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문제 정의
- 본 연구는 공원의 특성을 다차원적으로 분석해 보기 위해 제 3세대 SNS 데이터의 장점을 활용하여 공원의 유형별로 이용 행태를 비교하고, 새로운 공원의 이용 행태를 분석하였다. 또한, 과거 수행되었던 연구와 다른 SNS 결과물을 참고하여 연구 결과를 비교논의하여 공원설계와 관리에 참고할 수 있는 결과를 도출하려는 목적을 가진다.
- 본 연구는 공원의 유형에 따라 동반자, 이용 행태, 이용 프로그램을 파악하기 위해 제3세대 SNS에서의 표출된 게시글을 조사 및 분석하였으며, 도출된 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 주거지 인접형 공원인 북서울꿈의숲은 가족(62%)과 강아지(24.
- 본 연구는 공원의 특성을 다차원적으로 분석해 보기 위해 제 3세대 SNS 데이터의 장점을 활용하여 공원의 유형별로 이용 행태를 비교하고, 새로운 공원의 이용 행태를 분석하였다. 또한, 과거 수행되었던 연구와 다른 SNS 결과물을 참고하여 연구 결과를 비교논의하여 공원설계와 관리에 참고할 수 있는 결과를 도출하려는 목적을 가진다.
제안 방법
- 공원의 이용 행태를 비교ㆍ분석하기 위해서 공원의 3가지 유형을 주거단지와 인접한 공원, 상업지와 인접한 공원, 주거지와 상업지와 인접하지 않으며, 특색 있는 공간을 지닌 공원으로 구분하여 대표 공원을 선정하였다. 공간적 특징을 고려하기 위해 서울시의 공원 중에서 정확한 위치 해시태그가 있고 일정 이상의 해시태그 데이터가 있는 공원 중에서 각 유형을 대표할 수 있는 공원을 선정하였다.
- 다음으로 분류된 자료 중 동일한 의미를 가진 키워드를 동일한 용도로 묶는 작업을 진행하였다(가족-#*아이*, *Kid*, *애*, *엄마*, *아빠*, 친구 - #*친구*, 강아지-#*강아지*,*pet*, *puppy*, * *···, 개인운동 - #*달리기*, *뛰기*, *러닝*,···, #마라톤 - *마라톤* 섬 - #*세빛둥둥섬*, *세빛섬*, *솔빛섬*, *채빛섬*···).
- 동반 유형과 공원에서 일어날 수 있는 활동, 그리고 실제로 SNS 게시글에 있는 사진과 내용은 다음과 같이 정리하였다. 대분류 범주와 소분류 범주를 분류하고, 기존 이용 행태 관련 논문을 참고하여 SNS에서 나타난 데이터를 분류하고 체계화하였다. 특히 동반 유형 형태와 이용 행태를 파악하고자 하였는데, 동반 유형은 가족, 애인, 친구, 강아지 등 6가지로 분류하였다.
- 일반적으로 선행 연구에서 많이 사용하는 방법을 참조하여 월-금, 토-일, 주중과 주말을 구분하여 공원별 이용자의 이용시간대 추이를 분석하였다. 또한, 공원을 이용하는 특별한 계기가 늘어나는 시점을 알아보기 위하여 포켓몬GO 출시 전과 후의 이용시간대가 얼마나 달라졌는지 분석하였다.
- 이와 같은 연구는 주로 1세대1) SNS인 블로그의 텍스트를 활용한 경우와 2세대2) SNS인 트위터의 데이터를 사용하였다. 본 연구는 3세대3) SNS를 활용하여 공원의 유형별 특성에 따른 이용 특성을 비교ㆍ분석하였다.
- SNS 콘텐츠는 사진을 통해서 공간 이미지와 텍스트를 통해 위치, 상태, 감정 등을 알 수 있으므로 공원에 동반하는 동반자의 유형, 공원에서의 활동, 공원 이용의 효과 등과 같은 만족도 평가로 끌어낼 가능성이 있는 것으로 나타났다. 이러한 데이터를 검토하여 SNS 데이터 해시태그 분류 항목은 기존 공원 행태조사 방식과 대조하여 공원 이용 행태분석에 적합하도록 만들었다.
- Park and Kim(2011)은 선유도 공원을 대상으로 블로그 포스트 검색을 통한 키워드를 시각적 측면, 장소적 측면, 개인적 체험을 집중 활동으로 구분하였다. 이를 바탕으로 블로거의 선유도 공원의 장면과 경관에 대한 묘사를 정리하고, 경관에 대한 태도와 인식의 변화, 공원의 이용 목적을 분석하였다. Cho and Kim(2012)은 삼청동길을 대상으로 블로그 포스트 검색을 통해 이용자의 행태를 얀겔의 활동 유형으로 분석한 뒤, 다시 행태별 빈도를 통하여 설문조사과 비교하였다.
