텍스트 마이닝을 활용한 해방촌 관광지이미지 분석연구

Abstract

현재 도시재생에 관한 관심과 논의는 산업화 시대의 도시재개발 또는 도시재정비사업 이상의 물리적 환경 개선을 넘어 중요한 이슈로 부각 되고 있다. 이러한 맥락 속에서 서울시 지역에서 주민들의 참여가 상대적으로 높은 근린재생일반형 중 자연환경재생이 가장 열악하다고 판단되는 해방촌 일대를 연구 대상지로 선정하여 본 연구를 수행하였다. 본 연구는 선행연구를 기반으로 연구과제와 연구방법론을 제시하는데 목적이 있었는데, 이를 위해 관광지 이미지, 도시재생활성화사업, 빅데이터 등과 같은 이론적 개념에 대한 토대를 마련하였고 기존 설문지 중심의 정량적 방법의 연구 방법론의 한계를 극복하고자하여 연구의 잠재성이 높은 빅데이터 기술과 같은 과학적인 분석 방법을 시도하였다. 연구 결과, 도시재생활성화 사업 완료 전 해방촌을 방문하는 관광객들이 인지하는 해방촌 관광 이미지로는 ‘신흥시장’과 연결하여 인지하는 것으로 나타났고 ‘카페’, ‘골목’, ‘서울’, ‘식당’, ‘위치’, ‘맛집’ 등 음식관광 관련된 요인들이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 도시재생활성화 사업 완료 후에는 기존에 수집된 키워드에서 ‘분위기’, ‘사진’, ‘느낌’, ‘구경‘ 등 장소에 대한 관광을 목적으로 방문하는 요인들이 추가 된 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 의의는 기존 관광지 이미지 연구방법론에서는 도출하기 어려웠던 유의미한 연구결과를 온라인 빅데이터 기반의 연구방법체계로 구축한 것이다. 또한 도출한 연구 결과가 실제 마케팅 전략 수집에 기초자료로 활용될 가능성뿐만 아니라 관광분야의 빅데이터 분석에 대한 체계와 방법론을 제시하였다는 점에서도 의의를 지닌다. 본 연구 결과를 바탕으로 파악한 해방촌 관광 이미지의 현황을 토대로 해방촌의 관광정책 및 발전 계획 수립에 참고자료로 활용되고자 하는 바이다.|Currently, the interest and discussion on urban regeneration is emerging as an important issue beyond the improvement of the physical environment beyond urban redevelopment or urban renewal projects in the industrialization era. In this context, this study was conducted in the Haebangchon, which is considered to be the poorest in terms of natural environment regeneration among the general types of neighborhood regeneration with relatively high participation of residents in the Seoul area. The purpose of this study was to present Research project and research methodology based on previous studies. To this end, we laid the foundation for theoretical concepts such as tourism destination image, urban revitalization projects, and big data, and tried scientific analysis methods such as big data technology with high research potential to overcome the limitations of the existing questionnaire-based quantitative research methodology. As a result of the study, it was found that tourists visiting Haebangchon before the completion of the urban revitalization project perceived the tourism image of Haebangchon in connection with 'emerging market', and factors related to food tourism such as 'cafe', 'alley', 'Seoul', 'restaurant', 'location', and 'gourmet' had the greatest influence. After the completion of the urban revitalization project, it was found that factors related to visiting a place for sightseeing such as 'atmosphere', 'photo', 'feeling', and ‘sightseeing' were added to the previously collected keywords. The significance of this study is that it established a research methodology system based on online big data to obtain meaningful results that were difficult to derive from the existing tourism destination image research methodology. In addition, the research results not only have the potential to be used as a basis for collecting actual marketing strategies, but also have significance in that it presented a system and methodology for big data analysis in the tourism field. Based on the results of this study, the current status of the tourism image of Haebangchon will be used as a reference for establishing tourism policies and development plans for Haebangchon.