잠재 관광객들은 개인적인 평가를 바탕으로 관광목적지 이미지를 인식하고 관광목적지를 선택한다. 일반적으로 관광객들은 관광목적지 내에서도 한 곳에만 머무르는 것이 아니라 다양한 세부 목적지들과 몇 개의 주요 목적지들을 선택적으로 이동하며 관광경험과 만족을 얻게 된다. 관광객의 관광지 내에서의 이동경로와 이동패턴 등을 파악하는 것은 관광객의 관광목적지 선택 행동에 대한 이해를확장시킬 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 다(多) 관광목적지 선택에 대해 행태적 접근과 자원적 접근을 동시에 할 수 있는 네트워크 이론을 적용하여 관광객들의 관광목적지 선택 행동을 이해하고, 이와 더불어 관광객 관광지목적지 선택 행동의 선행 변수인 관광목적지 이미지와 관광목적지 선택 행동의 후행 변수인 장소애착, ...
잠재 관광객들은 개인적인 평가를 바탕으로 관광목적지 이미지를 인식하고 관광목적지를 선택한다. 일반적으로 관광객들은 관광목적지 내에서도 한 곳에만 머무르는 것이 아니라 다양한 세부 목적지들과 몇 개의 주요 목적지들을 선택적으로 이동하며 관광경험과 만족을 얻게 된다. 관광객의 관광지 내에서의 이동경로와 이동패턴 등을 파악하는 것은 관광객의 관광목적지 선택 행동에 대한 이해를확장시킬 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 다(多) 관광목적지 선택에 대해 행태적 접근과 자원적 접근을 동시에 할 수 있는 네트워크 이론을 적용하여 관광객들의 관광목적지 선택 행동을 이해하고, 이와 더불어 관광객 관광지목적지 선택 행동의 선행 변수인 관광목적지 이미지와 관광목적지 선택 행동의 후행 변수인 장소애착, 관광만족, 행동의도 변수들 간의 상호 영향관계를 규명하는 것이다. 이를 위해 선행연구와 이론적 모형을 바탕으로 연구모형을 제시하고 검증하였다. 이러한 정량적 검증을 통해 다음과 같은 주요 시사점을 도출하였다. 첫째, 본 연구는 기존의 많은 선행연구들이 단일 관광목적지에 초점을 맞춰 관광객들의 행태를 파악한 것과 달리 네트워크 이론을 적용하여 다(多) 관광목적지 (multiple destination)에 초점을 맞춰 관광객들의 행동을 파악한 행태적 접근과 관광객들이 방문한 관광목적지들 간의 특징 및 역할을 파악하는 자원 중심적 접근을 동시에 하여 관광객들의 행동특성에 대한 이해를 확장하였으며, 이와 더불어 실제로 다수의 관광목적지를 선택하는 관광객을 대상으로 관광목적지 선택 행동에 대해 네트워크 분석을 실시하여 도출된 네트워크 지수들을 가공하고 이를 측 정모형 데이터와 함께 사용한 다중방법(multi-method)을 통해 연구 모형을 검증하였다는 점에서 다 관광목적지를 선택하는 관광객들의 행동을 예측하고 이해하는데 적용 가능함을 시사한다. 둘째, 다 관광목적지를 선택하는 관광객들에 있어서의 관광목적지 이미지(인지적 이미지, 정서적 이미지), 네트워크 이론을 적용한 관광목적지 선택 행동(밀도,연결정도 중심성, 매개 중심성) 장소애착(장소의존성, 장소정체성), 관광만족, 행 동의도 간의 영향관계를 살펴본 결과, 관광목적지 이미지는 관광목적지 선택 행동에 대해 정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 관광목적지 선택행동(연결정도 중심성)은 장소의존성과 장소정체성에 정적인 영향을 주는 것으로 나타났으며, 관광목적지 선택행동(매개 중심성)은 장소정체성에 부정적인 영향을 준다는 결과를 도출하였다. 또한, 장소애착은 관광만족에 정적인 영향을 미치며, 관광만족은 행동의도에 정적인 영향을 주는 것을 확인하였다. 이를 통해 관광객들이 지각하 고 있는 어떠한 관광목적지 이미지가 관광목적지 선택 행동에 어필하는지에 대한 이해를 확장시켜줌으로써 관광목적지 마케터가 관광목적지 마케팅 전략 수립과 관광목적지의 가치를 높이는데 유용할 것으로 판단할 수 있다. 또한, 관광목적지 마케터와 실무자는 차별화된 프로그램을 개발하고 홍보를 함으로써 잠재관광객들에게 관광목적지를 알려, 그들을 유인하고, 관광객들의 장소정체성 향상을 위해 관광목적지의 이동 시 경유하는 관광목적지들에 대한 친절한 서비스및 편의시설제공, 신속하고 정확한 교통정보 제공에 대한 노력이 필요함을 시사 한다. 이와 더불어 관광객들의 다양한 욕구와 관광객들의 관광행태, 관광동기 등을 파악하고, 타 관광목적지에 비해 보다 높은 선호도와 만족감 향상을 위해 다각적인 측면에서의 시장세분화 전략이 필요함을 시사한다. 본 연구를 통해 다(多) 관광목적지를 선택하는 관광객들의 행동특성을 파악하는데 탁월한 장점을 갖고 있는 네트워크 이론의 적용방안에 대하여 적극적인 검토가 필요하다는 점을 알 수 있다. 또한 관광정보탐색 환경의 발전으로 이해 관광객 스스로가 중심이 되어 정보를 습득함으로써 관광목적지 이미지를 형성하고다수의 관광목적지를 선택하는 것을 알 수 있다. 이에 관광산업 관련 전문가 및실무자들은 관광객들의 관광목적지 선택 행동 패턴을 이해하고 맞춤형 전략을개발 및 관리 등 방안에 적극적인 검토가 필요할 것으로 보인다.
잠재 관광객들은 개인적인 평가를 바탕으로 관광목적지 이미지를 인식하고 관광목적지를 선택한다. 일반적으로 관광객들은 관광목적지 내에서도 한 곳에만 머무르는 것이 아니라 다양한 세부 목적지들과 몇 개의 주요 목적지들을 선택적으로 이동하며 관광경험과 만족을 얻게 된다. 관광객의 관광지 내에서의 이동경로와 이동패턴 등을 파악하는 것은 관광객의 관광목적지 선택 행동에 대한 이해를확장시킬 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 다(多) 관광목적지 선택에 대해 행태적 접근과 자원적 접근을 동시에 할 수 있는 네트워크 이론을 적용하여 관광객들의 관광목적지 선택 행동을 이해하고, 이와 더불어 관광객 관광지목적지 선택 행동의 선행 변수인 관광목적지 이미지와 관광목적지 선택 행동의 후행 변수인 장소애착, 관광만족, 행동의도 변수들 간의 상호 영향관계를 규명하는 것이다. 