어그램으로 시각화하여 직관적인 이해와 차별적인 개선방안을 도출한 것에 학술적 의의가 있다. 실무적으로는 여행지별 불만족 사항에 대한 구체적인 개선방안을 제안함으로써 국내 여행의 활성화를 통한 관광 산업의 수익 및 경쟁력 향상에 이바지할 수 있다.

In recent years, travel has increased due to the interest in the quality of life and work-life balance of individuals. As a result, the domestic travel industry is growing, but at the same time, improving domestic travel dissatisfaction remains a challenge. The purpose of this study is to derive the factors of dissatisfaction of major domestic tourists for domestic travel and to suggest ways to improve them. Based on the expectancy disconfirmation theory to explain the concept of consumer satisfaction and dissatisfaction by collecting the dissatisfaction of actual travelers, we analyzed using text mining technique and joint sentiment topic modeling. This study draws out and analyzes dissatisfaction points of major domestic travel destinations and suggests ways to resolve and improve dissatisfaction factors by travel destinations.
First, dissatisfaction with the overall domestic travel factors was the topic of ‘price, transportation, rip off, sanitation, commercialization’. Second, the topics by major destinations are as follows. ‘Jeju Island’: ‘traffic, foreign tourists, prices, uncharacteristic spots’, ‘Jeon Ju’: ‘parking, rip off, food-oriented spots, commercialization’. ‘Busan’: ‘tout, sanitation, rip off, transportation’, ‘Gyeon Ju’: ‘parking, rip off, tourist, transportation’. Text Mining Technique Using Joint Sentiment Topic Modelling, which adds emotional dimension to topical modelling, we derived dissatisfaction factors, by major travel destinations in Korea and visualized the relationship between topics and keywords in a network diagram to enable intuitive understanding and differentiated improvement plans. This is the significance of this study. In practice, this study proposes a concrete improvement plan for the dissatisfaction point of each destination. This can contribute to improving the profits and competitiveness of the tourism industry by activating domestic travel.

#국내 여행 #텍스트마이닝 #Joint Sentiment 토픽모델링 #기대 불일치 #온라인 고객 리뷰 #Korea Travel #Text Mining #Joint Sentiment Topic Model #Expectancy-Disconfirmation Theory #Online Customer Review

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Blei, D. M. / 2009 / Topic Models. Text Mining: Theory and Applications / Taylor and Francis

Blei, D. M. / 2003 / Latent Dirichlet Allocation / Journal of Machine Learning Research 3:93~1022

Cardozo, R. N. / 1965 / An Experimental Study of Customer Effort, Expectation, and Satisfaction / Journal of Marketing Research 2(3):244~249

Chang, J. / 2009 / Reading Tea Leaves: How Humans Interpret Topic Models / Advances in Neural Information Processing Systems :288~296

Lin, C. / 2009 / Joint Sentiment/Topic Model for Sentiment Analysis / Proceedings of the 18th ACM Conference on Information and Knowledge Management :375~384

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