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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
양택수 (중앙승가대학교) 김진한 (동국대학교)
저널정보
사단법인 한국교수불자연합회 한국교수불자연합학회지 한국교수불자연합학회지 제26권 제2호
발행연도
2020.1
수록면
5 - 28 (24page)

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본 연구의 목적은 빅데이터 분석을 통해 템플스테이 트렌드를 이해하는데 있다. 연구결과 도출을 위하여 다음소프트에서 제공하는 텍스트 마이닝(text mining) 분석도구인썸드렌트(Some Trend)를 이용하여 연관어 맵을 작성하고 이를 통해 감성, 긍정·중립·부정 반응 및 추이를 분석했다. 그리고 한국언론진흥재단에서 제공하는 빅카인즈(B ig Kinds)를 이용하여 신문기사에서 템플스테이 관련 언급추이를 분석하였다. 마지막으로 구글 트렌드(Google Trends)와 네이버 데이터랩(Naver Datalab)을 활용하여 템플스테이에 대한 인터넷 검색 엔진의 검색량과 추이를 분석했다. 연구결과 첫째, 템플스테이는 긍정적인 이미지로 인식되고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 템플스테이 관련 신문기사는 템플스테이 시행 이후 꾸준한 증가세를 보이고 있으며, 가장 많이 언급된 단어는 ‘불교’(185회), ‘외국인’(82회), ‘불교문화’(79회), ‘금산사’ (44회), ‘발우공양’(42회) 순으로 나타났다. 셋째, 2016년 이후 4년간 템플스테이의 검색량 추이를 확인 한 결과 3월 중순, 6월 중순, 9월 중순에 검색량이 증가하는 경향을보이고 있다. 마지막으로 템플스테이 참가자는 봄부터 여름까지 증가하는 경향을 보이다 정점을 찍은 후 가을부터 겨울까지는 감소하는 경향을 보이는 것으로 나타났다. 본연구를 통해 템플스테이의 미래 트렌드에 대한 예측을 할 수 있고, 향후 템플스테이 활성화를 위한 마케팅 기본 자료로 활용되기를 기대한다.
#템플스테이 #빅데이터 #브랜드 이미지 #구글트렌드 #네이버데이터랩

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강하영 / 2016 / 빅데이터 마케팅 / 마케팅 50(9):63~70 dbpia 곽재현 / 2018 / 빅데이터를 활용한 욜로(YOLO) 현상 분석: 여행소비를 중심으로 / 관광연구저널 32(2):21~34 dbpia 김대진 / 2018 / 데이터 마이닝 기법을 통한 마케팅 전략 변화에 대한 연구 / Korea Business Review 22(2):177~194 dbpia 김보경 / 2015 / 빅데이터를 활용한 템플스테이 키워드 네트워크 분석 -블로그와 트위터를 중심으로- / 관광학연구 39(5):27~40 Crossref 김정숙 / 2012 / 빅데이터 활용과 관련기술 고찰 / 한국콘텐츠학회지 10(1):34~40 dbpia

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