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텍스트 마이닝 기법을 활용하여 사회적 재난에 따른 관광산업 이슈 분석: 사스, 신종플루, 메르스, 코로나19의 비교를 중심으로

Comparative analysis on Tourism Issue in Accordance with Pandemic Influenza Using Text Mining Method: Focusing on the Comparison of SARS, H1N1 influenza, MERS, and Covid-19

저자 : 이혜미

현대사회에 이러 의발달하면서 감염병생은 감소하였으나 1990년을 기점으로 환경이 변화하면서 바이러스가 장하였다. 이는 관산업에 부정적인 영향을 미치는 원인이 되고 있으며, 사업자에게 경제적 실은 론 사회문화적 다양한 형태로 나타나고 있다. 이러한 위기 상황에 직면한 관산업은 흐름에 대한 전반적인 이해와 이를 한 대방안의 마련이 요로 되는 시점이다. 따라서 사회적 재으로 분류되는 사스, 신종, 메르, 코로나19가 관산업에 미치는 영향과 이스트 마이해 분석을 실시하였다. 데이터 수결과 총 22,374개가 수되었으며, 이중 사스 3,893, 신종3,478, 메르6,989개 코로나19 8,014개가 수되었다. 워크 분석결과 총도는 사스 1,812, 신종1,653, 메르2,060, 코로나19 1.798로 나타났다. CONCOR(convergent correlations) 분석을 실시한 결과 사스 6, 신종, 6, 메르6, 코로나19 12으로 구분되었다. 주요 키워드를 살펴보면 사스가 생되시기에는 정부면에서는 방이나 사전관리 의 키워드기가 어려. 그러나 이후 코로나19생한 시기에는 방, , 안전 의 키워드장하면서 침산업을 회시키기 위한 노력을 기울이고 있는 것으로 해석. , 정부는 사스나 신종루가 될 때 보다 더 많은 정이나 방안들을 마련하였고 실제 코로나19생하게 되면서 관산업이 극복할 수 있는 현실적 지원과 정진하였다. 하지만 코로나19가 장기화되고 있는 만큼 새운 측면에서 국내 관산업의 침를 극하기 위한 지원이 요한 시점이다.

 

 

이 논문은 2020년 대한민국 교육부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임 (NRF-과제번호)(NRF-2020S1A5B5A16083156) 

핵심용어: 사스, 신종, 메르, 코로나19, 데이터 분석, 스트 마이, 사회워크 분석, 데이터 시각화

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등록자이혜미

등록일2021-06-30

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