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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
고민환 (동국대학교 경주캠퍼스)
저널정보
한국관광레저학회 관광레저연구 관광레저연구 제34권 제4호(통권 제176호)
발행연도
2022.4
수록면
571 - 585 (15page)
DOI
10.31336/JTLR.2022.4.34.4.571

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

빅데이터를 토대로 분석한 포스트코로나 시대 트래블버블에 관한 연구 : 텍스트 마이닝 활용
고민환 관광레저연구 2022.04 학술저널

2021

텍스트 마이닝을 활용한 코로나19 이후의 트래블버블에 관한 연구
고민환 한국관광레저학회 학술발표대회 2021.07 학술대회자료

초록· 키워드

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With the spread of Covid-19 worldwide in 2020, the future of the aviation industry is facing a tremendous crisis. This study aims to predict the change in Korean Air travel behavior after Covid-19. To this end, this study intends to measure the public"s perception and experience related to Travel bubble. Specifically, this study intends to analyze a huge amount of big data through analysis using text mining. To this end, the key word "Travel bubble" was searched on Naver, Daum, and Google from September 2020 to the May 2021. After deleting unnecessary words out of the total 5,334 words, text mining analysis was performed. This study extracted data and frequency through data collection and arranged words. With Textom, key word frequency analysis, TF-IDF analysis, N-gram analysis carried out. Using UCINET 6, this research analyzed the connection structure between key words and degree centrality and verified the degree of their relationships. Furthermore, this study conducted CONCOR analysis to draw a party formed by similar key words. This study is an appropriate research during post Covid-19. With Big data, this research found implications that could not be found in previous studies in the tourism field. Moreover, this study suggested a way to activate Travel bubble. As such, this study presented academic and practical implication for the aviation and tourism industry.
#트래블버블(Travel Bubble) #텍스트마이닝(Text Mining) #코로나19(Covid-19) #항공산업(Aviation Industry)

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 고찰
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 분석결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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