원문정보
초록
영어
The proliferation of online reviews on dining experiences has significantly affected consumers’ choices of restaurants, especially overseas. Food quality, service, ambiance, and price have been identified as specific attributes for the choice of a restaurant in prior studies. In addition to these four representative attributes, cultural factors, which may also significantly impact the choice of a restaurant for tourists, in particular, have not received much attention in previous studies. This study employs the text mining technique to analyze over 10,000 online reviews of 76 Korean restaurants posted by Chinese tourists on dianping.com to explore the influence of cultural factors on the consumer’s choice of restaurants in the overseas travel context. The findings reveal that “Hallyu (Korean Wave)” influences Chinese tourists’ dining experiences in Korea and their satisfaction. Moreover, Korean food-related words, such as cold noodle, bibimbap, rice cake, pig trotters, and kimchi stew, appeared across all the review topics. Our findings contribute to the existing tourism and hospitality literature by identifying the critical role of cultural factors on consumers’, especially tourists’, satisfaction with the choice of a restaurant using text mining. The findings also provide practical guidance to restaurant owners in Korea to attract more Chinese tourists.
한국어
외식 경험에 대한 온라인 리뷰의 확산은 특히 해외 관광객의 음식점 선택에 중요한 영향을 주고 있다. 선행 연구는 음식의 질, 서비스, 분위기, 가격을 음식점 선택의 중요 요인으로 식별해왔다. 하지만, 이러한 4개의 대표적 요인 이외에 관광객의 음식점 선택에 중요한 영향을 미칠 수 있는 문화적 요인에 대한 연구는 크게 주목받지 못하였다. 본 연구는 중국인 관광객이 dianping.com에 게시한 76개 한식당에 대한 온라인 리뷰 10,000건 이상을 텍스트 마이닝 기법으로 분석하여 해외 여행 맥락에서 관광객의 음식점 선택에 대한 문화적 요인의 영향을 탐색하였다. 연구 결과, 문화적 요인인 한류가 중국인 관광객의 한식당 경험과 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 냉면, 비빔밥, 떡, 족발, 김치찌개 등 한식 관련 단어는 모든 리뷰 주제에 걸쳐 등장했다. 본 연구 결과는 텍스트 마이닝을 활용하여 음식점 선택과 관광객의 만족도에 대한 문화적 요인의 중요한 역할을 식별함으로써 기존 문헌에 기여한다. 해당 연구 결과는 많은 중국인 관광객을 유치하기 위한 실질적인 지침을 제공한다.
목차
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Literature Review
2.1 Online Customer Reviews
2.2 Dining Experience
2.3 Hallyu
Ⅲ. Data and Methods
3.1 Data Collection
3.2 Text pre-processing
3.3 Latent Dirichlet Allocation
3.4 Regression Model
IV. Results
4.1 Key Attributes from the Customer Review
4.2 The Impacts of Key Attributes on the Star Rating
4.3 Additional Analysis
V. Discussion
5.1 Academic Implications
5.2 Practical Implications
References
Abstract