소셜 빅데이터를 활용한 외식 소비자들의 호텔 레스토랑 인식에 관한 연구

• 영문명: A Study on Foodservice Consumers Awareness of Hotel Restaurant Using Social Big Data Analysis
• 발행기관: 한국외식경영학회
• 저자명: 조윤희(Cho, Yoon-Hee) 한장헌()
• 간행물 정보: 『외식경영연구』21권 5호, 121~139쪽, 전체 19쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경영학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2018.10.30

국문 초록

본 연구는 소비자들의 호텔 레스토랑에 대한 인식을 규명하기 위해 소셜 빅데이터 분석을 시행하였다. 주요 소셜 포털 사이트인 네이버, 다음, 구글의 카페, 블로 그, 페이스북에서 최근 3년 동안 생성된 텍스트 테이터 중 총 5,853노드(단어)를 수집하였다. 텍스트 마이닝을 진행하기 위해 텍스톰 및 Krkwic 프로그램을 이용 하였다. Nodexl Pro 프로그램을 이용하여 소셜 네트워크 분석 결과는 시각화였 다. 3가지 종류의 중심성 분석(매개, 근접, 연결정도)은 Ucinet 프로그램을 이용하였다. 연구결과, 호텔 레스토랑에 대한 소비자들의 인식을 확인할 수 있었으며, ‘맛’, ‘바리스타’, ‘여행’, ‘맛집’, ‘뷔페’, ‘관광’, ‘와인’, ‘요리’, ‘예약’, ‘서울’, ‘추천’, ‘후기’, ‘카페’, ‘외식’ 등 다양한 노드(단어)들이 도출되었다. 호텔 레스토랑을 대상 소셜 네트워크 분석을 통한 실무적, 학문적 시사점 및 향후 연구에 대한 방향을 함께 제시하였다.

영문 초록

The aim of this study is to suggest perception of hotel restaurant by social big data on social media. This study used a blog, cafe, facebook by social media(Naver, Duam, Google) that were selected as analysis channels. The 5,853 nodes(words) were extracted as through social network analysis with a keyword of ‘hotel restaurant’ for unstructured big data research. The period of big data analysis was limited for 3 years from July 1, 2015 to June 30, 2018. The data were gathered and text mining by Textom and Krkwic program for on-line base social network analysis, Nodexl Pro program was to imagine the network between words connected to the keyword. Three types of centrality analysis were conducted handling Ucinet program. As a results, various keywords realized by consumers such as ‘flavor’, ‘barista’, ‘trip’, ‘famous restaurant’, ‘buffet’, ‘tourism’, ‘wine’, ‘cooking’, ‘reservation’, ‘seoul’, ‘recommendation’, ‘review’, ‘cafe’, ‘foodservice’. The social network analysis studies discussed the implication of hotel industry marketing strategies.

목차

I. 서 론

II. 이론적 배경

III. 연구방법

IV. 분석결과

V. 결론 및 제언

키워드

호텔 레스토랑 빅데이터 분석 시멘틱 네트워크 분석 텍스트 마이닝 Hotel Restaurant Big Data Analysis Semantic Network Analysis Text Mining