빅데이터를 활용한 도시공원 이용행태 특성의 시계열 분석^†

키워드를 추출하기 위하여 빈도분석을 실시하였다. 수집데이터에서 해당 키워드가 얼마나 등장하는지 횟수를 세는 것으로 주요 행태를 추출할 수 있다(Woo and Suh, 2018). 본 연구는 각 대상지별로 상위 100개의 키워드를 분석에 활용하였다.

빈도분석에서 추출된 키워드 중 사람의 움직임을 나타내는 말을 뜻하는 동사는 효율적인 분석을 위하여 유형을 구분하였다. 행태의 유형은 연구 대상지·목적에 따라 다양하게 분류되어 일률적으로 정의하기 어려우나, 여가 활동·행태와 관련된 기존 연구의 내용을 살펴보고, Table 2와 같이 유형화하였다.

도출된 행태는 키워드의 특성에 따라 동적, 정적, 소통, 에너지원, 소비, 정보통신서비스 행태로 구분하고, 각 대상지별로 주요 행태를 분류하였다.

빈도분석에서 추출된 키워드 중 명사와 형용사는 텍스톰에서 지원하는 개체명 인식 프로그램을 활용하여 행태에 영향을 미치는 세부적인 요소를 살펴보았다(Table 3 참조).

ETR(한국전자통신연구원)의 범주에서 대상물과 기관, 지역은 지역 및 인프라시설로 명칭을 수정하고, 키워드를 통합하였고, 사람은 특정 이름은 제외하고 명사만 도출하였다. 문명은 스포츠 및 레저, 사건/사고는 문화·예술, 날짜와 시간은 날짜, 동물, 식물은 자연자원으로 통합하여 재수정하였다. 또한 학문은 영화, 뮤지컬 등의 키워드가 도출되었고, 숫자는 3번 출구, 5번 출구 등과 같은 지하철 출구나 버스 번호 등이 도출되었으며, 금속은 도출된 키워드가 없어 제외하였다. 또한, 용어도 연구내용과 관련이 적어 제외하였다.

텍스트마이닝의 마지막 단계로 키워드와 키워드간의 연결관계를 시각화(N-GRAM)하였다. 이 과정에서는 행태에 영향을 미치지만 도출되지 않은 요소를 찾아내고, 키워드가 도출된 원인을 파악할 수 있다.

전체 키워드의 연결정도를 수치로 확인(밀도분석)하였다. 이 과정에서 각 시기별로 분석에 활용한 데이터의 전반적인 연결관계의 양, 기본구조를 파악할 수 있다⁴⁾.

소셜 네트워크 분석의 마지막 단계로 텍스트마이닝과 소셜 네트워크 분석 시 기초자료로 사용된 네트워크 데이터의 밀도⁵⁾가 0이라는 가정하에 가설검정을 수행하였다.

대상지별로 빈도분석을 한 결과로 상위 10개의 키워드는 Table 4와 같다.

시기별로 주요 키워드를 살펴보면 여의도공원·여의도한강공원의 제 Ⅰ시기는 ‘타다’, 제 Ⅱ시기는 ‘찍다’, 제 Ⅲ시기는 ‘데이트’, 제 Ⅳ시기는 ‘먹다’로 나타났고, 양재 시민의 숲의 제 Ⅰ·Ⅱ·Ⅲ시기는 ‘걷다’, 제 Ⅳ시기는 ‘놀다’로 나타났다.

여의도공원·여의도한강공원과 양재 시민의 숲에서는 공통적으로 급증한 행태는 에너지원·소비행태이다. 먹는 행태의 흥미로운 점은 두 공원에서 모두 제 Ⅲ시기에서 제 Ⅳ시기 사이에 10배 이상으로 치솟았으며, 다른 행태와 빈도에서 큰 차이를 보이며 월등히 높다는 것이다. 이러한 현상은 사회적으로 먹는 문화가 주목받은 것이 공원에도 영향을 미친 것으로 보이며, 공원이 먹는 행태가 이루어질 수 있는 적합한 조건을 가지고 있다고 볼 수 있다.

또한, 소비행태는 제 Ⅲ시기에 등장하였고, 제 Ⅳ시기에 큰 폭으로 증가하였다. 소비행태는 먹는 행태와 관련이 있어 먹는 행태가 소비행태를 발생시킨 것을 알 수 있다. ‘먹다’의 행태를 만족하기 위하여 음식을 구매하고, 플리마켓, 야시장을 즐기기 위하여 공원 내에서 소비행태가 이루어진다. 이 밖에도 탈 것을 대여하기도 하고, 공원 내에서 돗자리, 텐트 등을 대여하는 서비스를 시작하면서 소비행태가 더 다양하게 일어나고 있다. 이와 같이 급증한 행태와 급감한 행태를 통하여 최근 공원의 위상이 변화하였음을 알 수 있다. 여의도공원·여의도한강공원과 양재 시민의 숲을 방문하는 도시민들이 선호하는 행태가 달라진 것이다.

