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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 윤희정
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 강원대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수6
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문화유산 관광객은 과거의 역사적 사실이나 문화적 가치에 대하여 풍부한 체험을 기대하며 문화유산 관광지를 방문한다. 그래서 관광객이 문화유산 관광에서 무엇을 기대하고 무엇을 체험하고자 하는지 구체적으로 밝히는 것이 필요하다. 이에 본 연구는 중국 시안의 주요 문화유산 관광지를 방문한 관광객을 대상으로 연구를 진행하였다.
빅데이터 분석이 대두됨에 따라 데이터를 이용해서 사람들의 심리와 행동을 분석하고 예측할 수 있다. 본 연구는 관광객들의 문화유산 관광지에 대한 인지특성을 이해하기 위해 빅데이터를 이용하여 UGC 데이터를 활용해서 소셜네트워크 분석을 진행하였다.
주요 결과, 먼저, 형용사에 대한 빈도분석 결과 긍정적 단어가 가장 많이 나타나 시안 문화유산 관광의 만족도가 높은 것으로 나타났다. 명사의 경우는 ‘역사’가 시안의 대표적인 이미지로 나타났으며, ‘체험’ 역시 중요한 요인으로 나타났다. 둘째, 중심성분석 결과는 ‘높은’의 연결중심성이 가장 높았고 ‘많은’, ‘괜찮은’의 매개중심성이 가장 높았다. 이는 관광객들이 시안 문화유산 관광에 대한 주로 가성비(높은, 괜찮은), 관광객(많은)을 인식되었다. 명사의 경우는 ‘가이드’의 연결중심성이 가장 높았고 ‘가이드’, ‘박물관’의 매개중심성이 가장 높았다. 이는 가이드의 중요성을 충분히 설명할 수 있다. 셋째. 빈도분석 토대로 형용사 및 명사를 커뮤니티 분석을 진행하였으며, 그 결과 물리적 환경, 가성비와 관련 주제가 많이 나타났다. 마지막으로 형용사, 명사와 평가점수의 Co-Occurrence 네트워크 분석결과를 살펴보면 5점의 경우는 ‘괜찮은’의 빈도가 높게 나타났고, 2점과 1점의 경우는 ‘가성비’, ‘입장권’의 빈도가 높게 나타났다. 이는 시안 문화유산 관광객들이 입장권 가격대비 관광체험이 만족스럽지 못하고 가성비가 낮다는 것을 의미한다.
이상의 연구결과는 관광객이 생산해낸 UGC 데이터를 다각적으로 활용해서 관광객의 핵심 욕구를 파악하고 문화유산관광지의 개선 및 발전 방향에 대한 중요한 자료가 될 수 있을 것이다.
빅데이터 분석이 대두됨에 따라 데이터를 이용해서 사람들의 심리와 행동을 분석하고 예측할 수 있다. 본 연구는 관광객들의 문화유산 관광지에 대한 인지특성을 이해하기 위해 빅데이터를 이용하여 UGC 데이터를 활용해서 소셜네트워크 분석을 진행하였다.
주요 결과, 먼저, 형용사에 대한 빈도분석 결과 긍정적 단어가 가장 많이 나타나 시안 문화유산 관광의 만족도가 높은 것으로 나타났다. 명사의 경우는 ‘역사’가 시안의 대표적인 이미지로 나타났으며, ‘체험’ 역시 중요한 요인으로 나타났다. 둘째, 중심성분석 결과는 ‘높은’의 연결중심성이 가장 높았고 ‘많은’, ‘괜찮은’의 매개중심성이 가장 높았다. 이는 관광객들이 시안 문화유산 관광에 대한 주로 가성비(높은, 괜찮은), 관광객(많은)을 인식되었다. 명사의 경우는 ‘가이드’의 연결중심성이 가장 높았고 ‘가이드’, ‘박물관’의 매개중심성이 가장 높았다. 이는 가이드의 중요성을 충분히 설명할 수 있다. 셋째. 빈도분석 토대로 형용사 및 명사를 커뮤니티 분석을 진행하였으며, 그 결과 물리적 환경, 가성비와 관련 주제가 많이 나타났다. 마지막으로 형용사, 명사와 평가점수의 Co-Occurrence 네트워크 분석결과를 살펴보면 5점의 경우는 ‘괜찮은’의 빈도가 높게 나타났고, 2점과 1점의 경우는 ‘가성비’, ‘입장권’의 빈도가 높게 나타났다. 이는 시안 문화유산 관광객들이 입장권 가격대비 관광체험이 만족스럽지 못하고 가성비가 낮다는 것을 의미한다.
이상의 연구결과는 관광객이 생산해낸 UGC 데이터를 다각적으로 활용해서 관광객의 핵심 욕구를 파악하고 문화유산관광지의 개선 및 발전 방향에 대한 중요한 자료가 될 수 있을 것이다.
목차
Ⅰ. 서 론 1Ⅱ. 관련 연구동향 52.1. 문화유산 관광 52.1.1. 문화유산 관광의 개념과 의의 52.1.2. 문화유산 관광관련 연구동향 72.2. 빅데이터 및 UGC 92.2.1. 빅데이터의 개념 및 특징 92.2.2. UGC의 개념 및 유형 102.3. 소셜네트워크 분석 122.3.1. 소셜네트워크 이론 122.3.2. 소셜네트워크 분석 132.3.3. UGC 빅데이터를 이용한 관광분야 소셜네트워크 분석 14Ⅲ. 연구범위 및 방법 183.1. 연구대상지 선정 183.2. 데이터 수집 203.3. 데이터 분석 213.3.1. 분석과정 213.3.2. 빈도분석 223.3.3. 중심성 분석 223.3.4. 커뮤니티 분석 243.3.5. 평가점수와 Co-Occurrence 네트워크 분석 25Ⅳ. 연구결과 264.1. 빈도분석결과 264.1.1. 형용사 264.1.2. 명사 304.2. 중심성 분석결과 344.2.1. 형용사 344.2.1.1. 관광지별 분석 344.2.1.2. 종합분석 464.2.2. 명사 494.2.2.1. 관광지별 분석 494.2.2.2. 종합분석 604.3. 커뮤니티 분석결과 624.3.1. 관광지별 분석 624.3.2. 종합분석 694.4. 평가점수와 Co-Occurrence 네트워크 분석결과 734.4.1. 관광지별 분석 734.4.2. 종합분석 80Ⅵ. 결 론 831. 연구결과 요약 832. 연구의 시사점 및 한계점 85참고문헌 90Abstract 99
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