언어네트워크 분석을 활용한 핫플레이스 이미지 연구

• 영문명: A Study of Hot Place Images Using Semantic Network Analysis: The Case of Local Restaurants in Seoul
• 발행기관: 한국관광학회
• 저자명: 정의석 김병석 황조혜
• 간행물 정보: 『관광학연구』제44권 제6호, 9~31쪽, 전체 23쪽
• 주제분류: 사회과학 > 관광학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2020.09.30

국문 초록

최근 트렌디한 장소를 방문하여 자신의 일상을 SNS에 공유하는 사례가 활발해지고 있다. 이러한 장소를핫플레이스라는 단어로 표현하며, 핫플레이스들의 독특한 분위기와 맛집들은 이곳을 방문하는 주요한 목적이 되고 있다. 이 연구의 목적은 SNS의 비정형 데이터를 텍스트 마이닝(text mining) 기법으로 정제하고 언어네트워크분석을 활용하여 맛집을 중심으로 한 핫플레이스의 이미지를 도출하고자 한다. 또한 핫플레이스 이미지의 계절적 변화를 알아보기 위해 여름과 겨울로 구분하여 분석하였다. 분석의 공간적 범위를 서울특별시로 한정하고 네이버와 다음의 블로그, 구글의 뉴스와 페이스 북, 트위터의 자료를 수집하였다. 텍스트 마이닝은 텍스톰(Textom)을 활용하였고 이와 함께 UCINET을 이용하여 중심성 분석과 구조적 등위성 분석을 통해 유사한 키워드를 군집으로 분류하여 핫플레이스의 이미지를 확인하였다. 주요한 결과로서 서울지역의 핫플레이스로 성수동, 홍대, 익선동, 을지로가 가장 많이 언급되었고, 공통적으로 ‘카페’와 ‘데이트’의 키워드가 가장 많이 검색 되었다. 장소이미지는 성수동은 공장을 개조한 인더스트리얼 인테리어, 홍대는 클럽들과 가성비가 좋은 곳, 익선동은 한옥을 활용한 뉴트로, 을지로는 과거와 현재가 공존하는 곳으로 확인되었다. 한 지역의 이미지는 다양하게 인식되고 있으며 맛집 음식의 이미지와 장소 이미지가 반드시 일치하는 것은 아닌 것으로 조사 되었다. 이 연구는 언어 네트워크 분석을 통해 서울특별시 내의 핫플레이스를 세분화하고 계절적인 비교를 통해 SNS에 노출된 일반 이용자들의 언어를 분석함으로써 외식창업 시 기초자료로서 지역별 경쟁업종과 취약업종을 파악하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상한다. 또한 핫플레이스 맛집을 중심으로 지역의 이미지를 분석하였으므로 외식 실무자의 지역마케팅 기초자료로 활용될 가치가 있다고 할 수 있다.

영문 초록

Recently, people are active in sharing their experiences with visiting trendy places on Social Network Service (SNS). Such places are expressed as ‘hot place’, and the unique atmosphere of hot places including restaurants have become a major reason to visit. This study used semantic network analysis to examine the images of hot places mentioned in social media focusing on restaurants by limiting the spatial scope to Seoul Metropolitan City. This study used the Textom for Text Mining using data from blogs of NAVER and DAUM, news articles of Google, Facebook, and Twitter. To examine the seasonal effect, data from two seasons (summer and winter) were collected and analyzed accordingly. This study verified the images of hot places by conducting the centrality analysis using the UCINET, and classified similar keywords into clusters through the structural equivalence analysis. The results showed that Seongsu-dong, Hongdae, Ikseon-dong, and Eulji-ro were mentioned the most as hot places of Seoul region. The keywords such as ‘cafe’ and ‘date’ were mostly searched. The images of places were verified as follows: Seongsu-dong as industrial interior design and remodeling factories, Hongdae as a place with great clubs and cost effectiveness, Ikseon-dong as new-tro using Hanok, and Eulji-ro as a place coexisting with the past and present. It has been found that the image of a region is variously recognized, and the image of a restaurant food and the image of a place do not necessarily match. The findings could serve as useful information for restaurant start-ups and local marketing.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구방법

Ⅳ. 실증분석

Ⅴ. 결론

참고문헌

키워드

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