온라인 리뷰를 활용한 전통시장 인식 및 이미지 분석: 인구감소 및 관심 지역을 중심으로

Abstract

최근 문화체육관광부는 ‘K-관광 마켓’을 활용하여 전통시장을 활성화하고 즐길 거리, 먹거리, 볼거리 발굴을 통하여 관광코스를 개발하려고 노력하고 있다. 전통시장은 지역을 중심으로 정주 인구와 관광자가 접점을 이루며 사회⋅경제적 이익을 창출하는 곳이다. 이러한 전통시장에 관광자가 유입되어 생활인구가 증가하는 것은 인구감소 문제를 해결하는하나의 방안이 될 수 있다. 이 연구에서는 전통시장을 방문한 관광자들의 인식과 이미지를 통해 관광자들의 행동과 선호도를 알아보고자 한다. 연구 목적을 달성하기 위해 구글 온라인 리뷰 데이터를 수집하였고, 빅데이터 분석을 한 결과 빈도분석, N-gram 분석, 중심성 분석을 도출하였으며, CONCOR 군집분석을 통해 4개의 주요 클러스터를 제시하였다. 이연구는 전통시장 방문자의 리뷰를 활용하여 체계적인 빅데이터 분석을 하였다는 점에서 연구 방법론적 확대를 하였다. 그리고 연구 결과에서 관광자들의 요구와 기대를 파악하였고, 이는 전통시장의 서비스와 경험을 개선하는 데 있어 실무적인 전략을 수립할 수 있는 기초자료가 될 것이다.

Recently, in efforts to revitalize traditional markets, the Ministry of Culture, Sports and Tourism of South Korea has put forth the 'K-Tourism Market' project that seeks to develop entertainment, food, and other attractions and turn them into tour routes. Traditional markets are where local residents and tourists interact with one another and enjoy various social and economic benefits. Directing tourists to traditional markets can help address the population decline issue pervasive in South Korea. This study tried to understand the behaviors and preferences of tourists to traditional markets by examining their perceptions and images. To this end, Google online review data were collected and analyzed via big data analysis, frequency analysis, N-gram analysis, centrality analysis, and CONCOR cluster analysis. From this, four major clusters were identified. This study helped expand and enrich research methodology by conducting systematic big data analysis of online reviews from traditional market tourists. Furthermore, by identifying the needs and expectations of tourists, this study can help practitioners improve traditional market service and experience quality.