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영어

This study examines the distribution characteristics of accommodation data by using data of Koreans using Airbnb, mainly in the Seoul area, and analyzes the frequency of mentions of Korean online review data, which is text mining analysis, and analyzes the word cloud. Through this, we intend to identify customers' perceptions and present theoretical and practical implications for the domestic market. From June 3rd to 4th, 2020, data from 281 accommodations, excluding hosts exposed on the official Airbnb website without reviews, was collected using a web crawling method using JAVA, and data samples were stored, and then used with R to confirm the data distribution characteristics, collect 1,545 text reviews of 146 host accommodations to select only Korean reviews, mention frequency analysis and word cloud were conducted to verify differences by host grade. It is expected that the results found through this study will be meaningful basic data for establishing strategic marketing for accommodation operations in the future.

한국어

본 연구는 에어비앤비를 이용한 내국인의 숙소 데이터 분포 특성을 파악하였다. 또한 온라인 리뷰 데이터를 텍스트 마이닝 분석인 언급 빈도분석과 워드 클라우드 분석을 실시하였다. 마지막으로 이용 게스트의 인식을 파악하고, 내수시장 활성화를 위한 시사점을 제시하고자 한다. 이를 위해 2020년 6월 3일부터 4일까지 에어비앤비 공식 사이트의 호스트 숙소 가운데 리뷰가 없는 것을 제외한 281개의 숙소 데이터를 대상으로 하였다. JAVA를 이용한 웹 크롤링 방식을 활용해 데이터를 수집하여 R 프로그램으로 분석하였다. 먼저 서울시의 세부 지역별 데이터 분포 특성을 확인하였다. 다음으로 국문 리뷰 수집을 위해 146개의 호스트 숙소의 1,545개의 텍스트 리뷰를 정제한 후, 언급 빈도분석과 워드 클라우드 분석을 실시하였다. ‘일반 호스트’와 ‘슈퍼 호스트’의 차이를 검증하였다. 에어비앤비 숙소 분포는 관광지의 영향을 많이 받는 것으로 파악되었다. 언급 빈도분석 결과, 위치, 청결 그리고 호스트 등과 관련된 단어들이 많이 언급되고 있어서 게스트가 중요하게 생각하는 요소를 확인할 수 있었다. 마지막으로 워드 클라우드 분석으로 호스트 등급별 상위 20위에 노출된 단어들을 비교하여 공통점과 차이점을 밝혀낸 결과는 향후 숙소 운영에 대한 시사점을 제시하는 데 의미 있는 기초자료가 될 것이라 기대된다.