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I. 서론
인터넷 환경이 발전함에 따라 소셜미디어 데이터가 주목받고 있다. 이러한 흐름으로 경관연구 분야에서도 위치정보, 사진, 텍스트 등 다양한 방법으로 소셜미디어 데이터를 활용하고 있다. 이는 기존 경관연구 방법의 시간적․비용적 측면의 효율성과 객관성 결여의 한계(Park and Yang, 2014)를 보완해주는 이점이 있으며, 국내외 경관연구 분야뿐만 아니라, 경관과 밀접한 관계를 갖는 관광분야에서도 다양하게 활용되고 있다(Dunkel, 2015; Kang, 2016; Kim and Son, 2017; Oteros-Rozas et al., 2018; Tenerelli et al., 2016; van Zanten et al., 2016; Yoon and Choi, 2018).
소셜미디어 데이터 중 블로그는 이용자가 중요하게 생각하는 정보나 일상의 기록 등의 게시물을 보유하고 있으며, 하나의 주제에 대한 개인적인 생각과 감정이 표현되는 하나의 공간이다(Jang et al., 2012). 블로그 게시물은 하나의 주제에 대해 글을 게시하는 것보다 특정 장소를 방문하여 체험한 것을 토대로 사진과 글을 통해 본인의 견해를 기술하는 경우가 상당 부분을 차지한다(Lee and Chung, 2014).
경관은 체험을 통해 인간에게 지각되는 환경이다(Hwang, 2011). 따라서 블로그는 사람들이 특정 장소의 경관에 대하여 느낀 주관적 인식을 파악하기 용이한 데이터라고 할 수 있다. 또한, 일반 사람들이 인식하는 경관은 전문가가 인식하는 경관과 차이가 있으므로, 실제 이용자의 경험을 파악하는 것은 경관관리에 있어서 중요한 관점 중 하나가 될 수 있다(Cherem and Driver, 1983; Butler and Berglund, 2014; Warnock and Griffiths, 2015).
블로그에 나타난 텍스트를 분석하는 방법 중에서 텍스트마이닝이 있다. 텍스트마이닝은 빅데이터 분석 기법 중 하나로, 비정형 텍스트에서 주요 키워드를 추출하고 키워드간의 관계성을 살펴봄으로써, 다량의 텍스트 분석을 통해 유의미한 정보를 추출하는 방법이다(Liu et al., 2015).
국외 연구에서는 자연공원의 경관적 매력을 도출하거나 산림 모니터링 등의 경관을 연구하는 방법 중 하나로 소셜미디어를 텍스트마이닝을 활용해오고 있다(Daume et al., 2014; Wang et al., 2018). 지금까지 국내의 경우, 텍스트마이닝 도시경관이미지를 분석하기 위하여 특정 건축물을 대상으로 텍스트마이닝을 활용한 연구는 있었지만(Woo and Suh, 2017), 경관연구 분야에서의 소셜미디어의 활용은 아직까지 초기 단계이며, 나아가 자연경관에 대한 인식을 파악하는 연구는 아직까지 부족한 상황이다.
따라서 본 연구에서는 텍스트마이닝을 활용하여 블로그 데이터에 나타난 태안해안국립공원 방문객이 인식하는 주요 장소와 경관은 무엇이며, 어떻게 인식하고 있는지를 살펴보고자 한다.
II. 이론적 고찰
기술의 발전으로 인터넷의 보급이 급속도로 진행되었고, 웹 2.0 기반의 사용자 제작 콘텐츠인 UGC (User-Generated Content) 의 창조 및 공유 가능한 소셜미디어 (Kaplan and Haelein, 2010)가 함께 빠르게 발전되어 왔다.
방대한 양의 데이터를 보유하고 있는 소셜미디어는 아직까지 객관성이나 신뢰성 등의 부분에서의 검증이 계속해서 요구되고 있다. 그러나 소셜미디어 데이터는 전문가나 웹 서비스 관리자에 의해 제공받는 것이 아닌 인터넷 사용자에 의하여 특별한 이해관계 없이 자유롭게 생산된 정보이기 때문에 객관적인 성격을 보유하고 있다고 볼 수 있다.
국내 경관연구 분야에서의 소셜미디어 데이터의 활용 동향을 살펴보면, 초기에는 인터넷에 업로드되어 있는 사진에 포함된 위치정보를 활용하는 연구나 블로그, 트위터 등의 텍스트를 중심으로 연구가 진행되어 왔다.