이를 위해 선행연구와 이론적 모형을 바탕으로 연구모형을 제시하고 검증하였다. 이러한 정량적 검증을 통해 다음과 같은 주요 시사점을 도출하였다. 첫째, 본 연구는 기존의 많은 선행연구들이 단일 관광목적지에 초점을 맞춰 관광객들의 행태를 파악한 것과 달리 네트워크 이론을 적용하여 다(多) 관광목적지 (multiple destination)에 초점을 맞춰 관광객들의 행동을 파악한 행태적 접근과 관광객들이 방문한 관광목적지들 간의 특징 및 역할을 파악하는 자원 중심적 접근을 동시에 하여 관광객들의 행동특성에 대한 이해를 확장하였으며, 이와 더불어 실제로 다수의 관광목적지를 선택하는 관광객을 대상으로 관광목적지 선택 행동에 대해 네트워크 분석을 실시하여 도출된 네트워크 지수들을 가공하고 이를 측 정모형 데이터와 함께 사용한 다중방법(multi-method)을 통해 연구 모형을 검증하였다는 점에서 다 관광목적지를 선택하는 관광객들의 행동을 예측하고 이해하는데 적용 가능함을 시사한다. 둘째, 다 관광목적지를 선택하는 관광객들에 있어서의 관광목적지 이미지(인지적 이미지, 정서적 이미지), 네트워크 이론을 적용한 관광목적지 선택 행동(밀도,연결정도 중심성, 매개 중심성) 장소애착(장소의존성, 장소정체성), 관광만족, 행 동의도 간의 영향관계를 살펴본 결과, 관광목적지 이미지는 관광목적지 선택 행동에 대해 정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 관광목적지 선택행동(연결정도 중심성)은 장소의존성과 장소정체성에 정적인 영향을 주는 것으로 나타났으며, 관광목적지 선택행동(매개 중심성)은 장소정체성에 부정적인 영향을 준다는 결과를 도출하였다. 또한, 장소애착은 관광만족에 정적인 영향을 미치며, 관광만족은 행동의도에 정적인 영향을 주는 것을 확인하였다. 이를 통해 관광객들이 지각하 고 있는 어떠한 관광목적지 이미지가 관광목적지 선택 행동에 어필하는지에 대한 이해를 확장시켜줌으로써 관광목적지 마케터가 관광목적지 마케팅 전략 수립과 관광목적지의 가치를 높이는데 유용할 것으로 판단할 수 있다. 또한, 관광목적지 마케터와 실무자는 차별화된 프로그램을 개발하고 홍보를 함으로써 잠재관광객들에게 관광목적지를 알려, 그들을 유인하고, 관광객들의 장소정체성 향상을 위해 관광목적지의 이동 시 경유하는 관광목적지들에 대한 친절한 서비스및 편의시설제공, 신속하고 정확한 교통정보 제공에 대한 노력이 필요함을 시사 한다. 이와 더불어 관광객들의 다양한 욕구와 관광객들의 관광행태, 관광동기 등을 파악하고, 타 관광목적지에 비해 보다 높은 선호도와 만족감 향상을 위해 다각적인 측면에서의 시장세분화 전략이 필요함을 시사한다. 본 연구를 통해 다(多) 관광목적지를 선택하는 관광객들의 행동특성을 파악하는데 탁월한 장점을 갖고 있는 네트워크 이론의 적용방안에 대하여 적극적인 검토가 필요하다는 점을 알 수 있다. 또한 관광정보탐색 환경의 발전으로 이해 관광객 스스로가 중심이 되어 정보를 습득함으로써 관광목적지 이미지를 형성하고다수의 관광목적지를 선택하는 것을 알 수 있다. 이에 관광산업 관련 전문가 및실무자들은 관광객들의 관광목적지 선택 행동 패턴을 이해하고 맞춤형 전략을개발 및 관리 등 방안에 적극적인 검토가 필요할 것으로 보인다.
Tourism destination image can be formed through either direct or indirect experience of one’s own (i.e., visit destination) or by received information externally from various sources such as social network service, TV, radio, newspaper, brochure, and word of mouth sources. According to related liter...
Tourism destination image can be formed through either direct or indirect experience of one’s own (i.e., visit destination) or by received information externally from various sources such as social network service, TV, radio, newspaper, brochure, and word of mouth sources. According to related literature, tourism destination image is believed to be composed of the image characteristics of a tourism destination, which subsequently influence tourists' destination choice. Generally speaking, tourists tend to visit multi destinations within a trip. However, most of the empirical research found in existing literature deal with a single destination analysis approach, seriously distorting realistic interpretation of leisure travel phenomena. To solve this erroneous assumptions for the empirical analysis and methodological drawback, this study viewed examined identify the tourist's destination choice behavior as multi destinations choice behavior and examined destination choice behavior by means social network analysis, using