본 연구는 서울을 방문하는 중국 개별 관광객이 여행후기 공유 커뮤니티 마펑워(mafengwo.cn)에
작성한 온라인 리뷰를 데이터 마이닝 기법을 활용하여 자료를 수집하여 연구를 수행하였다. 방문지
데이터를 구축하여 소셜 네트워크 분석을 통하여 관광객들이 방문하는 관광지간의 구조적 패턴을 도
출하고, 다(多) 목적지 관광행태와 관광지간의 역동적인 관계를 파악하였다. 본 연구의 결과는 다음
과 같다. 첫째, 밀도분석 결과, 밀도 값은 0.2261(22.61%)로 대부분의 관광지 노드들 사이의 연결이
유기적으로 이루어졌음을 파악하였다. 둘째, 내향 및 외향 연결정도 중심성에 따라 중국 개별 관광객
이 방문하는 관광 목적지가 서로 상이한 것을 확인하였다. 셋째, 매개중심성 분석을 통하여 매개성이
강한 관광지를 확인하였다. 이와 같은 연구결과는 중국 개별 관광객의 서울 지역 다 목적지 관광 행
태와 서울 지역 관광 목적지들 간의 구조적 패턴을 파악함으로써, 관광 관련 공무원 및 실무자 등에
게 서울 관광 활성화 방안을 술비하는데 실무적으로 기여할 것으로 판단된다. 또한 본 연구는 많은
비용과 시간이 필요한 설문조사를 통한 연구에서 가지는 한계점을 개선한 점에서 이론적 시사점을
가진다. 즉, 관광객들이 자발적으로 기록한 관광후기 공유 사이트의 콘텐츠에서 추출한 자료를 사용
하여 연구함으로써, 자료 수집에 필요한 비용과 시간을 상대적으로 적게 요구되며 방대한 양의 자료
를 이용하여 연구할 수 있다는 장점이 있다. 더욱이 본 연구에서 제시한 빅데이터 분석 방법을 통하
여 향후 다양한 도시별, 연도별, 계절별, 여행목적별로 방문지의 차이를 규명할 수 있을 것으로 기대
된다.
핵심용어 : 개별 관광객, 다(多) 목적지 관광, 서울 관광, 데이터 마이닝, 소셜 네트워크 분석, 연결
중심성, 매개 중심성