여의도공원·여의도한강공원의 동적행태 중 ‘타다’는 전(全)시기에 나타나는 중요한 행태이다. 정적 행태는 ‘앉다’가 가장 많이 나타나 여의도공원·여의도한강공원이 앉기 좋은 공간으로 장시간 머무르게 하고 만족도가 높아지게 할 수 있는 요건이 될 수 있다(Choi, 2009). 또한, 에너지원·정보통신서비스 행태와 관련된 키워드의 도출로 여의도공원·여의도한강공원에서 음식을 먹고 사진을 찍고 인터넷에서 사람들과 정보를 공유하고 즐기는 행태가 주요 행태로 자리잡은 것을 알 수 있다.

양재 시민의 숲 동적행태 중 ‘걷다’는 걷는 행태가 목적인 산책과 같은 의미로 주로 표현되었다. 또한, 정적행태인 ‘호흡하다’는 양재 시민의 숲의 장소적 특성이 잘 나타나는 행태로 숲의 맑은 공기를 마시기 위하여 의식적으로 숨을 쉬는 행동으로 표현되었다. 또한 ‘행복하다’, ‘고맙다’, ‘중요하다’, ‘좋다’ 등의 형용사와 관계가 있어 만족도에 영향을 주는 것을 알 수 있다.

구분된 시기별로 꾸준히 나타나는 행태는 여의도공원·여의도한강공원은 타다, 걷다, 놀다. 달리다(동적행태), 앉다(정적행태), 보다, 이야기하다, 만나다(소통행태), 먹다(에너지원 행태), 공유하다, 찍다, 추천하다(정보통신서비스 행태)이고, 양재 시민의 숲은 타다, 걷다(동적행태), 보다, 듣다(소통행태), 공유하다, 찍다(정보통신서비스 행태)이다. 이러한 행태는 약 20년간 각 대상지에서 꾸준히 지속되는 행태로 시간이 지남에 따라 주요 행태의 네트워크 구조가 커지고 복잡해진다(Table 5 참조).

Table 6은 대상지별로 개체명 분류를 한 결과 중 다양한 키워드가 도출된 스포츠 및 레저, 문화·예술, 자연자원, 여가, 형용사와 관련된 상위 키워드이다. 여의도공원·여의도한강공원은 양재 시민의 숲보다 스포츠 및 레저, 문화·예술, 여가와 관련된 요소가 다양하게 도출되었으며, 양재 시민의 숲은 자연자원 요소가 다양하게 도출되어 주요 이용행태에 영향을 미치는 요소에 차이가 있다.

여의도공원·여의도한강공원의 제 Ⅰ시기의 주요 행태로 나타난 ‘타다’는 N-GRAM에서도 가장 복잡한 구조를 나타내고, ‘자전거’, ‘자전거도로’, ‘인라인’의 영향을 받고 있는 것을 알 수 있다. 형용사 중 ‘아프다’는 ‘공원이 넓어 걸어 다니기 다리가 아프다’, ‘공원이 길어 걸어 다니기 다리가 아프다’ 등이 언급되었고, ‘아쉽다’는 ‘공원이 넓어 다 둘러보지 못해 아쉽다’, ‘아름다운 경관이 사진에 담기지 않아 아쉽다’ 등의 내용이 언급되어 공원의 규모에 대한 부정적인 시각과 공원의 경관에 대한 긍정적인 시각이 동시에 나타났다. 제 Ⅱ시기에 주요 행태로 나타난 ‘찍다’는 사진을 찍는 행태로 자신을 찍거나 유람선, 불꽃축제, 경관 등을 찍는 것을 알 수 있다. 또한, 타는 행태와 ‘경관을 보다’와 관계가 있어 타는 행태와 경관을 보는 행태가 함께 이루어지고 있음을 알 수 있다. 제 Ⅲ시기에 주요 행태로 나타난 ‘보다’는 공연, 경관 등과 연결되어 있어 공연 정보, 공원의 경관을 공유하고 사람들을 만나며 행복함을 느끼는 것을 알 수 있다. 제 Ⅳ시기의 주요 행태는 ‘먹다’이다. ‘먹다’ 행태는 다른 시기보다 훨씬 높은 빈도로 나타나 여의도공원·여의도한강공원에서 ‘먹다’는 단순히 음식을 먹는 행태를 넘어서 하나의 트렌드라고 봐도 과언이 아니다. 또한, 이 시기에 서울시 공공자전거 ‘따릉이’가 키워드간의 높은 연관관계를 나타내 급감하였던 ‘타다’의 행태를 급증하게 하는 요소가 된 것을 알 수 있다.

