The advancement of Information Communication Technology has provided tourism researchers with a golden opportunity to access big data, which plays a critical role in smart tourism. Recognizing the current issue, this paper discusses the evolution of the literature on tourism big data focusing on conceptual understanding of and types of big data, and insights from big data analytics. Indeed, this article provides important research agenda for future tourism researchers who would like to conduct academic research about big data and smart tourism.
The rapid development of information technology has accelerated the application of big data and the Internet of Things in various industries. Big data has a great potential in the development of smart tourism. With the help of innovation in emerging technologies such as big data and Internet of Things, smart tourism has a better possibility to surpass traditional tourism. Therefore, this article provides a theoretical support to this process. It has explored the innovative management model of big data and IoT in smart tourism and evaluate their effects on promoting tourism. It offers a reference for the integration and innovation of the tourism theory system. Before big data technology, the development of Internet boosted online tourism. However, tourism marketing is still inefficient due to a lack of understanding about tourists. After many practical explorations of big data technology, tourism websites begin to adopt big data technology in their daily operations. With the changes in tourists' preferences and needs, further innovation and research are needed to help smart tourism keep up with the changes in the market and create more competitive products and services. Innovation serves as the driving force for enterprises to occupy the market and develop.
Ha, Yeon-Joo;Park, Jong-Hyun;Yoo, Kyoungmi;Moon, Seok-Jae;Ryu, Gihwan
International journal of advanced smart convergence
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제10권4호
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pp.134-140
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2021
Big data has recently been used in various industries such as tourism, medical care, distribution, and marketing. And it is evolving to the stage of collecting real-time information or analyzing correlations and predicting the future. In the tourism industry, big data can be used to identify the size and shape of the tourism market, and by building and utilizing a large-capacity database, it is possible to establish an efficient marketing strategy and provide customized tourism services for tourists. This paper has begun with anticipation of the effects that would occur when big data is actively used in the tourism field. Because the method of use must have applicability and practicality, the spatial scope will be limited to Seosan, Chungcheongnam-do, and research will be conducted. In this paper, to improve the quality of tourism courses by collecting and analyzing the number of mention data and sentiment index data on social media, which reflect the tourist's interest, preference and satisfaction. Therefore, it is used as basic data necessary for the development of new local tourism courses in the future. In addition, the development of tourism courses will be able to promote tourism growth and also revitalizing the local economy.
본 연구는 다양한 빅데이터를 지역관광 정책에 활용한 제주특별자치도의 사례를 토대로, 관광빅데이터의 활용성과와 과제를 제시하였다. 가장 큰 활용성과는 관광빅데이터를 통해 급변하는 관광트랜드와 관광업계의 동향을 시의성있고 구체적으로 파악할 수 있게 되었고, 기존 관광통계를 정교화하는데 활용할 수 있었다는 점이다. 여기서 더 나아가 제주는 빅데이터의 활용 범위를 관광 현상 이해의 수준을 넘어 실시간 맞춤형 서비스 플랫폼 구축까지 영역을 확장하였다. 이것이 가능했던 이유는 데이터 수집 및 분석 환경 구축과 산·관·학의 협력적 거버넌스가 조성되었기 때문이다. 향후 해결해야 할 과제는 첫째, 민간 데이터셋 위주의 분석으로 예산 의존적이라는 한계와 둘째, 스마트관광의 궁극적 목표인 개인맞춤형서비스 구축을 위한 개인수준 데이터 수집 인프라, 개인정보보호법 등의 제도적인 문제의 해결이다. 마지막으로, 데이터 분석과 데이터 연계에 도달하기까지의 전문성과 기술적 한계들이 남아 있다.
