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COVID-19 이후 반려동물에 대한 관심이 높아지면서 항공 여행에 대한 인식의 변화가 있었다. 그럼에도 불구하고 아직까지 반려동물의 항공여행과 관련한 연구는 학자들의 관심을 받고 있지 못하다. 본 연구는 COVID-19 발병을 기준으로 발병 이전 기간과 발병 이후 기간을 구분하여 일반인들이 반려동물의 항공 여행에 대해 갖는 인식의 변화를 연구하였다. 이 과정에서 기존의 관광학 분야에서 주로 설문 기법 방식을 활용하던 것과 달리 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 텍스트마이닝 기법을 활용하였다. 네이버, 다음, 구글과 같은 포털사이트에서 '강아지+비행기' 키워드로 비정형 데이터를 수집하였다. 수집을 위해 상용 프로그램인 텍스톰을 활용하여 데이터를 추출하였으며, 총 8,162개의 문서를 수집하였다. 중복 문서의 내용은 제거하고, 연관 없는 키워드나 홍보성 내용 또한 삭제하였다. 두 시기별 상위 30개의 키워드를 도출하여 텍스트 마이닝(빈도분석, N-gram 분석) 분석을 진행하고, 의미연결망 분석(밀도분석, 중심성분석, QAP 상관관계 분석)을 통해 인식의 변화를 확인하였다. 이를 통해 COVID-19 전후로 반려동물의 항공 여행에 대한 인식과 관심의 차이를 파악하였으며, 이에 따른 학술적, 실무적 시사점을 제시하였다.
Following the global emergence of COVID-19, heightened public interest in pets prompted a notable shift in perceptions toward air travel with animals. Despite this significant shift, scholarly attention towards the topic of pet air travel remains limited. Thus, this study aims to bridge this gap by examining the evolving public perception surrounding air travel with pets before and after the pandemic. In contrast to conventional tourism studies reliant on survey methodologies, this research employs advanced text mining techniques utilizing big data. The dataset used in this study is composed of 8,162 documents extracted from prominent technology platforms, including Naver, Daum, and Google, using Textorm. Rigorous curation involved the removal of duplicate content and exclusion of unrelated keywords or promotional materials. The top 30 keywords were identified based on frequency. The data were then processed using text mining techniques, such as N-gram analysis, and semantic network analysis techniques, such as density analysis, centrality analysis, and QAP correlation analysis. This comprehensive approach enabled the identification of nuanced differences in public perceptions and interests related to air travel with pets before and after the pandemic. The findings contribute valuable insights of both academic and practical significance, shedding light on the dynamic nature of public attitudes towards pet air travel in the context of a global health crisis.
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COVID-19 impact, Pet Air Travel, Public Perception, Semantic Network Analysis, Text Mining
