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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이해영 (경성대학교)
저널정보
경성대학교 산업개발연구소 산업혁신연구 산업혁신연구 제36권 제3호
발행연도
2020.1
수록면
167 - 190 (24page)

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본 연구는 소셜 빅데이터를 중심으로 코로나19로 인한 여행자들의 불편(i.e., 여행 취소 및 환불/위약금 문제) 경험을 살펴봄으로써, 여행자 감정 및 불평행동을 예측하고 보다 나은 서비스 회복 전략 구축을 위한 정보를 제공하고자 진행되었다. 세부적으로는 비정형 텍스트 데이터를 활용하여 불편 경험을 범주화하고 단어들 사이의 연관 규칙을 밝히고 여행자들의 감정 반응을 예측하고자 하였으며, 여행자 감정에 대한 불편 요인들의 세부 영향력까지 추가적으로 살펴보았다. 빅데이터 분석을 위한 텍스트 자료는 관련 키워드(코로나 바이러스, 여행 취소, 환불, 위약금, 일정 변경 등)를 사용하여 네이버 블로그(https://section.blog.naver.com/)에서 수집되었는데, 총 1,765개의 블로그에서 정제 과정을 거친 63개의 핵심 단어가 최종분석에 사용되었다. 연구결과를 살펴보면, 코로나(코로나19), 여행, 대책, 취소, 호텔, 항공, 마스크, 시간, 환불, 검사가 출현 빈도가 높은 상위 10개의 핵심 단어로 나타났으며, 코로나 예방, 예약 및 서비스, 상호작용, 과정/절차, 그리고 보상이 핵심 키워드들 간의 관계나 구조를 토대로 도출된 키워드 요인이었다. 또한 여행자의 긍정적 감정에 대한 주요 텍스트 요인들의 영향력으로는 예약 및 서비스 요인을 제외한 나머지 4개 요인이 모두 유의한 것으로 조사되었다.
#코로나19 여행 불편 #불평행동 #서비스 회복 #소셜 빅데이터 #연관 분석

목차

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참고문헌 (56)

참고문헌 신청
김다정 / 2019 / 빅데이터를 활용한 패션쇼에 대한 소비자 인식 연구 / 패션 비즈니스 23(3):85~100 dbpia 김영중 / 2019 / 중국인 개별여행객의 서비스회복 공정성 지각이 신뢰 및 고객만족에 미치는 영향: 방어적 침묵의 차이 검증을 중심으로 / Culinary Science & Hospitality Research 25(7):116~125 dbpia 김태호 / 2019 / 빅데이터 분석을 활용한 체류형 울산관광 활성화 방안에 대한 제언 / 산업혁신연구 35(1):47~76 dbpia 김홍범 / 2003 / 호텔의 서비스 회복에 대한 공정성 지각이 고객의 자발적 파트너십에 미치는 영향 / 관광학연구 27(1):121~139 dbpia 김화진 / 2008 / 서비스 회복의 공정성이 고객 만족과 충성도에 미치는 영향 −항공사 이용고객의 긍정적 감정효과 중심으로− / 산업혁신연구 24(2):37~58 dbpia

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