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영어

This study examines how the COVID 19 influence on consumers and what is the important factors related to Jeju food. Although previous research have conducted as perceive by Jeju isaland using survey as well as big data analysis to verify diverse trends and issues, detailed analysis and understand about local tourism according to COVID 19 is still not enough. This study collected words from Naver blog using the web browser automation module 'Selenium' provided by 'Python' and the Ucinet 6.0 program has been used to visualize data by performing semantic network analysis. Based on the results of words crawling, the top five frequent words before pandemic are ‘Travel’, 'Tourism', 'Photo', 'Tourist Spot', and 'Experience'. In addition, the top five words after pandemic were ‘Travel', 'Tourism', 'Photo', 'Tour spot', 'Cafe'. The results of CONCOR analysis, different group has been clustered. Result of CONCOR analysis before pandemic, 'Companion & Tour', 'Traffic & Reservation', 'Location & Theme', and 'Experience & Nature" were clustered. However, 'Information and Location', 'Companion & Traffic', 'Nature & Scenery', and 'Location & Theme' were clustered after pandemic. These findings will contribute better understanding of Jeju Tourism according to COVID 19 to establish empirical and logical tourism marketing strategy.

한국어

본 연구는 코로나19로 인해 국내외 관광산업이 심각한 침체를 겪고 있으며 위드코로나와 함께 관광산업은 빠른 회복기에 접어들고 있다. 특히 제주도는 코로나 19 이후 국내 관광객들의 수가 꾸준히 늘어나며 코로나로 인해 급감한 이후 다시 회복세를 보이는 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 코로나 19 발생을 기점으로 전후에 대한 ‘제주관광’을 핵심키워드로 빅데이터분석을 실시하여 코로나 19 전후를 시점으로 블로그에 어떠한 키워드들이 주를 이루는지 그리고 이러한 도출된 단어들 사이의 연결망을 시각화하고 네트워크 중심성과 구조적 등위성분석을 진행하였다. 연구결과 코로나 발생 전후에 도출되는 키워드들이 상이하게 도출되는 것으로 나타났다. 예를 들어 코로나 19 이전에는 단체여행이나 버스를 이용하기보다는 택시나 렌트카, 운전, 자동차와 같은 소규모 단위의 여행과 자연과 풍경과 관련이 있는 키워드들이 검색된 반면, 코로나 19 이후로 사람들은 개인적 여행이나 자연이나 바다, 해변과 같은 장소에 대한 단어들이 많이 노출되는 것을 알 수 있었다. 따라서 본 분석결과를 토대로 코로나 19로 인해 많은 어려움을 겪고 있는 제주관광산업에 대한 보다 실증적인 마케팅 전략을 구축하는데 의미 있는 결과를 제공하고자 한다.