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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국조리학회 Culinary Science & Hospitality Research Culinary Science & Hospitality Research Vol.26 No.8(Wn.121)
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 143 - 153 (11page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2023
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The purpose of this study was to explore the main content of consumers’ interest in Airbnb by analyzing documents related to Airbnb on the nation’s leading portal site. In order to achieve the objectives of this study, documents related to ‘Airbnb’ were collected from blogs and cafes on portal sites from December 1, 2015 to November 30, 2019. A total of 5,431 documents and 91,648 words were collected and analyzed, of which the top 80 words were extracted and the centrality of the extracted words was analyzed using the UCINET6.0 program. The analysis found that words (keywords) related to Airbnb’s content such as ‘travel’, ‘reservation’, ‘home’, ‘photo’, ‘hotel’ and ‘host’ had high web visibility. We also derived key word frequency analysis (TF-IDF) that gives weight to identify the difference between words that are actually used a lot and words that have a key meaning. Probabilistic Model LDA Topic Modeling Analysis using the matrix (DTM) of words used and 5,431 documents related to Airbnb were classified into six topics, with topics such as ‘use area’, ‘use intention’, ‘internal facility’, ‘communication’, ‘accuracy’ and ‘discount provision’ derived the potential meaning of words between all Airbnb documents. Based on these results, the hidden meaning of the documents on Airbnb was analyzed in an exploratory way, and the marketing implications for the revitalization of domestic Airbnb were presented.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구문제 및 연구방법
4. 분석결과
5. 결론 및 시사점
REFERENCES
참고문헌 (40)
참고문헌 신청
Airbnb. (2019, July 1). Airbnb estimated direct economic impact exceeds $100 billion in one year. Retrieved from https://news.airbnb.com/airbnb-estimated-direct-economic-impact-exceeds-100-billion-in-one-year/
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An H. I., Choi, Y. R., Oh, R. E., & Song, J. W. (2019). Consumer behavior prediction using airbnb web log data. The Korean Journal of Applied Statistics, 32(3), 391-404.
An, H. S. (2017). A study on the sentiment analysis in fashion design using big data: Focused on text mining and semantic network analysis (Doctoral dissertation). Ewha Womans University.
Ban, H. J., & Kim, H. S. (2019). A study on the review analysis of restaurant recognition in Busan 2: Especially concerning Korean reviews. The Journal of Business Economics, 35(2), 185-207.
An, H. S. (2017). A study on the sentiment analysis in fashion design using big data: Focused on text mining and semantic network analysis (Doctoral dissertation). Ewha Womans University.
Ban, H. J., & Kim, H. S. (2019). A study on the review analysis of restaurant recognition in Busan 2: Especially concerning Korean reviews. The Journal of Business Economics, 35(2), 185-207.
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