관광객 행동 프로파일링 관심사 분석을 통한 관광지 네트워크 이해
📝 원문 정보
- Title: Tourists Profiling by Interest Analysis
- ArXiv ID: 2512.14704
- 발행일: 2025-12-05
- 저자: Sonia Djebali, Quentin Gabot, Guillaume Guerard
📝 초록 (Abstract)
디지털 혁신이 가속화됨에 따라 관광객 행동과 관련 연구 분야도 급격히 변모하고 있다. 여행 중 남기는 디지털 흔적을 활용하면 관광객의 행동을 보다 손쉽게 파악할 수 있게 되었다. 기존 연구들은 주로 디지털 흔적의 양적 측면에 초점을 맞추어 결론을 도출해 왔다. 본 논문에서는 관광객 행동, 특히 관광지 네트워크와 연관된 역학을 이해하기 위해 디지털 흔적의 질적·양적 양면을 모두 고려한 연구 방식을 제안한다.💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)
이에 저자는 질적 분석을 결합한 혼합 방법론을 제안한다. 구체적으로, (1) 텍스트 마이닝을 통해 SNS 게시물·리뷰에서 감성, 주제, 키워드 등을 추출하고, (2) 이미지 분석을 활용해 사진에 담긴 풍경·인물·활동 유형을 분류한다. 이러한 질적 인사이트는 양적 데이터와 연계되어 ‘관심사 네트워크’를 형성한다. 예를 들어, 특정 관광지가 “역사·문화”라는 키워드와 높은 연관성을 보이면, 해당 명소를 방문하는 관광객 집단은 문화 탐방을 주요 동기로 삼고 있음을 의미한다.
관광지 네트워크 분석 측면에서는, 개별 명소 간의 방문 순서와 빈도를 기반으로 ‘관광 흐름 그래프’를 구축한다. 여기서 노드는 관광지를, 엣지는 관광객이 한 명소에서 다음 명소로 이동한 경로를 나타낸다. 질적 태그(예: 자연, 쇼핑, 음식)와 결합된 그래프는 전통적인 네트워크 중심성 지표(연결 중심성, 매개 중심성 등)뿐 아니라 ‘관심사 중심성’이라는 새로운 지표를 도출한다. 이는 특정 관심사가 네트워크 전반에 미치는 영향력을 정량화한다는 점에서 학술적 의의가 크다.
이러한 접근법은 실무적 활용 가능성도 높다. 관광청은 관심사 중심성을 활용해 마케팅 캠페인을 세분화하고, 지역사회는 관광객이 선호하는 활동 유형에 맞춰 인프라를 조정할 수 있다. 또한, 코로나19와 같은 외부 충격이 발생했을 때, 질적 데이터는 관광객의 위험 인식·심리적 변화 등을 빠르게 포착해 정책 대응에 활용될 수 있다.
하지만 몇 가지 한계점도 존재한다. 첫째, 디지털 흔적은 디지털 격차에 따라 표본 편향이 발생할 위험이 있다. 스마트폰 사용률이 낮은 연령층·지역은 데이터가 부족해 분석 결과에 왜곡을 초래할 수 있다. 둘째, 개인정보 보호와 윤리적 문제는 질적 데이터 수집·분석 과정에서 반드시 고려해야 할 요소이며, 익명화·동의 절차가 철저히 이루어져야 한다. 셋째, 질적 분석(텍스트·이미지)에는 자연어 처리·컴퓨터 비전 모델의 정확도 한계가 존재한다. 특히 다국어·다문화 환경에서 의미론적 오류가 발생할 가능성이 크다.
향후 연구 방향으로는 (1) 오프라인 설문·인터뷰와 디지털 흔적을 결합한 혼합 연구 설계, (2) 다중 모달 데이터(음성·동영상·위치)의 통합 분석 프레임워크 구축, (3) 지역별·연령별 디지털 격차 보정을 위한 표본 가중치 모델 개발, (4) 실시간 대시보드 구현을 통한 정책 입안자와 관광 사업자의 즉각적 의사결정 지원 등을 제시한다. 이러한 확장은 관광학뿐 아니라 도시 계획, 문화 정책, 데이터 과학 등 다학제적 협업을 촉진할 것으로 기대된다.
📄 논문 본문 발췌 (Translation)
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