Cho and Sung (2012)은 인터넷 사진정보의 공간계획 분야 활용방안을 검토하기 위해 인터넷 사진정보 서비스 중 야후(Yahoo) 에서 제공하는 플리커 (Flickr) 의 사진정보 중 위치정보를 보유한 사진을 대상으로 분석하였고, Lee (2013)는 일반인이 경험하는 서울숲의 장소성을 분석하고자 블로그와 트위터 게시물을 활용하였다. Park and Yang (2014)은 서울 도심부의 경관자원 및 조망점 분석 방법으로 인터넷 사진을 이용하는 방법을 제시하고자 구글의 파노라미오 (Panoramio) 서비스에서 제공하는 사진의 속성정보 중 촬영 지점, 시간 정보 등을 분석하여 선호하는 장소 및 시기별 선호 장소 변화 등을 분석하였다.
또한, 최근에는 소셜미디어 중 인스타그램을 활용한 연구도 다양하게 시도되어 오고 있다. Park and Park (2017)은 한탄․임진강 국가지질공원 방문객의 선호도를 조사하기 위하여 인스타그램에 업로드되어 있는 경관사진과 해시태그를 분석하였고, Kim and Son (2017)은 이화동 벽화마을을 대상으로 장소 정체성, 선호경관의 이용자 간 차이를 살펴보고자 인스타그램 게시물에 나타난 이화동의 경관자원을 분석하고, 방문자들의 선호 경관을 파악하였다.
경관연구를 수행함에 있어 다양한 형태의 소셜미디어 데이터가 활용되고 있다. 이처럼 향후 경관연구에서 소셜미디어 데이터는 기존에 전문가적 시점에서 알지 못했던 새로운 경관적 가치를 발견하고, 지속가능한 경관을 형성하기 위한 중요한 기초 데이터로서 역할을 수행할 것으로 기대할 수 있다.
최근 정보와 기술의 발전으로 비정형 데이터인 빅데이터에 대한 관심이 급증하고 있다(Gan et al., 2014; Daniel, 2015). 빅데이터는 기존 연구에 사용되는 데이터와 이론 및 접근 방법뿐만 아니라, 해석하는 단계까지의 발전 가능성을 보유하고 있는 것으로 인식 (White and Breckenridge, 2014)되고 있으며, 이를 기반으로 한 분석 기법이 다양하게 나타나고 있다(Gan et al, 2014; George et al., 2014; Daniel, 2015; HanChen et al., 2016). 빅데이터를 분석하는 방법 중 텍스트마이닝은 텍스트 데이터를 기반으로 그동안 알지 못했던 지식을 발견할 수 있는 방법으로(Feldman and Dagan, 1995) 기계적 알고리즘 방식을 통해 텍스트의 내용을 파악하고 단어 사이의 관계망을 밝혀 텍스트간의 의미를 도출한다(Hotho et al., 2005). 또한, 텍스트마이닝은 많은 양의 텍스트 데이터를 빠른 시간 안에 분석 가능하고, 기존 연구 방법에 비해 비교적 객관적인 분석 결과를 도출하면서도 유의미한 정보를 제공하는 이점이 있다(Daniel, 2015; Hannigan, 2015; Matthies and Corners, 2015; Moreno and Redondo, 2015; Zakir et al., 2015; Guo et al., 2016).
이와 같은 특징으로 관광 분야에서는 관광지 이미지 분석 (Sim and Kim, 2016; Yang and Kim, 2017; Han and Kim, 2017), 관광에 대한 인식 파악 (Oh et al., 2015; Ryu and Yu, 2017), 관광정보(Zhang and Yun, 2018) 등 다양한 방면으로 텍스트마이닝 분석을 활용하고 있다.
최근 조경 분야에서도 텍스트마이닝을 활용하여 연구가 수행되고 있다(Woo and Suh, 2016; Kim et al., 2017; Woo and Suh, 2017). 그러나 아직까지 방문객의 경관인식을 분석하는 방법으로써 텍스트마이닝을 활용하여 진행된 연구는 미비하며, 텍스트에 나타나는 단어의 단순 빈도 파악과 키워드 간의 관계성 파악에 그치고 있어 보다 입체적인 분석이 필요하다.
III. 연구방법
본 연구는 태안해안국립공원을 중심으로 방문객이 인식하는 주요 경관과 이미지를 파악하고, 특징을 살펴보고자 하였다.
연구의 공간적 범위인 태안해안국립공원은 충청남도 태안반도를 중심으로 가로림만에서부터 안면도에 이르는 다양한 자원을 지닌 국내 유일의 해안국립공원으로서 1978년 10월 20일 서산해안국립공원으로 처음 지정된 후 1990년 3월 22일 태안해안국립공원으로 명칭이 변경되어 지금에 이르고 있다. 규모에 있어서는 해상면적 352.796km2와 육상면적 24.223km2로 총 377.019km2이며, 이는 서울의 1/2에 해당되는 면적이다.