- 구글 검색창에 공원 명을 검색하면 다음과 같이 오른쪽에 공원의 정보와 함께 인기 시간대 데이터를 확인할 수 있다. 이를 요일별로 캡처하여 데이터를 수집하였다.
- 이를 토대로 SNS에서 나타나는 공원 이용 행태를 다음과 같이 6개의 대분류 항목으로 구분하였는데, 보는 행위, 먹는 행위, 건강과 관련된 행위, 기분전환 행위, 데이트, 취미활동 행위이다. 이밖에 기존 연구에서 다뤄지지 않았으나, SNS에 나타난 행위로 공원의 프로그램을 별도로 분류하여 분석하였다. 이를 종합한 동반 유형과 이용 행태의 범주를 정리하면 Table 2와 같다.
- 일반적으로 선행 연구에서 많이 사용하는 방법을 참조하여 월-금, 토-일, 주중과 주말을 구분하여 공원별 이용자의 이용시간대 추이를 분석하였다. 또한, 공원을 이용하는 특별한 계기가 늘어나는 시점을 알아보기 위하여 포켓몬GO 출시 전과 후의 이용시간대가 얼마나 달라졌는지 분석하였다.
- 대분류 범주와 소분류 범주를 분류하고, 기존 이용 행태 관련 논문을 참고하여 SNS에서 나타난 데이터를 분류하고 체계화하였다. 특히 동반 유형 형태와 이용 행태를 파악하고자 하였는데, 동반 유형은 가족, 애인, 친구, 강아지 등 6가지로 분류하였다. 이용 행태는 동적, 정적 행태로 구분한 Yang and Yoo(2016)의 연구를 활용하였다.
대상 데이터
- SNS 데이터(인스타그램 데이터, 구글 데이터)는 2016년 11월부터 2017년 4월까지 총 4번에 걸쳐 3가지 키워드 ‘북서울꿈의숲, 서울숲, 반포한강공원’을 활용하여 수집하였다.
- 공원의 이용 행태를 비교ㆍ분석하기 위해서 공원의 3가지 유형을 주거단지와 인접한 공원, 상업지와 인접한 공원, 주거지와 상업지와 인접하지 않으며, 특색 있는 공간을 지닌 공원으로 구분하여 대표 공원을 선정하였다. 공간적 특징을 고려하기 위해 서울시의 공원 중에서 정확한 위치 해시태그가 있고 일정 이상의 해시태그 데이터가 있는 공원 중에서 각 유형을 대표할 수 있는 공원을 선정하였다. 이를 기준으로 주거단지와 인접한 공원은 북서울꿈의숲, 상업지와 인접한 공원은 서울숲, 독립적이며 특색 있는 공간이 있는 공원으로 한강공원으로 선정했다.
- 공간적 특징을 고려하기 위해 서울시의 공원 중에서 정확한 위치 해시태그가 있고 일정 이상의 해시태그 데이터가 있는 공원 중에서 각 유형을 대표할 수 있는 공원을 선정하였다. 이를 기준으로 주거단지와 인접한 공원은 북서울꿈의숲, 상업지와 인접한 공원은 서울숲, 독립적이며 특색 있는 공간이 있는 공원으로 한강공원으로 선정했다.
- 또한, 키워드를 중심으로 키워드 간의 연결성을 중시하는 연구도 활성화되고 있다. 이와 같은 연구는 주로 1세대1) SNS인 블로그의 텍스트를 활용한 경우와 2세대2) SNS인 트위터의 데이터를 사용하였다. 본 연구는 3세대3) SNS를 활용하여 공원의 유형별 특성에 따른 이용 특성을 비교ㆍ분석하였다.
데이터처리
- 카이검정을 이용하여 공원 유형별 동반 유형 및 행태가 차이가 나타나는지 확인하였다. 또한, 구글 평점과 공원 이용 후기를 이용하여 공원에서 바라는 점, 불만 사항, 등의 이용 행태를 확인하였고, 이를 인스타그램을 분석한 결과와 비교 논의하였다.
- 카이검정을 이용하여 공원 유형별 동반 유형 및 행태가 차이가 나타나는지 확인하였다. 또한, 구글 평점과 공원 이용 후기를 이용하여 공원에서 바라는 점, 불만 사항, 등의 이용 행태를 확인하였고, 이를 인스타그램을 분석한 결과와 비교 논의하였다.
이론/모형
- 특히 동반 유형 형태와 이용 행태를 파악하고자 하였는데, 동반 유형은 가족, 애인, 친구, 강아지 등 6가지로 분류하였다. 이용 행태는 동적, 정적 행태로 구분한 Yang and Yoo(2016)의 연구를 활용하였다.
