현대사회에 이르러 의료기술이 발달하면서 감염병의 발생은 감소하였으나 1990년을 기점으로 환경이 변화하면서 새로운 바이러스가 등장하였다. 이는 관광산업에 부정적인 영향을 미치는 원인이 되고 있으며, 관광사업자에게 경제적 손실은 물론 사회⋅문화적 손실 등 다양한 형태로 나타나고 있다. 이러한 위기 상황에 직면한 관광산업은 흐름에 대한 전반적인 이해와 이를 통한 대응방안의 마련이 필요로 되는 시점이다. 따라서 사회적 재난으로 분류되는 사스, 신종플루, 메르스, 코로나19가 관광산업에 미치는 영향과 이슈를 텍스트 마이닝을 통해 분석을 실시하였다. 데이터 수집결과 총 22,374개가 수집되었으며, 이중 사스 3,893개, 신종플루 3,478개, 메르스 6,989개 코로나19 8,014개가 수집되었다. 네트워크 분석결과 총밀도는 사스 1,812, 신종플루 1,653, 메르스 2,060, 코로나19 1.798로 나타났다. CONCOR(convergent correlations) 분석을 실시한 결과 사스 6그룹, 신종플루, 6그룹, 메르스 6그룹, 코로나19 12그룹으로 구분되었다. 주요 키워드를 살펴보면 사스가 발생되던 시기에는 정부측면에서는 방역이나 사전관리 등의 키워드는 찾기가 어려웠다. 그러나 이후 코로나19가 발생한 시기에는 방역, 백신, 안전 등의 키워드가 등장하면서 침체된 관광산업을 회복시키기 위한 노력을 기울이고 있는 것으로 해석된다. 즉, 정부는 사스나 신종플루가 발생될 때 보다 더 많은 정책이나 방안들을 마련하였고 실제 코로나19가 발생하게 되면서 관광산업이 극복할 수 있는 현실적 지원과 정책을 추진하였다. 하지만 코로나19가 장기화되고 있는 만큼 새로운 측면에서 국내 관광산업의 침체를 극복하기 위한 새로운 정책지원이 필요한 시점이다.

핵심용어: 사스, 신종플루, 메르스, 코로나19, 빅데이터 분석, 텍스트 마이닝, 사회네트워크 분석, 데이터 시각화