International journal of advanced smart convergence
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제13권1호
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pp.180-184
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2024
Since COVID-19, many foreign tourists have visited Korea for medical tourism. When statistical data were checked from 2022, after COVID-19, the number of foreign patients visiting Korea for two years was 24.8 million, an increase of 70.1% from 2020. It was confirmed that it has achieved a 50% level compared to 2019 (Statistics Office, 2023). Therefore, to create a development plan by linking medical tourism and wellness tourism, the purpose of this study is to find the link between medical tourism and wellness tourism as big data and present a development plan. In this research method, medical tourism, and wellness tourism for two years from 2022 to 2023 from the post-COVID period as big data are set as central keywords to compare text data to find common points. When analyzing wellness tourism and medical tourism, it was confirmed that most wellness tourism had a greater frequency than medical tourism. This confirmed that wellness tourism occupies a larger pie than medical tourism. As a result, when checking the word frequency, it was confirmed that wellness tourism and medical tourism share a lot as complex tourism products, and when checking 2-gram, to attract many medical tourists, it is necessary to combine medical tourism clusters and wellness tourism according to each other's characteristics among local governments.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제12권1호
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pp.270-275
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2024
Introduction. In this study, purpose is to analize the types of golf tourism, inbound or outbound, by using big data and see how movement of industry is being changed and what changes have been made during and after Covid-19 in golf industry. Method Using Textom, a big data analysis tool, "golf tourism" and "Covid-19" were selected as keywords, and search frequency information of Naver and Daum was collected for a year from 1 st January, 2023 to 31st December, 2023, and data preprocessing was conducted based on this. For the suitability of the study and more accurate data, data not related to "golf tourism" was removed through the refining process, and similar keywords were grouped into the same keyword to perform analysis. As a result of the word refining process, top 36 keywords with the highest relevance and search frequency were selected and applied to this study. The top 36 keywords derived through word purification were subjected to TF-IDF analysis, visualization analysis using Ucinet6 and NetDraw programs, network analysis between keywords, and cluster analysis between each keyword through Concor analysis. Results By using big data analysis, it was found out option of oversea golf tourism is affecting on inbound golf travel. "Golf", "Tourism", "Vietnam", "Thailand" showed high frequencies, which proves that oversea golf tour is now the re-coming trends.
International journal of advanced smart convergence
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제13권1호
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pp.108-113
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2024
The purpose of this study is to analyze user perceptions of tourism platforms through big data. Data were collected from Naver, Daum, and Google as big data analysis channels. Using semantic network analysis with the keyword 'tourism platform,' a total of 29,265 words were collected. The collection period was set for two years, from August 31, 2021, to August 31, 2023. Keywords were analyzed for connected networks using TexTom and Ucinet programs for social network analysis. Keywords perceived by tourism platform users include 'travel,' 'diverse,' 'online,' 'service,' 'tourists,' 'reservation,' 'provision,' and 'region.' CONCOR analysis revealed four groups: 'platform information,' 'tourism information and products,' 'activation strategies for tourism platforms,' and 'tourism destination market.' This study aims to expand and activate services that meet the needs and preferences of users in the tourism field, as well as platforms tailored to the changing market, based on user perception, current status, and trend data on tourism platforms.
Cobanoglu, Cihan;Terrah, Abraham;Hsu, Meng-Jun;Corte, Valentina Della;Gaudio, Giovanna Del
Journal of Smart Tourism
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제2권1호
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pp.21-31
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2022
This review paper aims at providing a systematic analysis of articles published in various journals and related to the uses and business applications of big data. The goal is to provide a holistic picture of the place of big data in the tourism industry. The reviewed articles have been selected for the period 2013-2020 and have been classified into 8 broad categories namely business strategy and firm performance; banking and finance; healthcare; hospitality; networks and telecommunications; urbanism and infrastructures; law and legal regulations; and government. While the categories are reflective of components of tourism industries and infrastructures, the meta-analysis is organized around 3 broad themes: preferred research contexts, conceptual developments, and methods used to research big data business applications. Main findings revealed that firm performance and healthcare remain popular contexts of research in the big data realm, but also demonstrated a prominence of qualitative methods over mixed and quantitative methods for the period 2013-2020. Scholars have also investigated topics involving the notions of competitive advantage, supply chain management, smart cities, but also ethics and privacy issues as related to the use of big data.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권4호
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pp.326-331
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2023
Korea's cultural content industry can develop into another unique tourism industry. However, since other prior studies focus on the Japanese content industry, this study identifies modern industrial trends by combining the unique characteristics of Korean content, that is, cultural content tourism, and the analysis ability of big data. The current status and direction of the cultural content tourism industry were studied by utilizing the extensive information collection and in-depth analysis capabilities of big data, and as a result, it was confirmed that the trend of the cultural content industry is related to the business aspect of cultural content, not the pure content interest of cultural content. This shows that Korean cultural contents have a strong business aspect. As a limitation, when research design was conducted using social media big data, the age, gender, etc. of the subject analyzed with unique anonymity could not be known. The Korean cultural content industry is expected to be successful in terms of business.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권2호
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pp.98-108
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2022
In this study, social network analysis was performed to compare and analyze changes in domestic tourism trends before and after the outbreak of COVID-19 in a situation where the damage to the tourism industry due to COVID-19 is increasing. Using Textom, a big data analysis service, data were collected using the keywords "travel destination" and "travel trend" based on the collection period of 2019 and 2020, when the epidemic spread to the world and became chaotic. After extracting a total of 80 key words through text mining, centrality was analyzed using NetDraw of Ucinet6, and clustered into 4 groups through CONCOR analysis. Through this, we compared and analyzed changes in domestic tourism trends before and after the outbreak of COVID-19, and it is judged to provide basic data for tourism marketing strategies and tourism product development in the post-COVID-19.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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