성능/효과
- SNS 콘텐츠는 사진을 통해서 공간 이미지와 텍스트를 통해 위치, 상태, 감정 등을 알 수 있으므로 공원에 동반하는 동반자의 유형, 공원에서의 활동, 공원 이용의 효과 등과 같은 만족도 평가로 끌어낼 가능성이 있는 것으로 나타났다. 이러한 데이터를 검토하여 SNS 데이터 해시태그 분류 항목은 기존 공원 행태조사 방식과 대조하여 공원 이용 행태분석에 적합하도록 만들었다.
- 6%) 순으로 나타났다. 가족과 강아지가 함께 하는 빈도수가 높은 것으로 나타났다. 서울숲(상업지 인접형)에서 동반 유형은 가족 (65.
- 공원 유형별 차이는 카이검정을 이용하여 분석한 결과 χ2은 각 공원 간 교차하여 검증한 결과, 15.7, 24.7, 172.1로 모두 유의확률 0.05 미만으로 동반자 특성에 차이가 있음을 확인하였다.
- 공원 유형별 차이는 카이검정을 이용하여 분석한 결과, χ2은 각 공원 간 교차하여 검증한 결과, 71.3, 28.7, 101.5로 모두 유의확률 0.05 미만으로 동반자 특성에 차이가 있음을 확인하였다.
- 공원 유형별 프로그램 이용 특성을 비교해본 결과, 북서울꿈의숲(주거지 인접형)은 주로 공원 내부에 있는 시설물에서 운영되는 프로그램의 이용 행태 빈도수가 높게 나타났다. 서울숲(상업지 인접형)은 공원 내의 오픈스페이스 공간에서 주최하는 프로그램 이용 빈도수가 높게 나타났다.
- 공원의 일반적 행태 유형을 비교해본 결과, 북서울꿈의숲(주거지 인접형)은 기분전환 행태(55.9%)가 다른 공원 유형보다 비율이 높았다. 서울숲(상업지 인접형)은 먹는 행위(51.
- 내부시설 프로그램으로는 관람에 한정된 것으로 나타났지만, 오픈스페이스에서는 다른 공원보다 더 다양한 프로그램이 자발적으로 나타나고, 다양한 이벤트가 발생하는 것으로 나타났다. 공원의 주 이용시간은 오후 5~7시가 최고조 시간, 주말 이용에서는 다른 공원 유형에 비해 특히 9시 이후의 이용이 두드러지는 것으로 나타났다.
- 대체로, 공원 유형별 동반자 유형은 가족, 강아지, 애인과 함께 하는 비율이 높았다. 빈도수의 차이를 보면 주거지 인접형 공원은 주거지에 쉽게 접근할 수 있는 공원이기 때문이고, 가족(62%)과 강아지(24.
- 특히 이용자는 상업 지역까지 서울숲의 공간으로 생각하고 활용하고 있었는데, 그 때문에 상업지와 공원과의 연계에 대해서 긴밀하게 살펴볼 필요성이 있다. 또한, 공원 오픈스페이스와 시설물 모두에서 프로그램의 이용이 활발하며 주 이용시간은 12~3시가 최고조 시간으로 북서울꿈의숲과 유사하지만, 더 많은 이용자가 이용하는 것으로 나타났다. 독립형 공원인 반포한강공원은 가족(41.
- 9%)과의 비율이 크게 차이가 나지 않았다. 또한, 다른 공원에 비해서 가족과 애인의 동반율이 가장 높은 공원인 것으로 나타났다(Table 3 참조).
- 따라서 설계기준의 변경 등, IT 기기를 활용한 이용이 적극적으로 일어날 수 있도록 변화를 주어야 한다. 또한, 야간 이용에 제한이 없는 반포한강공원(독립형)은 야간경관을 중심으로 한 다양한 콘텐츠와 넓은 공간 면적으로 인해 여름철 피서지로 선호되고 있으며, 야간에도 많은 이용자가 활용하고 있는 것으로 나타났다. 서울숲 등 많은 공원에서 야간 이용의 규제가 있는데, 주5일제, 가족과 함께 하는 시간의 필요성에 대한 인식의 증대 등 앞으로 야간이용의 수요는 더욱 커질 가능성이 있다.
- 상업지 인접형 공원에서는 먹는 행위가 상업지와 연계되어 나타나고 있었다. 마지막으로 주거지와 상업지에서 독립된 공원은 주로 다양한 건강 관련 활동이 일어나며, 감상과 같은 정적인 행태가 훨씬 많은 것으로 나타났다(Table 4 참조). 공원 유형별 차이는 카이검정을 이용하여 분석한 결과, χ2은 각 공원 간 교차하여 검증한 결과, 71.
