중국통계청의 발표에 의하면 한국 방문객이 중국에 관한 정보를 접하는데, 가장 중요한 수단은 인터넷과 같은 소셜미디어라고 보고되어 있어서, 한국인들이 사용하는 소셜빅데이터에 나타난 중국 호텔 이미지를 분석해 보고자 하였다. 연구대상인 한국인들의 중국호텔에 관한 이미지를 분석하기 위하여, TEXTOM, UCINET을 사용하여 텍스트마이닝, 의미연결망분석, CONCOR분석 등을 수행하였다. 소셜빅데이터의 수집 채널은 네이버, 다음, 구글이며, 수집기간은 중국 호텔업이 활성화되기 시작한 2016년 1월 1일부터 COVID-19의 확산 이전의 2020년 1월 1일 까지이다. 텍스트마이닝을 통하여 중국호텔 관련 키워드가 도출되는데, 중국 호텔과 관련하여 가장 높은 빈도를 차지하는 키워드는 ‘비자’로 나타났다. 다음으로는 한국, 여행, 상하이, 예약, 베이징, 요리, 방문, 숙소, 칭다오 등으로 나타났다. 키워드 간의 연결중심성은 한국, 여행, 비자, 예약, 상하이, 베이징, 숙소, 칭다오 등이 높게 나타났다. 또한, 네트워크 분석결과를 기반으로 데이터의 구조적 등위성을 알아보기 위하여 CONCOR 분석을 수행하였는데, 분석결과 총 4개의 군집이 도출되었다. 소셜빅데이터에 나타난 중국 호텔과 연관된 이미지에는 중국 도시명이 상대적으로 같이 나타나고 있어서, 중국 호텔이 위치하는 지역에 따라 호텔의 이용 및 성향이 영향을 받고 있다고 판단되어 진다. 특히, 상하이, 칭다오, 광저우 등의 지역은 자유여행과 같은 형태의 호텔 이용이 많이 나타나고, 온라인이나 SNS를 적극적으로 활용하는 것으로 고려된다. 또한, 중국 호텔의 이미지로 방문목적, 자유여행, 음식과 요리, 리조트호텔 등의 이용 이미지가 중요하게 도출되었다.
The National Bureau of Statistics of China recently reported that the most important means for Korean visitors to access information about China is social media. This study analyzes the image of Chinese hotels in social big data of Korean people. The development of ICT promotes active research on big data throughout the industry. The technology can effectively analyze and process big data that cannot be processed with existing database, and extract desired information to predict the future, find optimal countermeasures, and create new values. In order to analyze the image of Chinese hotels among Koreans which is the study’s subject, text mining, semantic network analysis, and CONCOR analysis were performed using TEXTOM and UCINET. The social big data was collected through different channels including Naver, Daum, and Google, with the target period from January 1, 2016, when the Chinese hotel industry began to develop, to January 1, 2020, before the spread of COVID-19. Text mining presented the keywords related to Chinese hotels. The keyword that occupies the highest frequency in relation to Chinese hotels was ‘visa,’ followed by Korea, travel, Shanghai, reservation, Beijing, cuisine, visit, accommodation, and Qingdao. The connection centrality among keywords was found to be high in Korea, travel, visa, reservation, Shanghai, Beijing, accommodation, and Qingdao. The CONCOR analysis was performed to find out the structural equivalence of the data based on the network analysis, which presented a total of 4 clusters.