텍스트 마이닝을 통한 관광지 수요예측 -온라인 검색 엔진을 중심으로-Forecasting Tourism Demand using Text Mining Techniques: Focused on an Online Search Engine
- Other Titles
- Forecasting Tourism Demand using Text Mining Techniques: Focused on an Online Search Engine
- Authors
- 박수지; 신진옥; 송상헌; 정철
- Issue Date
- Jan-2017
- Publisher
- 한국관광학회
- Keywords
- 텍스트 마이닝; 수요예측; 온라인 검색 엔진; 빅데이터; 관광정보탐색행동; 안동; Text mining; Demand forecasting; On-line search engine; Big-data; Tourist information search behavior; An-Dong
- Citation
- 관광학연구, v.41, no.1, pp.13 - 27
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 관광학연구
- Volume
- 41
- Number
- 1
- Start Page
- 13
- End Page
- 27
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/153041
- DOI
- 10.17086/JTS.2017.41.1.13.27
- ISSN
- 1226-0533
- Abstract
- 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.
- Files in This Item
-
Go to Link
- Appears in
Collections - 서울 사회과학대학 > 서울 관광학부 > 1. Journal Articles
![qrcode](https://api.qrserver.com/v1/create-qr-code/?size=55x55&data=https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/153041)
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.