- Cho and Kim(2012)은 삼청동길을 대상으로 블로그 포스트 검색을 통해 이용자의 행태를 얀겔의 활동 유형으로 분석한 뒤, 다시 행태별 빈도를 통하여 설문조사과 비교하였다. 연구 결과, 블로그를 통한 행태 분석과 설문지를 통한 행태 분석이 다른 것으로 나타났고, 블로그를 통한 이용 행태 분석은 전체 이용자 분석보다 특정 행태를 분석하기에 유리하다는 결론을 도출하였다.
- 이를 종합해 보면, 주거지 인접형 공원은 가벼운 나들이나 산책을 하면서 기분을 전환하는 행위를 하면서 편히 쉬어가는 공원으로 이용되고 있었다. 한편, 상업지 인접형 공원은 인근상업지를 함께 이용하는 경향을 보이는데, 특히 공원 내에서 먹을 수 없는 음식들이 많이 언급되는 것을 볼 때, 이용자는 인근 상업 지역까지 서울숲의 연장으로 생각하고 있다고 추측할 수 있다.
- (2017)은 트위터 텍스트를 수집하여 감성 표현을 통한 장소 선호도를 연구하였다. 정확성 평가를 위해 설문 조사의 결과값과 비교하였는데, 그 결과 78.26%로 트위터를 이용한 결과가 유의한 것으로 나타났다. Woo and Su(2018)은 네이버, 다음, 구글, 트위터, 유튜브 등 자료 검색을 통하여 올림픽 공원 이용자의 행태를 시계열로 구분하고, 텍스트 마이닝 분석을 시행하였다.
- 한편, Figure 13과 같이 드론의 이용과 함께 공원 이용 패턴 변화도 나타나고 있다. 한강드론공원의 해시태그 수, 드론공원 해시태그 수는 각각 56, 172건으로 나타났다. 광나루한강공원의 총 해시태그 2,697건 중 ‘드론’의 해시태그 수는 1,436건으로 나타났다.
후속연구
- 특히 새로운 콘텐츠와 연계한 공원의 이용, 전동 킥보드나 세그웨이, 드론 등 공원에서 새롭게 이용되고 있는 기기의 활용은 SNS에서 잘 드러나고 있다. SNS에 누적되는 빅데이터는 새로운 공원 이용에 대한 정보를 확인하고, 사용자들 사이에 정보가 확산될 수 있는 장치이기 때문에 앞으로 그 가치와 활용법에 대해 지속적인 논의와 연구가 이어져야 할 것이다.
- 본 연구는 공원 유형의 설정과 새로운 행태 분석에 있어 더 많은 공원을 검토하지 못한 한계를 가진다. 또한, 본 연구에서 활용한 인스타그램 등 제3세대 SNS는 데이터 수집 기간에 대한 정보를 명확하게 처리할 수 있다는 장점이 있지만, 데이터를 업로드한 이용자의 연령이나 성별 등 개인 정보를 특정할 수 없으므로 대표성에 있어 한계를 가지며, 데이터의 양이 충분하지 않은 대상지의 경우에는 자료 분석 시 표출된 정보를 해석하는 데 있어서 과대 혹은 과소 평가될 수 있다는 점을 유의해야 한다. 그러나 SNS에 표출된 사진과 게시글 등을 통해서 공원의 새로운 이용 방안과 행태 분석이 가능한 것으로 나타났으며, SNS 정보는 실시간으로 확인이 가능하기 때문에 새로운 기술과 정책에 따라 변화하는 공원을 모니터링하는 용도로 충분히 활용할 수 있다.
- 본 연구는 공원 유형의 설정과 새로운 행태 분석에 있어 더 많은 공원을 검토하지 못한 한계를 가진다. 또한, 본 연구에서 활용한 인스타그램 등 제3세대 SNS는 데이터 수집 기간에 대한 정보를 명확하게 처리할 수 있다는 장점이 있지만, 데이터를 업로드한 이용자의 연령이나 성별 등 개인 정보를 특정할 수 없으므로 대표성에 있어 한계를 가지며, 데이터의 양이 충분하지 않은 대상지의 경우에는 자료 분석 시 표출된 정보를 해석하는 데 있어서 과대 혹은 과소 평가될 수 있다는 점을 유의해야 한다.
- 다수의 행태적 특성을 주제로 한 선행 연구에서는 공원에 대한 물리적, 행태적, 인지적 측면에서 공원의 시설, 이용 행태, 이미지 등을 종합적으로 비교ㆍ분석하여 공원을 유형화하고, 설문을 통해 공원의 이용 실태, 공원의 현황 분석, 공원의 이용 행태 분석, 공원경관 이미지 분석, 공원의 유형 구분 및 특성 분석을 실시하고, 이를 통해 공원의 현황과 특성을 진단하고 있다. 이러한 연구 결과는 미래 공원의 역할과 기능에 대한 실질적이고 다양한 구상이 가능하게 하며, 공원 관리자의 관점에서 공원별로 차별화된 관리계획을 수립하는데 이바지할 수 있을 것으로 평가되고 있다.
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