국내 호텔을 방문한 외래관광객들이 자발적으로 기록한 온라인 리뷰에는 그들의 니즈와 감정이 나타
나있다. 본 연구는 이러한 외래관광객의 온라인 리뷰를 활용하여 감성분석을 통해 만족과 불만족으로
강하게 나타난 단어들을 추출하고 분석하는 것이 목적이다. 본 연구 조사를 위해 Python으로 개발한 웹
크롤러로 트립어드바이저 리뷰 자료를 비즈니스호텔, 리조트 호텔, 공항호텔 각 5개씩, 2018년 12월 한
달간 수집하였다. R을 이용하여 빈도분석, 엘라스틱넷 회귀분석, 선형회귀분석을 하였다. 국내호텔에
대한 외래관광객들의 의견을 수집하는데는 어려움이 따르기 때문에 빅데이터를 수집하여 활용했다는
점에서 본 연구는 기존의 연구와 다르다. 수집한 데이터 분석 결과, 첫째, 엘라스틱넷 회귀분석 결과의
정확도는 97%로 나타나, 호텔에 대한 감성사전이 유의하게 구축되었다. 둘째, 온라인 리뷰의 감성 극성
값은 고객 평점에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 셋째, 빈도분석을 통하여 호텔유형별 고객
들에게 중요한 단어들을 추출하였다. 그리고 감성분석을 실행하여 만족과 불만족 문장에 포함된 단어들
을 추출하여 호텔품질속성을 새롭게 파악할 수 있었다. 본 연구 결과를 통하여, 외래 관광객들이 남긴
온라인 리뷰를 수치화하여 통계 분석한 감성 극성값은 전체 평점과 관계가 있음을 보여주었다. 따라서
온라인 리뷰는 기업에서 필요한 정보이며 감성분석을 활용한 통계분석 방법은 또 다른 공학적 접근 방
법이 될 것이다.

핵심용어 : 감성분석, 감성사전, 온라인 리뷰, 빅데이터, 텍스트 마이닝, 호텔품질속성