네트워크 분석방법을 활용한 국내 관광학의 연구동향 분석

Abstract

21세기는 대규모의 노드들이 장소와 시간을 초월하여 항상 연결관계를 유지하는 초연결 사회(Hyper connected society)이다. 네트워크를 통한 상호작용 없이는 사회적 상호작용에 제약이 발생할 정도로 네트워크 연결성의 중요성이 대두되고 있다. 이러한 초연결 사회에서 빅데이터 활용은 네트워크 분석(Network analysis)에 적극적으로 활용된다. 이런 관점에서 네트워크 분석 기법은 특정 연구 분야에 대한 이해를 증진 시키고 지식구조를 파악하기 위한 연구방법으로 다양한 주제가 복합적으로 존재하는 관광학의 주제 개념의 분포상태와 주제 간에 어떠한 관계성을 가지는지 파악하고 주제어 간의 상관관계를 잘 표현할 수 있다. 본 논문은 빅데이터 분석에 활용되는 분석도구를 학제적으로도 적용할 수 있는지 그 학문적 근거를 파악하고, 관광분야의 흐름을 파악한 후 연구주제 변화와 그 차이를 분석하고자 한다. 이를 위해 관광학의 분류체계와 문헌분류에서 다뤄지는 관광학 분류체계의 연구관점을 제시하고자 하였다. 한국연구재단 학술인용지수 1위인 대한관광경영학회 학회지인 ‘관광연구’를 선정하여 논문의 주제를 대표하는 저자키워드를 연구대상으로 채택하였다. 따라서 연구내용분석의 한계점인 연구자의 주관적 관여도를 최소화하기 위해 네트워크분석(Network Analysis)을 이용하였다. 연구대상의 핵심주제어 중 많은 연구가 이루어진 주제를 확인하고 전체 주제어 중 가장 영향력 있는 주제와 상호관계가 있는 주제를 도출하였다. 그리고 핵심주제어를 분류영역에 적용하였을 때 가장 많이 연구된 주제는 무엇이며 마지막으로 저자키워드는 핵심주제를 반영한 단어인지 확인하고자 하였다. 따라서 본 연구는 크게 데이터 수집, 1단계 데이터 정제, 2단계 데이터 정제, 네트워크 분석, 네트워크 시각화의 절차를 거쳐 결론을 도출 하였다. 1단계 데이터 정제 작업에서는 오탈자 수정 및 데이터 통일 과정을 거쳤다. 그 다음 한국연구재단의 학술연구분야분류표와 국가과학기술표준분류체계를 적용하여 저자키워드의 주제어 유형화 및 중분류를 진행 하였으며 최종적으로 학문영역의 분류를 대분류로, 문헌분류를 중분류로 적용하여 주제어를 분류하는 연구를 진행하였다. 그 후 분류된 주제어들을 대상으로 KrKwic소프트웨어를 이용하여 핵심주제어 빈도와 동시출현빈도 매트릭스를 작성한 후 Ucinet을 이용해 네트워크 분석을 실행하여 연결정도 중심성(Degree centrality), 매개 중심성(Betweenness centrality), 근접 중심성(Closeness centrality), 아이겐벡터 중심성(Eigenvector Centrality) 값을 구하였다. 그리고 NetDraw를 이용해 네트워크지도를 구현하였으며 출현빈도가 높은 핵심주제어의 에고네트워크를 확인하여 주제어간의 상관관계를 확인하였다. 주제어 분류 결과 관광산업, 관광인, 관광대상, 관광제도 및 법규, 관광정보의 5개 영역으로 대분류를, 62개의 주제어로 중분류 하였다. 이중 가장 높은 분포도를 보인 대분류어는 ‘관광산업’이며 중분류어는 ‘관광심리’의 결과가 도출되었다. 분류한 결과를 토대로 연도별 출현빈도 분석을 진행하였으며 그 결과 특정 기간에 따라 가장 높은 출현빈도를 보인 주제어에 차이가 있음을 발견하였다. 그에 따라 분석대상의 기간을 1,2,3기로 구분 지었으며 네트워크 분석을 통해 대상전체의 상호관계와 특정기간에 따른 주제어간의 상호관계를 확인하고 비교 하였다. 그 결과 대상 전체의 핵심주제어는 ‘관광심리’로 ‘경영’과 ‘관광객’과 높은 관계를 맺고 있음을 확인할 수 있었다. 즉 연구에 있어 ‘관광심리’를 가장 중요하게 인식하고 있으며 ‘경영’과 ‘관광객’에 관련된 요소들이 복합적으로 연구되고 있음을 시사한다. 기간별 분석 결과 ‘경영’과 ‘관광개발’에서 관광심리와 관광객으로 그 흐름이 변화 하였고 특히 3기에 들어서 ‘관광심리’와 관련된 주제어가 중점적으로 다루어졌음을 확인할 수 있었다. 이는 시간이 흐름에 따라 ‘관광산업’에서 ‘관광인’으로 중요하게 인식되는 주제가 변화한 것으로 해석된다. 연구 결과 ‘관광연구’학술지는 연도와 시기에 따라 다루고 있는 주제가 변화하고 있음을 확인하였으나 그 변화의 폭이 크지 않았다. 관광심리와 경영에 관련된 주제어가 주를 이루었으며 기간의 변함이 있어도 기본적으로 높은 출현율을 보인 주제어들이 대부분 그 출현율을 유지 하고 있었는데 높은 출현율을 보이는 주제어들과 함께 다른 다양한 주제어들이 함께 연구되는 것으로 해석된다. 심리적 요소를 중심으로 하여 다양한 주제를 함께 연구하고 있음을 확인할 수 있었다. 이는 관광학의 다학제성을 입증하는 결과로 볼 수 있을 것이다. 그러나 연구영역이 관광심리, ‘호텔사업’, ‘서비스산업’과 같은 특수주제에 치우쳐 있었으며 ‘온라인정보’에 대한 주제어 빈도가 점차 증가하고 있었다. 이는 연구주제의 선정에 있어 다양한 영역에 대한 폭넓은 시각이 필요한 것으로 사료되며 더불어 계량정보와 관련한 분석기법에 대한 연구가 함께 진행되어야할 것이다. 학문영역의 분류와 문헌분류의 적용에 있어 연구분류체계는 매우 다양한 관광분야의 주제를 분류하고자 했음을 확인할 수 있었다. 그러나 최근 새롭게 등장하는 이론과 현상에 기인한 분류체계에 대한 보완이 필요하다. 그리고 저자키워드는 분류체계의 주제어를 대부분 포함하고 있었으나 표기를 위한 적절한 기준의 가이드라인이나 KDC색인어에 관광분야를 보강하여 저자키워드의 기초자료로 활용할 것을 제안한다.