태안해안국립공원의 해안지역은 학암포에서 남쪽으로 영목에 이르기까지 총 230km 길이의 리아스식 해안이 형성되어 있다. 해안사구․갯벌․일몰 등 다양한 경관자원이 분포하고 있으며, 25개의 해수욕장과 4개의 유인도를 포함한 총 72개의 크고 작은 섬들이 분포하고 있어, 2016년 기준 약 1,100,000여명의 탐방객이 방문하는 관광자원으로서 가치가 높은 곳이다(KNPS, 2017).
본 연구는 다양한 경관자원을 보유하면서 체험과 활동이 이루어지고 있는 태안해안국립공원을 연구의 대상으로 진행하였다.
태안해안국립공원을 방문한 방문객들의 경관인식의 특징을 살펴보기 위해 본 연구에서는 네이버(Naver) 와 다음 (Daum) 블로그를 분석대상으로 하였으며, 블로그의 검색 키워드를 ‘태안 여행’으로 설정하여 검색된 게시물을 수집 대상으로 하였다. 이는 태안지역에 관련된 게시물 중 개발, 그 외의 견해 등 연구 주제와 관련이 없는 게시물을 가능한 제외하고, 여행 또는 관광을 목적으로 방문하여 체험한 것을 토대로 작성한 게시물을 수집하기 위함이다.
블로그 데이터의 시간적 범위는 2016년 1월 1일부터 2016년 12월 31일까지 1년으로 한정하였다. 수집 가능한 데이터에는 원문과 요약문이 있으나, 본 연구에서는 풍부한 내용을 담고 있는 자료로 분석 및 해석하기 위하여 원문을 대상으로 연구를 진행하였다.
데이터를 수집하기 위하여 소셜 매트릭스 프로그램 ‘텍스톰(TEXTOM)’을 활용하였다. 텍스톰은 포털사이트 자료를 수집하여 데이터와 연관된 키워드 순위를 제공하거나, 키워드의 출현 빈도에 따른 매트릭스 정보를 제공하는 기능이 있어, 텍스트 데이터의 네트워크 분석에 유용하게 사용 가능한 프로그램이다(Lee et al., 2018).
블로그 글의 경우는 이용자의 다양한 체험을 파악하기에 풍부한 정보를 담고 있는 좋은 자료이지만 자유로운 형식으로 만들어지기 때문에, 효율적인 분석을 위해서는 분석과 관계없는 글을 일차적으로 정제할 필요가 있다. 본 연구에서는 데이터 분석에 앞서 수집된 블로그 게시물 중 맛집, 펜션 후기, 단순 일과 서술식의 글, 그 외 경관 인식과 관련이 없는 불필요한 문장을 삭제하였다. 그 다음으로 텍스트 네트워크 분석에 앞서 문장을 단어 단위로 분리하는 과정이 필요하기 때문에 최종적으로 구축된 데이터에 대하여 어간추출분석 (stemming analysis) 을 통해 형태소 분석과 품사 분석을 실시하였다.
추가적으로 띄어쓰기는 되어 있으나, 동일한 의미를 지닌 단어를 하나의 단어로 통합하는 작업1)과 연구의 주제와 관련 없으나 반복해서 등장하는 단어를 사전에 삭제하는 작업2)을 실시하였다.
이와 같은 데이터 정제작업을 통해서 불필요한 문장 및 단어를 제거하고, 본 연구에서의 유의미한 키워드의 출현 빈도수 분석에 정확성과 명료성을 높이도록 하였다.
키워드의 빈도는 특정 단어가 얼마나 많이 출현하는지를 보여주는 TF (Term Frequency) 수로 측정하는 경우가 일반적이다(Lee and Kim, 2009). 그러나 TF값이 높다고 해서 그 키워드가 전체 텍스트 데이터에서 항상 중요한 것은 아니므로, 본 연구에서는 모든 텍스트 데이터에 등장하는 상투어를 제외하기 위해서 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)를 적용하였다. TF-IDF는 텍스트 가중치 산출법으로 모든 문서에서 나타나는 키워드가 아닌 특정 문서에서의 키워드의 출현 빈도를 파악함으로써 (Lee and Hong, 2015; Shim and Kim, 2016) 유의미한 키워드를 도출하는데 효과적이다.
