소셜네트워크 분석 방법을 활용한 코로나 전, 후의 여행 트렌드 파악: <여행매거진>을 중심으로

• 영문명: Travel trends studies before and after COVID-19: A social network analysis of headline in a travel magazine
• 발행기관: 대한관광경영학회
• 저자명: 박진영 정안용(․ Cheong, Anyong) 남윤재(Nam, Yoonjae)
• 간행물 정보: 『관광연구』제36권 제7호, 131~148쪽, 전체 18쪽
• 주제분류: 사회과학 > 관광학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2021.10.30

국문 초록

본 연구는 선정된 여행 매거진의 2019년과 2020년 헤드라인의 키워드 분석을 통해서 코로나 전, 후의 여행 트렌드 변화를 살펴보는 것을 목적으로 한다. 본 연구를 진행하기 위해서 빈도분석과 네트워크분석이 활용되었다. 빈도분석은 파이썬(Python 3.8.5)을 활용했고, 네트워크분석은 유씨아이넷((UNINET 6))을 활용했다. 본 연구 결과를 요약해보면 첫째, 정교화 작업을 통해서 2019년 헤드라인 892개, 키워드 1,668개와 2020년 헤드라인 797개, 키워드 1,438개를 추출했다. 둘째, 추출된 키워드를 기반으로 빈도분석을 진행했고 ‘여행’, ‘도시’, ‘섬’ 등 주요 키워드는 2개년 모두 주요 키워드로 상위에 나타났다. 2019년에는 해외 관광지나 관광명소와 헤드라인을 구성했고, 2020년에는 ‘나홀로’, ‘코로나’ 등의 키워드와 헤드라인을 구성했다. 셋째, 네트워크분석을 통해서 연결중심성이 높은 노드를 확인했다. 2019년에는 ‘여행’, ‘도시’가 나타났고, 2020년에는 ‘여행’, ‘제주’가 나타났다. 아이겐벡터중심성이 높은 상위 노드로 2019년에는 ‘문화’, ‘경험’, ‘모험’ 등이 나타났고, 2020년에는 ‘길’, ‘바다’, ‘산’ 등이 나타났다. 전염병 확산에 대한 여행 매거진을 활용한 여행 트렌드 변화에 대한 연구는 전무한 실정으로서, 본 연구는 여행 저널리즘의 한 종류인 여행 매거진을 통해서 여행 트렌드 변화를 살펴보려 했다는 시도에서 그 가치가 있다. 또한 소셜네트워크 분석으로 새로운 연구 방법을 통한 관광학 연구의 학문적 성과도 기대된다.

영문 초록

Using frequency analysis and social network analysis, this research explores the different travel trend after and before covid19 in Korea. Python version 3.8.5 were used for collecting, preprocessing the data and UCINET6 were used for SNA. 5 magazines selected for this paper and total of 892 and 797 headline were collected in 2019 and 2020. 1,668 and 1,438 keywords extracted from the headlines in 2019 and 2020. Based on the frequency analysis, ‘tour’, ‘city’, ‘island’ are the top 3 major keywords in both years. The sentences with the major keywords are composed of the keywords of foreign travel destination in 2019. However, the major keywords sentences are related to the nature tour as social distancing implemented in 2020. From the network analysis, ‘tour’, ‘city’ is high connection centrality in 2019 and ‘tour’, ‘Jeju’ in 2020. This study is significant in that it explored the travel trend through the travel magazine.

키워드

여행매거진 코로나19 빈도분석 네트워크분석 텍스트마이닝 Travel Magazine Covid19 Frequency Analysis Social Network Analysis Text mining