텍스트 마이닝을 통한 관광지 수요예측

• 영문명: Forecasting Tourism Demand using Text Mining Techniques: Focused on an Online Search Engine
• 발행기관: 한국관광학회
• 저자명: 박수지 신진옥 송상헌 정철
• 간행물 정보: 『관광학연구』제41권 제1호, 13~27쪽, 전체 15쪽
• 주제분류: 사회과학 > 관광학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2017.01.31

국문 초록

본 연구는 온라인 검색 엔진을 활용한 관광지 수요예측을 실시하기 위하여 온라인 검색 엔진에서 도출된 텍스트 마이닝 기반 이슈 키워드 분석 자료를 활용하였다. 구체적으로 첫째, 관광정보시스템 관광객 수 추이와 텍스트 마이닝을 통해 도출된 이슈 키워드 검색 관광객 수 추이와의 유의성 판단을 위해 두 데이터를 표준화하여 그 수치를 비교하였다. 둘째, 온라인 검색 엔진을 통해 도출된 데이터와 관광지식정보시스템 통계 데이터를 활용한수요예측을 실시한 후 그 추이를 비교하였으며, 실제 관광객 수로 변환하였다. 셋째, 이를 토대로 이론적 및 실무적 시사점을 제시하였다. 그 결과, 온라인 검색 엔진을 활용한 수요예측 시 안동시 관광객 수는 2018년도 까지 지속적으로 증가하는 것으로 나타났으나, 관광지식정보시스템을 통한 수요예측 결과에서는 관광객 수가 감소하는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 토대로 실무적 시사점을 제시하였다.

영문 초록

The purpose of this paper is to prove demand forecasting methods by utilizing online search engines. This study utilizes text mining based issues and Keyword analysis data derived from online search engines to predict the number of visitors that exist demanding forecasting. In terms of forecasting tourists, this study compared NAVER trend statistics to the statistics of a Tourism Information System. and, it was carried out by applying the most appropriate model to forecast demand time series data. Also, it compared existing tourist forecast statistic results of a Tourism Information System in order to forecast the result of statistical NAVER trends. As a result, we have found that when utilizing NAVER trends the forecast is for Andong tourists to continue to increase until 2018 year. However, forecasting results though the Tourist Information System showed that the number of tourists decreased. This study proposes practical implications based on these results.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 이론적 고찰

Ⅲ. 연구방법

Ⅳ. 분석결과

Ⅴ. 논의 및 시사점

참고문헌

키워드

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