본 연구에서는 이 과정을 수행함으로써 블로그 게시물에서 공통적으로 나타나는 단어의 빈도 대신 특정 문장에서 집중적으로 나타나는 장소키워드에 해당되는 키워드들을 도출할 수 있으며, 이를 통해 사람들이 자주 방문하는 태안 지역의 주요 장소를 파악할 수 있다.
텍스트 네트워크 분석은 단어들 간의 관계를 분석하고, 시각화함으로써 추상적인 의미구조를 구체적으로 보여줄 뿐만 아니라, 특정 중심 단어와 연결된 주변 단어들 간의 연관성 정도 및 구조를 쉽게 파악할 수 있다(Lee et al., 2010). 의미연결망 분석은 텍스트들 속에서 유의미한 단어를 추출하고, 추출된 단어 사이의 관계를 통해 형성된 연결체계를 파악하는 방법이다(Lee et al., 2018). 중심이 되는 주요 키워드(노드) 와 연관되는 키워드간의 연결 관계(링크)로 나타내어지는 연결망을 통해 현상을 파악할 수 있다(Popping, 2000). 이 분석은 사회연결망 분석 (소셜 네트워크 분석) 을 텍스트 분석에 적용시킨 방법으로서 연결망을 구성하고 있는 개체들에 대하여 계량적 분석이 가능한 특징이 있다(Scott et al., 2007).
의미연결망 분석을 수행함에 있어 중심성 (centrality), 밀도(density), 응집성 (cohesion) 은 가장 중요한 분석 지표이다(Freeman, 1979). 특히 중심성 분석은 네트워크 안에서 키워드의 연결 정도를 측정하면서 키워드가 어떤 역할을 하는지를 보여주는 것으로(Hanneman and Riddle, 2005; Knoke and Yang, 2008; Prell, 2012), 텍스트 네트워크 연결망의 구조 파악에 유용한 방법(Bhat and Milne, 2008) 이다. 중심성 분석에는 다양한 지표가 있지만(Freeman, 2008) 본 연구에서는 키워드의 직접적인 연결에 의해 형성되는 정도인 연결정도 중심성 (degree centrality) 을 활용하여, 블로그에 나타나는 경관에 관한 주요 키워드와 연관된 주변 키워드간의 상관관계를 살펴보았다.
이때 각 장소별 도출된 키워드를 ‘장소’, ‘경관대상’, ‘경관이미지’, ‘활동’으로 구분하여 각 장소마다 어떤 경관요소가 어떤 이미지로 방문객에게 인지되고 있는지, 그리고 어떤 활동이 일어나는지를 보고자 하였다.
장소키워드는 실제 장소명이 존재하거나 트래킹 코스로서 지도상에 표시되고 있는 것을 포함하고 있고, 경관대상 키워드는 시각적으로 인지되는 경관요소를 의미한다. 경관이미지키워드는 경관을 체험하거나 보는 것을 통해 느낀 점을 서술하는 형용사를 경관이미지 키워드로 구분하였다. 마지막으로 활동키워드는 공간에서 체험하거나 움직이는 행위에 관한 키워드를 포함하였다.
또한 텍스트 네트워크 내의 연결 관계 및 패턴을 시각적으로 도출하기 위하여 연결정도 중심성을 바탕으로 네트워크 시각화를 수행하고, 연관성이 높은 키워드끼리 그룹화 하는 응집성 분석을 실시하였다. 이 단계에서 키워드가 포함된 블로그 게시물의 문장을 살펴보고, 각 장소와 관련성이 적은 단어를 제외한 뒤, 남은 키워드를 대상으로 연결정도 중심성과 응집성 분석을 다시 실시하는 피드백 과정을 수행하였다.
이와 같은 분석을 수행함으로써 태안해안국립공원에서의 주요 장소와 이에 대한 다양한 이슈를 도출할 수 있다. 이를 통해 각 공간에 대한 주요 이슈를 파악하고, 블로그 원문을 함께 활용하여 방문객이 인식한 경관과 그 특성을 파악하였다.
의미연결망 분석 도구로는 사회연결망 분석 소프트웨어인 넷마이너(Netminer) 4.3.2를 활용하였다(Figure 1 참조).
IV. 결과 및 고찰
텍스톰을 통해 네이버와 다음 사이트에서 2016년 1년 동안 작성된 블로그 중 ’태안 여행‘을 주제로 작성된 블로그를 검색한 결과, 총 45,935건이 검색되었고, 이 중 총 2,238건의 데이터가 수집되었다. 이후 앞서 설명한 데이터 정제 과정을 통해 최종적으로 총 679건의 블로그 데이터가 추출되었고, 이를 본 연구의 분석 데이터로 사용하였다(Table 1 참조).