The 21st century is considered as a hyper-connected society in which extensive social connections of nodes maintain a ubiquitous linkage. The importance of network connectivity has emerged enough to cause a constraint on social interactions without it. In this regard, big data has actively been applied to network analysis: it can be used to grasp the distribution and relevance of the complex themes in tourism study and to identify its general knowledge structure as a research method. The purpose of this paper is to investigate academic grounds of the interdisciplinary application of the tools used in big data analysis and to analyze changes and differences of research subjects in the context of tourism. For this, I tried to introduce two points of view into my research, such as academic classification and library classification of tourism. As the objects of the analysis, author keywords that reflect the theme of articles appearing in the Korean Journal of Tourism Research of the Korean Academic Society of Tourism Management, which ranks the first place in citation index of the National Research Foundation of Korea, were chosen. In order to minimize the subjective involvement of the researcher, which is the limitation of content analysis, network analysis was used for the research. In this work, some efforts were made to clarify the most researched subject and the subjects associated with the most influential theme among the entire keywords. Also I attempted to figure out what the most studied topic was when keywords were applied to the classification areas, and last but not least, to examine whether author keywords reflected the most studied topic deduced from the research cited above. This study draws a conclusion through some processes: data collection, two steps of data cleaning, data analysis, and network visualization. In the first step of data cleaning, modifications of typographical errors and data unifications were undergone. In the second step of data cleaning, typology and the middle-scale classification of author keywords were conducted in accordance with the Research Field Classification System and the National S&T Standard Classification System of the National Research Foundation of Korea, and finally all keywords were classified by academic classification as the large-scale classification and library classification as the middle-scale classification. After the network analysis using the software program called KrKwic, the matrixes of the general appearance frequency and co-occurrence frequency of the keywords were illustrated. Next, by using Ucinet, degree centrality, betweenness centrality, closeness centrality, eigenvectors centrality and eigenvector centrality values were measured. In the process of network visualization, network maps were embodied by NetDraw and the correlation between subjects was shown by checking ego network of the keywords with the high appearance frequency. As the result of the classifications, five areas of the large-scale classification such as tourist industry and management, tourist-related persons, tourism development and plan, related administration laws, and tourist information, and sixty-two keywords as categories of the middle-scale classification were drawn. The keyword that showed the highest appearance frequency in the large-scale classification was ‘tourist industry’, and ‘tourist psychology’ in the middle-scale classification. Based on the classified results, the appearance frequency by year was also analyzed and at the same time it was discovered that the keywords with the highest appearance frequency differed in accordance with periods of time. Accordingly, I divided the target period of analysis into three periods, and throughout network analysis the correlation of the whole subjects according to the periods was compared. The analysis showed that tourist psychology was assumed as the most important subject among the entire subjects, and it was closely related with management and tourists and that factors associated with theme were also researched in a complex dimension. As the result of the periodic analysis, some changes in the stream of tourism researches were also noticed, such as the transition of the core subjects from management and tourist development to tourist psychology and tourists. Especially it was observed that at the third period subjects related with tourist psychology were mainly dealt, which implies that the core subject changed from tourist industry to tourists in the lapse of time. In conclusion, it appeared that in the Korean Journal of Tourism Research various topics were studied placing major emphasis on psychological factors of tourism and it can be considered as the grounds for multi-interdisciplinary of tourism study. However, its study area was biased towards some specific topics such as tourist psychology, hotel Business, and service industries, while the appearance frequency of keywords on online information was gradually increased. It suggests that a broad perspective in the selection of research topic is required, along with the study of methods for scientometric analysis. Also it showed that in the Korean Journal of Tourism Research the width of the thematic changes in accordance with time and period was not great: the keywords related to tourism psychology and management were chiefly studied, and at the same time the subjects that marked a high appearance frequency in the past maintained its ratio in spite of temporal changes. In the application of academic classification and library classification in tourism, it demonstrated that such research classification systems tended to classify a variety of subjects of tourism sectors. However, it seems necessary to complement them due to the recently emerging theories and phenomena. In addition, although the result showed that author keywords contained most of the subjects of the research classification systems, it seems advisable to reinforce index terms of tourism in the KDC to utilize them as base data for author keywords and to establish appropriate guidelines for notation.