data collected from a large panel online survey. Also, in order to better understand tourists' tour behavior, tourism destination image, tourism satisfaction, place attachment, and behavior intention were incorporated in a path model for hypotheses tests for the multi-relations among the key antecedent and the consequences of tourism destination choice behavior. The data used in this study derived from Chinese panel from online survey targeting Chinese travelers who are 18 and older and took a leisure trip to Seoul in last 1 year prior to the survey and visited multiple sub-destinations while in Seoul. After eliminating unusable responses(include single destination choice, missing value), a total of 468 responses were used for actual analysis. This study classified the data into either relational data (concerning network density, degree centrality, and betweenness centrality) or attributive data. To test the study hypotheses, our analysis process is composed of the following three steps of analyses were adopted. First, the relational data from which network density, centrality(degree, betweenness) were derived by way of social network analysis software, UCINET 6.0 and Pajek. and the indices for density, degree centrality, and betweenness centrality index from the network analyses were further encoded as individual level variables into the path model. Finally, quantitative data were analyzed using statistical software SPSS version 18.0 and AMOS version 18.0packages. Based on network theory, this study explored the antecedent and consequences of tourism destination choice behavior. The result showed, that tourism destination image was an important antecedent to destination choice behavior, positively affecting the tourism destination choice indicated by network analysis indices density, degree & betweenness centrality indices. Second, this study shows that degree centrality was positively related to place identity, place dependence. Third, this study shows that place attachment was positively related to tourism satisfaction. Finally. this study shows that tourism satisfaction was positively related to behavior intention. The result of this study provides tourism researchers and practitioners with tourism destination marketing implications. First, this research developed a multi destination choice model to explain anantecedent and consequences of network density, centrality, and discussed the interrelationships among the six dimensions of this model. Our findings extend existing literature ontourists' behavior and social networks in tourism research field. Second, through understanding the results from this research, tourism destination marketers and industry practitioners can be supported in developing marketing strategy. Although this study has several limitations, it will provides practitioners and researchers with insight and future direction on multi destination choice examination.
