본 논문은 나홀로 여행을 중심으로 수집한 소셜빅데이터분석을 통해 나홀로 여행에 관한 관광객의 인식을 살펴보았다. 대표적인 포털 사이트인 네이버, 구글, 다음을 통해 2020. 1. 1. ~ 2022. 1. 1간의 나홀로 여행 관련 키워드 데이터를 검색하여 텍스트 데이터로 작성하였다. 소셜빅데이터분석을 위해, TEXTOM, UCINET 등의 빅데이터분석 프로그램을 사용하였으며, 도출된 주요 키워드를 대상으로 의미연결망분석을 진행하였다. UCINET을 활용해서 실시한 중심성 분석을 통해 네트워크에서 각 단어들의 영향력을 파악하였으며, CONCOR분석을 이용하여 같은 구조의 등위성 계층과 등위성 노드 (단어) 간의 관계를 분석하였다. 소셜빅데이터분석 결과 ‘나홀로 여행’과의 관련 이미지로는 여행시기, 여행정보, 여행동기, 숙박시설 등을 중시하는 것으로 나타났다.
This paper examines tourists' perceptions of traveling alone through analysis of social big data collected mainly on traveling alone. Keyword data related to traveling alone between January 1, 2020 and January 1, 2022 were searched through representative portal sites such as Naver, Google, and Daum, and created as text data. For social big data analysis, big data analysis programs such as TEXTOM and UCINET were used, and semantic network analysis was conducted for the derived main keywords. The influence of each word in the network was identified through the centrality analysis conducted using UCINET, and the relationship between the iso-satellite hierarchy and the iso-satellite nodes (words) of the same structure was analyzed using the CONCOR analysis. As a result of social big data analysis, images related to 'traveling alone' appeared, and it was found that travel timing, travel information, travel motivation, and accommodation facilities were emphasized.