먼저, 태안 지역에서 사람들이 주로 방문하는 주요 장소를 파악하기 위하여 TF-IDF를 적용하여 장소키워드가 포함된 문서의 출현빈도를 파악하였다.
추출된 장소키워드 중 ‘억새골’, ‘순비기언덕’ 등 하나의 장소 내의 세부 장소명은 대표 장소로 치환하였고, ‘노을길’, ‘태안해변길’ 등의 선형 공간과 ‘부석사’, ‘송곡서원’ 등의 태안 외의 장소는 제외하였다. 그 결과, 지도상의 위치로 나타낼 수 있는 장소는 총 67곳으로 나타났다(Table 2 참조).
태안의 방문객들이 주로 찾는 장소로는 ‘꽃지해수욕장 (66건)’, ‘신두리해안사구(57건)’, ‘만리포해수욕장 (34건)’, ‘네이처월드(34건)’, ‘천리포수목원 (32건)’, ‘신두리해수욕장 (28건)’, ‘백사장항(27건)’, ‘대하랑꽃게랑다리(25건)’, ‘몽산포해수욕장 (22건)’, 천리포해수욕장 (17건)‘ 등이 도출되었다.
본 연구는 ‘태안 여행’을 검색어로 설정했음에도 불구하고, 블로그에 나타나는 주요 장소는 대부분 태안해안국립공원 범위에 해당되거나, 관련된 곳들이 주를 이루고 있다. 이는 태안해안국립공원이 다양한 경관자원과 경관이미지를 보유하고 있고, 많은 사람이 방문하고 있는 것으로 해석할 수 있으며, 따라서 태안해안국립공원은 태안을 대표하는 장소로 인식되는 것으로 확인할 수 있었다.
Table 2의 주요 장소 중 방문객이 인지하는 태안해안국립공원의 경관자원이 무엇이고 어떤 특징을 갖고 있는지를 구체적으로 파악하기 위하여 각 장소별 관련된 키워드를 추출하고, 장소별 의미연결망 분석을 실시하였다. 의미연결망 분석은 앞서 도출된 장소 중 태안해안국립공원 범위에 해당되는 상위 세 곳인 꽃지해수욕장, 신두리해안사구, 만리포해수욕장을 대상으로 실시하였다(Figure 2 참조).
꽃지해수욕장에 관련되어 언급된 키워드는 Table 3과 같이 총 39개가 도출되었다. 꽃지해수욕장에서의 장소 키워드는 ‘노을길’, ‘태안해변길’, ‘백사장항’, ‘방포항’, ‘꽃다리’, ‘샛별길’ 등이 있고, 경관대상 키워드로는 ‘일몰’, ‘할미할아비바위’, ‘유채꽃’, ‘전망대’ 등이 도출되었으며, 이미지 키워드는 ‘아름다운’, ‘예쁜’, ‘넓다’, ‘매력적인’, ‘황홀한’ 등으로 나타났다. 또한 ‘관람’, ‘트래킹’, ‘갯벌체험’, ‘레포츠’ 등의 활동 키워드가 도출되었다.
네 가지의 키워드 요소의 개수를 살펴보면 장소키워드 11개(28%), 경관이미지 키워드 9개(23%), 활동키워드 6개(15%), 경관대상키워드 5개(13%), 기타 8개(21%)로 나타났다.
꽃지해수욕장에 대한 키워드는 일몰 경관 감상과 태안해변길에 대한 것으로 크게 두 가지 주제가 존재한다. 꽃지해수욕장의 일몰은 서해의 3대 낙조로 꼽힐 정도로 방문객의 대다수의 방문 이유가 일몰 경관을 보는 것이었고, 연결정도 중심성 분석 결과에서도 ‘일몰’ 키워드가 모든 키워드와의 연결정도가 가장 많으며 중요 키워드로 나타났다. 또한, ‘할미할아비바위’는 꽃지해수욕장의 대표적인 랜드마크로 ‘일몰’과 함께 주요 키워드로 나타났고, 그 외 일몰을 감상할 수 있는 다양한 장소가 함께 도출되었다.
또한 꽃지해수욕장에서는 다른 장소에 비해 태안해변길 관련 키워드가 많이 등장한다. 꽃지해수욕장은 태안해변길 코스 중에서 가장 아름다운 두 코스 (샛별길, 노을길) 의 들머리이자 날머리이기 때문에, 이 코스를 탐방하면서 함께 방문하여 키워드의 빈도가 높게 나타나고 있다.
