본 연구는 온라인 관광정보를 이용하는 잠재 관광자의 심리적 요인과 의사결정과정을 탐구하기 위해 소비자의 주관적인 심리적 요인을 중요시하는 해석수준이론의 관점에서 관광목적지 이미지와 잠재 관광자의 지각된 유용성 간의 관계를 분석하고자 하였다. 구체적으로 온라인 관광정보 중 하나인 트립어드바어저(TripAdvisor)의 리뷰 속 관광목적지 이미지에 해당하는 단어를 텍스트마이닝 기법으로 추출하여 리뷰의 지각된 유용성과의 관계를 분석하였다. 또한 이들 관계에서 리뷰 및 리뷰어 특성의 조절 효과도 분석하고자 하였다.
최근 잠재 관광자들의 인터넷 이용률이 급격히 증가하면서 온라인 관광정보를 이용하는 소비자의 의사결정과정에 대한 연구의 필요성이 대두되고 있다. 지금까지 온라인 관광정보를 이용하는 잠재 관광자들의 태도를 직접적으로 검증하고자 하는 많은 시도가 있었다(이시환·이훈영, 2017a; 이현애·정남호·구철모, 2017; Fang, Ye, Kucukusta & Law, 2016; Liu & Park, 2015; Qazi, Syed, Raj, Cambria, Tahir & Alghazzawi, 2016; Zhu, Yin & He, 2014). 그러나 이와 같은 연구들은 온라인 관광정보의 주요 특성인 리뷰가 아닌, 주변적 특성인 리뷰의 길이, 리뷰의 평점, 리뷰어의 특성과, 잠재 관광자의 태도로 표출된 유용성과의 관계만을 파악하고자 하였다. 또한 최근 온라인 관광정보 속에 나타난 관광목적지 이미지와 관련하여 유의미한 단어 추출 및 분석을 시도한 연구들이 늘고 있다(김홍범·심영석, 2018; 심영석·김홍범, 2016; 홍충선·위주선, 2019; 金?謙, 2018; Stepchenkova & Morrison, 2007; Wong & Qi, 2017). 그러나 텍스트마이닝 기법에 의한 단어 추출에만 연구가 치중되어 있어 학문적 그리고 실무적 시사점 도출에 한계가 있다. 따라서 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 텍스트마이닝 기법으로 관광목적지 이미지를 도출한 후 온라인 관광정보의 지각된 유용성과의 관계를 분석함으로써 온라인 관광정보를 이용하는 잠재 관광자의 의사결정과정을 탐구하여 시사점을 도출하고자 한다.
연구 방법은 오픈소스 통계 소프트웨어인 R프로그램을 활용하여 비정형의 텍스트데이터를 수치화하기 위해 텍스트마이닝(Text Mining) 기법을 응용하였다. 또한 관계 분석을 위해 기술통계분석, 상관관계분석, 회귀분석을 실시하였다. 비정규분포를 나타낸 트립어드바이저의 리뷰 데이터는 푸아송회귀분석의 일종인 음이항 회귀분석으로 분석을 실시하였다. 먼저, 데이터마이닝 기법으로 트립어드바이저의 서울 관광목적지 20곳의 리뷰 총 25,016개를 수집하여 품사를 추출하고, 각 각의 추출된 단어들로 단순회귀분석을 실시하여 결과가 유의한 단어 총 35개를 선별하였다. 선별된 단어들을 중심으로 데이터마이닝 분석을 실시하였다.