양재 시민의 숲의 제 Ⅰ시기의 주요 행태로 나타난 ‘들르다’는 인근 시설 및 주차장 이용을 목적으로 잠시 머무른다는 것을 알 수 있다. 이 밖에도 ‘바람소리를 들으며 휴식’, ‘자연을 느끼고 학습’, ‘맑은 소나무 공기를 호흡하다’ 등의 키워드 연결로 자연과 관련된 내용이 주를 이루고 있어 양재 시민의 숲의 자연환경에 대한 긍정적인 생각을 갖고 있다. 제 Ⅱ시기에도 ‘들르다’가 계속 큰 연결관계를 가지고 있다. 또한, 부정적인 표현은 ‘교통편이 아쉽다’의 언급이 많다. 그러나 제 Ⅲ시기에는 ‘교통편이 아쉽다’의 연결관계는 도출되지 않았는데, 당시 ‘양재 시민의 숲 역’이 2011년에 생겨난 것이 영향을 미친 것으로 보인다. 제 Ⅳ시기의 주요 행태로 도출된 ‘놀다’는 여러 행태들과 연결되어 있는 것을 알 수 있는데, 야경을 보고, 걷고, 바비큐장 시설을 이용하며 먹고, 음식을 포장해서 돗자리에서 먹고, 데이트를 하며 운동을 하며 인증샷을 찍는 것 등이 ‘놀다’와 연관관계가 있다(Figure 1 참조).

Figure 1. Keyword associations(N-garm)

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여의도공원·여의도한강공원의 연결정도 수준을 살펴보면, 제 Ⅲ시기의 총 연결정도의 합은 200,912, 밀도 0.670으로 전체 데이터 중 네트워크의 연결수준이 가장 높다. 또한, 양재 시민의 숲의 연결수준 정도도 제 Ⅲ시기의 총 연결정도의 합 214,089, 밀도 0.715로 여의도공원·여의도한강공원과 같이 제 Ⅲ시기의 연결수준이 가장 높다(Table 7 참조).

여의도공원·여의도한강공원의 제 Ⅰ시기의 네트워크는 ‘타다’, 제 Ⅱ시기에는 ‘찍다’, 제 Ⅲ시기에는 ‘보다’, 제 Ⅳ시기에는 ‘먹다’를 중심으로 연결망이 형성되어 있다. 양재 시민의 숲은 제 Ⅰ시기의 네트워크는 ‘듣다’, 제 Ⅱ·Ⅲ·Ⅳ시기에는 ‘걷다’를 중심으로 연결망이 형성되어 있다(Table 8 참조).

여의도공원·여의도한강공원의 제 Ⅰ시기의 주요 행태인 ‘타다’에 가장 근접하게 위치하고, 영향을 미치는 요소는 스포츠 및 레저와 관련된 키워드와 ‘야경’, ‘보다’, ‘걷다’로 이와 관련된 행태에 방해가 된다면 ‘타다’의 행태에 줄어들 수 있음을 알 수 있다. 제 Ⅱ시기의 주요 행태인 ‘찍다’에 영향을 주는 요소는 ‘유람선’, ‘불꽃 축제’, ‘벚꽃축제’ 등과 같이 문화·예술과 ‘하늘’, ‘빌딩 숲’ 등 경관과 관련된 요소이다. 제 Ⅲ·Ⅳ시기의 주요 행태에 영향을 미치는 요소는 소셜미디어(정보통신서비스 행태)로 나타났다. 양재 시민의 숲의 제 Ⅰ시기의 주요 행태인 ‘듣다’와 가장 가까운 위치에 있는 키워드는 ‘공기’, ‘나무’, ‘꽃’ 등의 자연자원 키워드이고, 제 Ⅱ·Ⅲ·Ⅳ시기에는 ‘들르다’. ‘주말’, ‘가을’ 등이 주요 행태에 영향을 미치는 키워드로 나타났다.

가장 최근인 제 Ⅳ시기의 매개역할을 하는 키워드를 살펴보면, 여의도공원·여의도한강공원은 ‘돗자리’, ‘전동킥보드’, ‘추억’, ‘따릉이’, ‘라면’, ‘푸드트럭’, 양재 시민의 숲은 ‘야경’, ‘산책’, ‘가을’, ‘호흡하다’, ‘운동’, ‘캠핑’ 등이 도출되었다.

그 결과는 Table 9와 같다. 분석의 신뢰성을 확보하기 위하여 Ucinet 6을 도구로 부트스트랩 기법(bootstrap)을 적용하였다. 결과를 살펴보면, 유의수준 0.01%를 기준으로 통계적으로 유의하다. 이에 수집된 데이터의 밀도가 0이라는 귀무가설을 기각하고 도출된 키워드 간에 연관관계가 있다고 결론 내릴 수 있다⁶⁾.