중심성 분석 및 응집성 분석 결과, 꽃지해수욕장과 관련된 주된 이야기는 Figure 3과 같이 4개의 주제로 나누어지는 것을 알 수 있다. G1은 태안해변길의 주요 트래킹 코스와 꽃지해수욕장이 ‘노을길’과 ‘샛별길’을 연결하는 중심 지점에 위치하고 있음을 나타내는 내용이고, G2는 꽃지해수욕장을 중심으로 그 자체에 대한 경관이미지와 해수욕장에서의 체험에 대한 이야기이다. G3은 꽃지해변의 명물이라 불리는 할미할아비바위가 형성하고 있는 경관적 가치와 그 사이로 감상할 수 있는 낙조에 대한 내용이고, G4는 서해안의 대표적인 낙조포인트로서 꽃지해변의 일몰경관과 이를 조망하는 다양한 조망점에 대한 내용이다.
꽃지해수욕장은 서해의 대표적 낙조 명소이다. 또, 밀물과 썰물에 따라 조망대상과 활동의 장소가 변화하며 다양한 경관을 연출하는 것이 신기하면서도 매력적인 곳으로 인식되고 있었다. 또한, 낙조명소와 명승이 존재하는 태안해변길 트래킹 코스의 거점으로서 이용행태 중에서는 트래킹이 활발하게 이루어지고 있다.
다만 신두리해안사구가 ‘천연기념물’로 방문객에게 인식되고 있는 반면, 꽃지해수욕장의 할미할아비바위는 국가지정 명승 제69호로 지정되어 있음에도 ‘명승’ 키워드는 나타나지 않았다. 이는 신두리해안사구는 사구센터가 있고 천연기념물로서의 가치가 알려져 있으나, 할미할아비바위는 방문객이 그 장소에서 명승으로 인지할 수 있는 안내가 부족했기 때문으로 생각되며, 명승에 대한 설명이 추가적으로 필요하다.
신두리해안사구 관련 키워드는 Table 4에서 볼 수 있듯이 총 55개로 나타났다. 신두리해안사구에서의 장소관련 키워드는 ‘신두리해수욕장’, ‘순비기언덕’, ‘두웅습지’, ‘기지포해변’ 등이 도출되었고, 이미지 키워드로는 ‘멋있는’, ‘넓은’, ‘여유로운’, ‘시원한’, ‘한적한’, ‘상쾌한’, ‘특이한’, ‘다양한’, ‘독특한’ 등이 나타났다. 해안사구에서의 활동은 ‘관람’, ‘산책’, ‘탐방’ 등 다소 정적인 활동만 이루어지고 있는 것을 알 수 있으며, 주요 경관요소는 ‘해변’, ‘모래언덕’, ‘갯벌’, ‘소나무숲’, ‘순비기나무’, ‘초종용’ 등으로 도출되었다.
각 키워드 요소 별 개수는 장소 키워드 9개(16%), 경관이미지 20개(36%), 활동 키워드 6개(11%), 경관대상 키워드 13개(24%), 기타 7개(13%) 이다.
신두리해안사구에 대한 키워드는 크게 비일상적인 경관에 대한 감상과 생태적 가치가 높은 보전지역에 관한 주제로 나누어진다. 신두리해안사구는 ‘한국의 사막’이라는 수식어를 가진 곳으로 독특한 지형과 모습을 보고자 방문하는 경우가 많은 것으로 나타났으며, 경관이미지 키워드가 많이 도출된 점으로 볼 때 비일상적 이미지를 느끼고 있는 것을 알 수 있다.
또한 ‘천연기념물’, ‘문화재’, ‘보존’, ‘관리’ 등 신두리해안사구를 중심으로는 이와 같은 생태적 가치에 대한 키워드가 많이 등장하는데, 이는 방문객이 해설프로그램이나 해설 자료를 통해 나타난 학습 효과로 생각된다.
신두리해안사구와 관련된 키워드의 중심성 분석 및 응집성 분석 결과, 4개의 주제가 존재한다(Figure 4 참조). G1은 신두리해안사구에 들어가 처음 마주하게 되는 대표적인 사구의 모습을 보면서 느껴지는 이미지에 대한 내용을 담고 있고, G2는 당화 군락, 순비기나무, 곰솔생태숲 등 탐방 데크길을 따라 사구를 트래킹하며 마주 하는 다양한 경관요소이다. G3은 신
두리해안사구의 생태적 가치와 천연기념물로서 보존의 대상에 대한 내용이며, G4는 사구 내의 탐방코스 중 전망대 역할을 하는 순비기 언덕에서의 조망에 대한 내용으로 판단된다.
