인터넷 검색엔진을 활용한 키워드가 중국관광객 방한 수요에 미치는 영향 - 바이두 인덱스 자료를 적용 - = The Effect of Keywords of Internet Search Engines on the Demand of Chinese Inbound Tourists: An Application of the Baidu Index Data

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The focus of this study is to verify the effect relationship of a web search engine’s query data with Chinese tourist’s demand and to examine the behavior of Chinese tourists who have recently been the most significant increasing group visiting South Korea. A Collection of search query data from the Baidu Index related ‘Korea’ and ‘Korean Tourism’ then took 7 key-words through the filtering process to establish an independent variable. The data was collected from the 1st of January, 2011 to 31st of December, 2014 bimonthly as Chinese tourist demand data for the dependent variable. We proposed a multiple linear regression model to verify the effect relationship with 7 key-words and Chinese tourist demand. With respect to long-term stability, the variables used the unit root test, correlation test and Granger causality test before regression analysis. The result showed that the key-words related to ‘Korea’ and ‘Korean Tourism’ have effected Chinese tourists’ demand. The results of the analysis proved an effect relationship between a web search engine’s query data and Chinese tourists’ demand. The implication of the study is that it is possible to use integrated analysis to predict tourist demand using quantitative data and real-time search engine data.

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 국내 방한하는 해외관광객 중 가장 크게 증가하고 있는 중국관광객의 관광행동을 살펴보고자 인터넷 검색엔진의 검색 키워드와 중국관광객수요의 영향관계를 초점으로 연구하였다. 중국 최대의 인터넷 검색 사이트인 바이두에서 제공하는 키워드 정보가 국내 중국관광객수요에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하고자 하였다. 이를 위해 바이두 검색엔진의 바이두 인덱스를 통하여 한국 및 한국여행관련 키워드를 추출하고, 정제 과정을 거쳐 7개의 키워드를 설명변수로 선정하였다. 연구를 위한 설명변수는 2011년 1월 1일부터 2014년 12월 31일까지 사이의 월별 자료이며, 결과변수인 중국관광객수요 자료는 설명변수와 동일기간으로 한국관광공사의 외래 관광객실태조사 통계자료를 사용하였다. 선정된 7개의 검색 키워드와 중국관광객수요와의 관계를 다중회귀모형으로 가정하였으며. 회귀모형의 안정적 분석을 위하여 자료의 단위근 검정 및 설명변수와 종속변수 간의 상관관계 및 인과관계 검정을 시행하였다. 연구결과, 바이두 인덱스를 통한 한국과 한국여행 관련 키워드는 실제 국내에 방한하는 중국관광객수요와 영향관계가 존재함을 알 수 있었다. 이것은 실제 중국관광객수요와 같은 정형적인 수치 데이터와 새로운 방식의 2차 자료인 인터넷 검색 키워드 자료의 결합 분석연구가 가능하다는 것을 시사한다.

참고문헌 (Reference)

1 김경숙, "항공 승객수요의 결정요인:방한 중국인을 중심으로" 한국관광학회 29 (29): 109-124, 2005

2 홍미영, "일본인과 중국인의 방한수요 결정요인 분석" 한국관광학회 34 (34): 169-189, 2010

3 김민수, "인터넷 검색추세를 활용한 빅데이터 기반의 주식투자전략에 대한 연구" 한국경영과학회 38 (38): 53-63, 2013

4 정재운, "인터넷 검색어를 활용한 청년실업률 예측" 한국지능정보시스템학회 2015

5 권치명, "인터넷 검색어를 활용한 계절적 유행성 독감 발생 감지" 한국시뮬레이션학회 23 (23): 31-39, 2014

6 연합뉴스, "유커의 변심, 서울대신 도쿄로"

7 한국관광공사, "월별 외래객 입국수요 통계자료" 2014

8 한국정보화진흥원, "신가치창출 엔진, 빅 데이터의 새로운 가능성과 대응 전략" 2011

9 송태민, "빅 데이터를 활용한 자살요인 다변량분석: Google 검색트렌드 적용" 한국보건사회연구원 2012

10 산업연구원, "방한 중국인 관광객 지출의 경제 파급 효과 분석 보고서" 2015

11 Drummond, D., "new approach to China"

12 "https://www.trend.naver.com"

13 "https://www.google.com/trends"

14 Xiang, Z., "Travel queries on cities in the United States : Implications for search engine marketing for tourist destinations" 32 (32): 88-97, 2011

15 Zhang, Y., "Time series analysis of a Web search engine transaction log" 45 (45): 230-245, 2009

16 Pan, B., "The power of search engine ranking for tourist destinations" 47 : 79-87, 2015

17 UNWTO, "The 21st general meeting report" United Nations World Tourism Organization 12-, 2013

18 Gawlik, E., "Predicting tourism trends with Google insights"

19 Choi, H., "Predicting the present with Google trends" 88 (88): 2-9, 2012

20 Goel, S., "Predicting consumer behavior with web search" 107 (107): 17486-17490, 2010

21 CNNIC, "Internet statistics. Statistical Report, China on Internet Development in China"

22 Askitas, N., "Google econometrics and unemployment forecasting" 41 : 2009

23 Plaza, B., "Google analytics for measuring website performance" 32 (32): 477-481, 2011

24 Carneiro, H., "Google Trends : A web-based tool for real-time surveillance of disease outbreaks" 49 (49): 1557-1564, 2009

25 Pan, B., "Forecasting hotel room demand using search engine data" 3 (3): 196-210, 2012

26 Yang, X., "Forecasting Chinese tourist volume with search engine data" 46 : 386-397, 2014

27 Ginsberg, J., "Detecting influenza epidemics using search engine query data" 457 (457): 1012-1014, 2009

28 Jerath, K., "Consumer click behavior at a search engine : The role of keyword popularity" 51 (51): 480-486, 2014

29 Engle, R., "Consternation and error correction : Representation, estimation and testing" 55 (55): 251-276, 1987

30 CNZZ, "Chinese internet data report by analysis of Chinese website and consulting"

31 Fesenmaier, D., "A framework of search engine use for travel planning" 4 (4): 1-15, 2011