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북한 외래 관광객 유튜브 분석을 통한 관광 인식 연구

Title
북한 외래 관광객 유튜브 분석을 통한 관광 인식 연구
Other Titles
A study on the cognition of North Korean tourism by analysis of YouTube of North Korean overseas tourists
Authors
장예원
Issue Date
2024
Department/Major
대학원 북한학과
Keywords
북한 관광, 유튜브 분석
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Master
Advisors
김석향
Abstract
본 연구의 목적은 북한을 방문한 외래 관광객이 북한 관광 후 어떤 인식을 가지게 되었는지 연구하는 것이다. 외래 관광객이 촬영한 유튜브 영상을 통하여 그 내용을 분석하고 해당 영상의 댓글을 분석하여 관광객과 시청자들의 인식을 함께 연구하였다. 김정은 위원장은 경제적 위기 극복을 위해 관광산업 발전에 집중하여 교통과 시설, 상품을 개발해왔다. 2018년 남북정상회담 이후 북한 관광에 대한 기대도 높아졌으나 금강산관광산업은 재개되지 못하였고 2020년 상반기부터 코로나 19 바이러스가 전 세계적으로 퍼지기 시작하며 북한 관광의 길은 막히게 되었다. 2023년 5월 세계보건기구(WHO)가 코로나 바이러스 종식을 선언하였고 북한 당국은 2023년 8월 관광법 개정을 발표하고 같은 달 중국과 러시아행 비행편 운항을 재개하였다. 이러한 북한의 움직임이 다시 관광객 맞이를 시작하려는 것인지, 나아가 북한 당국이 코로나 이전과 같이 관광산업에 집중할 것인지 북한 관광산업 동향을 주목해 볼 필요가 있다. 관광산업에 가장 주요한 요소는 관광객으로 관광객이 없는 관광산업은 의미가 없다. 북한 관광산업에 관한 연구는 정치, 경제 등 여러 방면으로 진행되고 있으나 북한 관광객의 인식을 다룬 연구는 많지 않다. 본 연구는 북한 관광을 직접 경험하고 느낀 북한 관광객의 북한 관광 인식 연구를 목적으로 빅데이터 분석 방법을 사용하여 북한 관광 일정을 촬영한 유튜브 영상을 분석하였다. 분석 대상 유튜브 영상은 개인이 촬영한 V-log 형식의 영상으로 방송사 또는 기자가 아닌 개인이 촬영한 영상이다. 영상 내용 분석을 위하여 자막을 수집해 영상 제작자의 인식이 나타나는 부분을 발췌하였다. 이후 자막 데이터 전체를 오피니언 마이닝을 통해 전체 내용의 긍정과 부정 감성 점수를 산출하였다. 다음으로 영상 시청자의 댓글을 여러 빅데이터 분석 기법을 통해 해석하였다. 유튜브 API를 이용해 분석 대상 영상의 댓글을 모두 수집하고 불용어 등을 전처리하였고 댓글 데이터를 텍스톰을 통해 빈도수 분석, N-gram 분석, TF-IDF 분석과 토픽모델링 기법을 사용해 해석하였다. 연구 결과, 관광객인 영상 제작자는 관광 동안 대체로 북한을 긍정적으로 인식하고 매력적인 관광지로 인식한다. 그러나 영상의 기조와는 달리 영상 시청자들 다수가 북한의 기존 이미지를 더 크게 인식하여 북한 관광의 위험성에 집중하였다. 북한 관광 인식이 긍정적으로 변화하지는 않는 것으로 나타났다. 본 연구는 영어를 사용한 개인이 촬영한 영상만을 분석 대상으로 선정하였고 데이터가 비교적 많거나 다양하지 않다는 한계가 있다. 추후 더 많은 데이터를 수집하여 결과를 더 다양하게 도출하여 연구를 진행할 필요가 있다.;The purpose of the study is to analyze the perceptions of North Korean overseas tourists after tour through YouTube videos filmed by the tourists and analyze the comments of the video to study the perceptions of viewers together. North Korea has been developing transportation, facilities, and products by focusing on the development of the tourism industry as its top priority, with North Korea facing a crisis of self-reliance which can also said economic difficulties. Expectations for tourism in North Korea have also increased since the 2018 inter-Korean summit, but the tourism industry in Geumgang Mountain has not resumed due to sanctions against North Korea by the UN Security Council and a position to comply with principles between the Korea-U.S. working groups. In addition, the COVID-19 virus began to spread worldwide from the first half of 2020, blocking the road to tourism in North Korea. In May 2023, the World Health Organization (WHO) announced the end of the COVID-19 virus, and the North Korean authorities announced the revision of the ‘Tourism Act’ in August 2023 and resumed flights to China and Russia in the same month. It is worth paying attention to whether North Korea's movement is intended to begin welcoming tourists again, and whether the North Korean authorities will focus on the tourism industry as before COVID-19. Research on the North Korean tourism industry is being conducted in various fields, including politics and economy, but few studies have dealt with the perception of North Korean tourists. This study analyzed YouTube videos that photographed North Korean tourism schedules using big data analysis methods for the purpose of studying North Korean tourists' perception of North Korean tourism, who directly felt the current state of the North Korean tourism industry. The YouTube video for the study should be V-log type video filmed by individuals, and in order to collect as much data as possible, the video of a channel uploaded as a series with the theme of North Korean tourism was selected as the target of analysis. For the analysis of the video content, subtitles were collected and the part where the video producer's perception appeared was extracted. After that, the positive and negative emotional scores of the entire content were calculated through opinion mining for the entire caption data. Next, the comments of the video viewers were interpreted through several big data analysis techniques. All the comments of the video to be analyzed were collected and preprocessed using the YouTube API, and the comment data was interpreted using frequency analysis, N-gram analysis, TF-IDF analysis, and topic modeling techniques. As a result of the study, video producers, who are tourists, generally perceive North Korea positively and as an attractive tourist destination during the tourism period. However, unlike the keynote of the video, it was found that the video viewers perceived the existing image of North Korea more, so the perception of North Korean tourism did not change positively. This study selected only images captured by individuals using English as analysis targets, and there is a limitation in that the data is relatively large or not diverse. In the future, it is necessary to collect more data and extract the results more accurately and in various ways.
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