신두리해안사구는 그 안에서의 활동은 ‘관람’, ‘산책’, ‘탐방’ 등 다소 정적인 활동이 대부분이지만, 걸으면서 시점이 변화하고 그에 따라 형성되는 다양한 시계(視界)를 경험할 수 있는 점이 특징적인 공간이다. 다양한 시계가 형성됨에 따라 사람들은 여러 가지의 이미지를 느끼게 되며, 이는 ‘넓은’, ‘시원한’, ‘신기한’, ‘특이한’, ‘울창한’, 유일한‘ 등과 같이 다양한 경관형용사로 표현하였다. 이를 통해 사람들이 해안사구라는 하나의 공간에서 다양한 이미지로서 상상하며 사구를 인지하고 있음을 알 수 있다.
아직까지 생태보전지역으로서의 인식은 사구 자체의 경관이미지에 비해 상대적으로 중심성이 낮게 나타나고 있으나, 향후 해설프로그램 또는 교육프로그램이 강화된다면 이에 대한 키워드들의 출현과 중심성도 높아질 것으로 기대한다.
만리포해수욕장과 관련되어 도출된 키워드는 Table 5와 같이 총 30개이다. 만리포해수욕장의 장소키워드로는 ‘어은돌해변’, ‘천리포수목원’, ‘천리포해수욕장’ 등, 경관대상 키워드는 ‘해변’, ‘백사장’, ‘노래비’, ‘등대’ 등이 나타났다. 이미지 키워드로는 ‘넓은’, ‘깨끗한’, ‘아름다운’, ‘평화로운’이, 활동 관련 키워드는 ‘관람’, ‘갯벌체험’, ‘서핑’이 도출되었다.
만리포해수욕장과 관련되어 나타난 키워드 요소별 개수는 장소키워드 5개(17%), 경관이미지 키워드 5개(17%), 활동키워드 3개(10%), 경관대상키워드 7개(23%), 기타 10개(6%) 이다.
만리포해수욕장에 대한 키워드는 만리포해수욕장과 인접한 주요 장소들에 대한 것과 해수욕장 자체의 경관 및 분위기에 대한 내용이 주를 이루고 있다. 만리포해수욕장은 백리포해수욕장, 천리포해수욕장 등 선형으로 연속되는 해수욕장 중 하나이다. 그 중 천리포해수욕장과 천리포수목원은 그 자체로 유명한 장소이며, 만리포해수욕장 바로 옆에 위치하고 있어, 세 곳을 함께 방문하는 경우가 많은 것을 ‘유명’, ‘이웃’, ‘인접한’ 등의 키워드의 출현을 통해 알 수 있다.
또한 만리포해수욕장은 해변과 관련된 키워드가 다양하게 등장하는 것이 특징적이다. ‘해변’, ‘해수욕장’, ‘모래’, ‘백사장’, ‘분위기’ 등의 키워드가 주로 도출되는 것은 다른 해수욕장에 비해 해변 자체에서 느껴지는 분위기를 선호하는 방문객이 많은 것으로 해석된다.
여기서 ‘만리포해수욕장’, ‘해수욕장’, ‘백사장’은 만리포해수욕장에 대하여 동일한 의미를 가진 것으로 볼 수 있으나, 각 키워드가 가진 어감과 의미가 다를 수 있기 때문에 이를 구별하였다.
키워드 간의 중심성 및 응집성 분석 결과, 4개의 그룹으로 나누어지며, 이는 크게 세 개의 주제를 포함하고 있다(Figure 5 참조). G1은 만리포해수욕장이 천리포수목원, 천리포해수욕장과 가까운 거리에 위치하고 있어 이 세 장소를 연계하여 방문하는 경우가 많음을 알 수 있다. G3은 만리포해수욕장에서 일어나는 다양한 행태에 대하여 다룬 주제를 포함하고 있다. 특히 서핑은 다른 장소에서 도출되지 않은 활동 키워드로, 다양한 행태가 나타나고 있음을 알 수 있다. G2와 G4는 만리포해수욕장의 바다 자체에 대한 주제를 담고 있다. 해변의 백사장이 넓게 펼쳐져 있는 모습이 평화로운 분위기를 형성하고 있으며, 모래가 유독 고운 점과 깨끗한 모습이 주변의 다른 해변에서의 아쉬움을 달래주는 장소로서 인식되고 있는 점을 포함하고 있다.
만리포해수욕장과 관련된 키워드와 이를 포함하고 있는 블로그 게시물을 살펴본 결과, 비록 다른 장소에 비해 특별한 장소나 이미지, 특이점은 적으나, ‘백사장’, ‘해변’, ‘노래비’ 등이 주는 아름다운 경관요소들이 어우러져 형성하는 분위기에 매력을 느끼는 방문객이 많음을 알 수 있었다. 방문객들은 이 공간에서 조용하고 평화로운 이미지가 강하게 느껴지면서, 바라만 봐도 힐링이 되는 듯한 느낌을 받는다는 의견이 주를 이루고 있다.