Tourism destination image can be formed through either direct or indirect experience of one’s own (i.e., visit destination) or by received information externally from various sources such as social network service, TV, radio, newspaper, brochure, and word of mouth sources. According to related literature, tourism destination image is believed to be composed of the image characteristics of a tourism destination, which subsequently influence tourists' destination choice. Generally speaking, tourists tend to visit multi destinations within a trip. However, most of the empirical research found in existing literature deal with a single destination analysis approach, seriously distorting realistic interpretation of leisure travel phenomena. To solve this erroneous assumptions for the empirical analysis and methodological drawback, this study viewed examined identify the tourist's destination choice behavior as multi destinations choice behavior and examined destination choice behavior by means social network analysis, using data collected from a large panel online survey. Also, in order to better understand tourists' tour behavior, tourism destination image, tourism satisfaction, place attachment, and behavior intention were incorporated in a path model for hypotheses tests for the multi-relations among the key antecedent and the consequences of tourism destination choice behavior. The data used in this study derived from Chinese panel from online survey targeting Chinese travelers who are 18 and older and took a leisure trip to Seoul in last 1 year prior to the survey and visited multiple sub-destinations while in Seoul. After eliminating unusable responses(include single destination choice, missing value), a total of 468 responses were used for actual analysis. This study classified the data into either relational data (concerning network density, degree centrality, and betweenness centrality) or attributive data. To test the study hypotheses, our analysis process is composed of the following three steps of analyses were adopted. First, the relational data from which network density, centrality(degree, betweenness) were derived by way of social network analysis software, UCINET 6.0 and Pajek. and the indices for density, degree centrality, and betweenness centrality index from the network analyses were further encoded as individual level variables into the path model. Finally, quantitative data were analyzed using statistical software SPSS version 18.0 and AMOS version 18.0packages. Based on network theory, this study explored the antecedent and consequences of tourism destination choice behavior. The result showed, that tourism destination image was an important antecedent to destination choice behavior, positively affecting the tourism destination choice indicated by network analysis indices density, degree & betweenness centrality indices. Second, this study shows that degree centrality was positively related to place identity, place dependence. Third, this study shows that place attachment was positively related to tourism satisfaction. Finally. this study shows that tourism satisfaction was positively related to behavior intention. The result of this study provides tourism researchers and practitioners with tourism destination marketing implications. First, this research developed a multi destination choice model to explain anantecedent and consequences of network density, centrality, and discussed the interrelationships among the six dimensions of this model. Our findings extend existing literature ontourists' behavior and social networks in tourism research field. Second, through understanding the results from this research, tourism destination marketers and industry practitioners can be supported in developing marketing strategy. Although this study has several limitations, it will provides practitioners and researchers with insight and future direction on multi destination choice examination.
Keyword
#관광목적지 이미지 네트워크 이론 다 관광목적지 선택 장소애착 관광행동 Network theory Multi destination choice Place attachment Tourism destination image Tourism behavior
학위논문 정보
저자
박득희
학위수여기관
경희대학교 일반대학원
학위구분
국내박사
학과
관광학과 관광목적지 마케팅 전공
지도교수
이계희
발행연도
2015
총페이지
vi, 109 p.
키워드
관광목적지 이미지 네트워크 이론 다 관광목적지 선택 장소애착 관광행동 Network theory Multi destination choice Place attachment Tourism destination image Tourism behavior
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