본 연구의 구체적인 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 관광목적지 이미지가 지각된 유용성에 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다. 구체적으로 관광목적지 정서적 이미지인 감정 요인, 독특성, 쾌적성, 시각성과 관광목적지 인지적 이미지인 환경, 비용, 여행 계획이 지각된 유용성에 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것을 확인하였다. 이는, 감정 요인, 독특성, 쾌적성, 시각성과 관련된 단어들은 전체 문서에서 골고루 출현하는 흔한 단어들이기 때문에 tf-idf 값이 낮게 나타났고, tf-idf 값이 낮게 나타날수록 지각된 유용성이 높아진다는 결과를 의미한다. 반면, 문화/역사적 요인은 지각된 유용성에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것을 확인하였는데, 문화/역사적 요인과 관련한 단어는 특수한 문서에서만 자주 출현하였고 이 결과 tf-idf 값이 높아졌으며 높은 tf-idf 값이 지각된 유용성에 영향을 미치는 것을 의미한다. 둘째, 관광목적지 이미지 간에 영향 관계가 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 구체적으로 상위차원의 관광목적지 정서적 이미지인 감정, 독특성, 쾌적성, 시각성이 관광목적지 인지적 이미지 중 관광매력속성인 환경 요인과 문화/역사 요인 모두에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것을 확인하였다. 그리고 하위차원의 관광목적지 인지적 이미지 중 관광매력속성인 환경, 문화/역사가 관광목적지 인지적 이미지 중 부수적 속성인 교통, 비용, 여행 계획 모두에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구는 상위하원의 정서적 이미지가 하위차원의 인지적 이미지 중 관광매력속성에 유의미한 영향을 미치고 하위차원의 인지적 이미지 중 관광매력속성이 부수적 속성에 유의미한 영향을 미친다는 것을 확인하였으며, 이는 기존의 연구 결과(Fakeye & Crompton, 1991; Gartner, 1993; Tan, 2018)를 확장하였음을 시사한다. 셋째, 관광목적지 정서적 이미지와 지각된 유용성 간의 관계에서 리뷰의 특성(평점 극단성, 리뷰 길이)과 리뷰어의 특성(총 리뷰 수, 총 투표 수)의 조절 효과를 검증한 결과, 감정 요인은 총 투표 수만 조절 효과를 확인하였다. 관광목적지 인지적 이미지와 지각된 유용성 간의 관계에서 리뷰의 특성(평점 극단성, 리뷰 길이)과 리뷰어의 특성(총 리뷰 수, 총 투표 수)의 조절 효과를 검증한 결과, 환경적 요인은 총 리뷰 수만 조절 효과를 확인하였고, 문화/역사적 요인은 총 리뷰 수, 총 투표 수, 평점 극단성, 리뷰 길이 모두에서 조절 효과를 확인하였다. 여행 계획은 총 리뷰 수, 총 투표 수에서 조절 효과를 확인하였다.
마지막으로 이와 같은 실증분석의 결과를 토대로 학문적 시사점과 실무적 시사점을 제시하였다.

This study seeks to analyze the relationship of tourism destination images and perceived usefulness of potential tourists in English reviews published on TripAdvisor, a post-travel reviews website belonging to online tourism information, from The Construal Level Theory of view, One of the theories that place importance on the subjective psychological factors of consumers. Specifically, we validate the relationship with the perceived usefulness of the review by extracting words corresponding to the tourism destination image in the review of TripAdvisor, one of the online tourism information. We also sought to identify the moderating effect of review’s and reviewer’s characteristics in these relationships
With the recent sharp increase in the Internet usage of potential tourists, the need for research into the decision-making process of consumers using online tourism information has emerged. So far, many attempts have been made to directly validate the attitudes of prospective tourists using online tourism information(Fang, Ye, Kucukusta & Law, 2016; Lee, Chung & Koo, 2017; Lee & Lee, 2017a, Liu & Park, 2015; Qazi, Syed, Raj, Cambria, Tahir & Alghazzawi, 2016; Zhu, Yin & He, 2014). However, these studies only sought to understand the relationship between peripheral characteristics such as the length of reviews, ratings of reviews, characteristics of reviewers, not the main characteristics of online tourism information, and the perceived usefulness expressed in the attitude of prospective tourists. In addition, a growing number of studies have recently attempted to extract and analyze meaningful words in relation to the tourism destination image shown in online tourism information(Hong & Wee, 2019; Kim, 2018; Kim & Shim, 2018; Shim & Kim, 2016; Stepchenkova & Morrison, 2007; Wong & Qi, 2017). However, these studies are focused only on word extraction by text mining technique, and they reveal limitations in deriving academic and practical implications. Therefore, this study seeks to derive implications by exploring the decision-making process of potential tourists using online tourism information through extracting tourist destination images with text mining technique and then identifying their relationship on perceived usefulness.
The research method utilizes R programs, an open-source statistical software, to apply text mining techniques to quantify unstructured text data. In addition, descriptive statistical analysis, correlational analysis, and regression analysis were performed for hypothesis testing. The results of hypothesis tests were derived from the review data of TripAdvisor analyzed by negative binary regression, a type of Poisson regression optimized for non-normal distributed data. First, a total of 25,016 reviews from 20 Seoul tourism destinations of TripAdvisor were collected with data mining techniques to extract the words, and a simple regression analysis was conducted with each extracted word. To test the hypothesis, a negative binary regression was conducted
The specific analysis results of this study are as follows. First, it was confirmed that the tourism destination images affect perceived usefulness. Second, we were able to see the relationship among the tourism destination images. Third, we identified the moderating effect of the reviewer''s and review’s characteristics in the relationship between tourism destination images and perceived usefulness of online reviews. In tourism destination emotional image, only the total number of votes was identified as moderating effect in the emotion factor. In tourism destination cognitive images, the total number of reviews was identified as moderating effect in the environment factor and the total number of reviews, the total number of votes, rating extremity and review length were identified as moderating effects in the culture/history factors. The number of reviews and the number of votes were identified as moderating effects in the travel plans.
Finally, based on the results of these empirical analyses, we present academic and practical implications.