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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.6
- 수록면
- 5 - 22 (18page)
- DOI
- 10.31336/JTLR.2020.6.32.6.5
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The purpose of this study is to analyze changes of relationship between a hub tourism destination and sub tourism destinations created by the Hub and Spoke System by using social Big Data text mining. For this purpose, we collected text data of travel blog reviews created for 16 years containing the word "Pyeongchang Phoenix Park". We extracted keywords for sub tourism destinations related to "Pyeongchang Phoenix Park" and analyzed co-word frequency analysis and centrality analysis before and after tourism impact.
The analysis results are as follows. First, co-word frequency analysis showed that the frequency of ‘Heung jeong Valley’ and ‘Geum dang Valley’ decreased after opening Phoenix Park’s Waterpark(2008~2010). And “Daegwanryeong Hanwoo Town” appeared at a high frequency for 3 years before the Winter Olympics(2015-2017) and 2 years after the event(2018-2019). Second, the result of centrality analysis showed that the degree centrality of "Pyeongchang Phoenix Park" was highest in the 3 years after opening the water park(2008-2010). Third, the betweenness centrality of "Pyeongchang Phoenix Park" was the highest in 2 years after theWinter Olympics(2018-2019).
The analysis results are as follows. First, co-word frequency analysis showed that the frequency of ‘Heung jeong Valley’ and ‘Geum dang Valley’ decreased after opening Phoenix Park’s Waterpark(2008~2010). And “Daegwanryeong Hanwoo Town” appeared at a high frequency for 3 years before the Winter Olympics(2015-2017) and 2 years after the event(2018-2019). Second, the result of centrality analysis showed that the degree centrality of "Pyeongchang Phoenix Park" was highest in the 3 years after opening the water park(2008-2010). Third, the betweenness centrality of "Pyeongchang Phoenix Park" was the highest in 2 years after theWinter Olympics(2018-2019).
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 고찰
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 분석 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (48)
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