즉, 만리포해수욕장은 특수하진 않지만 백사장과 해변경관이 매우 아름다운, 해변경관의 질적 수준이 매우 높은 곳이라고 할 수 있다.
V. 결론
본 연구는 태안해안국립공원을 연구의 공간적 범위로 한정하여 텍스트마이닝을 통해 사람들이 많이 방문하는 주요 장소와 경관인식을 파악하였다. 본 연구에서는 블로그에 나타나는 태안의 주요 장소를 도출하고, 각 공간의 경관자원과 특성을 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다.
첫째, TF-IDF를 적용하여 수집된 블로그 전체에서 장소가 포함되어 작성된 게시물 수를 산출한 결과, 도출된 태안지역의 주요 방문 장소는 총 69곳이며, 꽃지해수욕장, 신두리해안사구, 만리포해수욕장, 네이처월드, 천리포수목원, 신두리해수욕장 등이 나타났으며, 그중 상당 부분이 태안해안국립공원 범위에 해당되는 장소임을 알 수 있었다. 이를 통해 태안해안국립공원이 태안의 주요 장소로서 방문객에게 인식되고 있는 것으로 나타났다.
둘째, 도출된 주요 장소 중 상위 세 곳을 대상으로 장소키워드, 경관이미지키워드, 활동키워드, 경관대상키워드, 기타로 키워드를 구분하고 분석을 실시한 결과, 세 곳은 특징이 명백하게 다른 것으로 나타났다. 꽃지해수욕장은 일몰경관을 조망하는 곳과 트래킹 코스와 관련된 장소 관련 키워드가 주로 등장하고 있었고, 신두리해안사구는 사구라는 하나의 장소에서 다양한 장면을 마주하면서 느껴지는 이미지에 대한 키워드가 강조되어 나타났다. 또한, 만리포해수욕장은 경관요소들로 인해 형성되는 하나의 장면에 대해 집중되어 경관요소 관련 키워드가 다수 나타났다.
셋째, 연결정도 중심성 분석과 응집성 분석 결과를 살펴보았을 때 앞서 키워드 분석으로 알지 못했던 각 장소의 경관인식과 관련한 깊은 내용을 파악할 수 있었다. 꽃지해수욕장은 낙조 포인트로서 일몰경관을 감상하는 명소이자 가장 아름다운 태안해변길로 인식되고 있었다. 신두리해안사구는 천연기념물로서 생태적 가치를 인지하여 보존의 대상으로 인식되고 있으며, 사막같은 분위기를 형성하여 방문객이 신비로움을 느끼는 것으로 나타났다. 만리포해수욕장은 백사장이 넓게 펼쳐진 모습의 해변이 인상적이며, 천리포수목원과 연계하여 방문하는 곳이기도 하다.
소셜미디어 데이터를 활용하여 경관을 연구하는 것은 전문가의 관점에서 볼 수 없었던 많은 내용을 포함하고 있다. 목적에 맞춰 얻어지는 결과물보다 경관대상, 경관이미지, 활동 등 여러 내용을 파악 가능하고, 다각적이고 입체적인 결과를 도출할 수 있으며, 사람들이 경관을 어떻게 인식하고 향유하는지에 대한 폭넓은 해석이 가능하다.
본 연구의 결과로도 알 수 있듯이, 텍스트마이닝을 활용하여 장소별 나타나는 키워드의 차이점을 통해 장소별 특성이 다른 것을 파악할 수 있었고, 분산되어 있는 텍스트에서 이슈를 도출할 수 있었다.
마지막으로 논의할 점은 블로그 내용을 통한 경관분석은 다수의 경험과 인식을 분석함으로써 실제 이용자가 느끼는 경관체험을 이해하는 데에는 큰 기여를 할 수 있지만, 분명한 한계점도 있다. 블로그는 체험을 기반으로 작성되는데 이때 작성자의 기억이나 인식이 흔하게 증폭되거나 왜곡될 수 있다는 점이다. 따라서 본 연구에서 해석한 내용은 동일한 장소에 대하여 설문조사를 통해 비교하는 후속 연구가 필요하다.
본 연구는 태안해안국립공원을 대상으로 하였음에도 방문 빈도가 높은 세 곳으로 한정하여 연구를 진행하였기에 추후 연구에서 도출된 주요 장소 전체를 대상으로 연구를 확장할 필요가 있다.
