소셜 미디어 데이터 마이닝을 통한 라이프스타일 호텔 공간 선호 요인에 관한 연구 - 2021년 이후 성수기 중심으로 -

양윤실; 김용성; 송석재

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자료유형: 학술저널

저자정보: 양윤실 (국민대학교) 김용성 (국민대학교) 송석재 (국민대학교)

저널정보: 한국공간디자인학회 한국공간디자인학회 논문집 한국공간디자인학회 논문집 제18권 제1호

발행연도: 2023.2

수록면: 61 - 74 (14page)

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(연구배경 및 목적) 소셜 미디어 플랫폼 중 하나인 인스타그램(Instagram)은 이미지 중심의 정보를 제공하여 직접 사용하거나 체험 또는 방문 후에 남기는 게시물을 통한 정보로 기존 정보 매체보다 큰 영향을 주고 있으며, 호텔 업계에서도 인스타그램을 활용한 마케팅을 적극적으로 펼치고 있다. 라이프스타일 호텔의 범위는 점차 확대되고 있으나, 현재 국내의 라이프스타일 호텔에 대한 건축 공간에 관한 분석 자료는 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 개성이 강한 밀레니얼 세대를 타겟으로 한 라이프스타일 호텔 공간을 인스타그램이라는 특정 플랫폼의 이미지를 이용하여 이미지에서 주요하게 나타나는 공간에 대한 특성을 분석하고자 하는 것으로 향후 라이프스타일 호텔 건축에 대한 기초자료로 제안하려고 한다. (연구방법) 이를 위해 선행연구를 통한라이프스타일 호텔의 개념과 공간 구성을 고찰하고 그에 대한 특징을 파악한다. 공간 구성 요소를 분석하기 위한 분석의 틀을설정하고 인스타그램의 이미지 데이터를 활용한 분석 선행 연구를 진행하였다. 데이터 마이닝의 분류 기법 중 하나인 신경망 모델을 활용하여 이미지 데이터 마이닝을 진행하였다. 이를 바탕으로 이미지에서 주로 나타나는 라이프스타일 호텔의 공간을 파악하였으며 그에 대한 공간 선호 요인을 도출하였다. 이는 향후 라이프스타일 호텔 건축 계획에 관한 기초자료로 제공하고자 한다. (결과) 이에 본 연구에서는 선정된 라이프스타일 호텔의 공간 구성에 대한 분석의 틀을 기준으로 이미지 마이닝을 통한 이용자들의 선호 공간을 분석한 결과 수영장과, 객실, 로비 라운지, 레스토랑 ‧ 바, 엘리베이터, 복도 공간에서 이미지가 가장 많이나타났다는 결과를 도출하였다. 이후 상위 공간의 이미지를 기준으로 동일 공간 내 세부 분류 이미지마이닝을 통해 주요 공간에서 나타나는 선호 요인을 분석한 결과 인스타그램 이용자들의 이미지에서 배경이 되는 선호 공간 특성은 화려한 패턴이나 미술작품 등을 활용한 전시 요소, 개방감을 주는 높은 층고, 원형 계단, 거대한 기둥, 다양한 색상 조명 등 호텔별로 가지는 특정한요소가 인스타그램 이미지에서 주로 나타나는 공간 선호 요인임을 확인하였다. (결론) 이는 기존의 호텔 건축 공간에 대해 이미지 데이터 마이닝이라는 빅 데이터 분석 방법을 통해 이용객들의 직접적인 체험이나 방문에 대한 정보를 대량의 데이터를 통해분석하였다. 인스타그램에서 나타난 이미지의 데이터 마이닝을 통해 이용자들의 호텔 공간에 대한 선호 요인을 파악할 수 있었다. 따라서 라이프스타일 호텔의 공간에서 공간의 구성 여부나 건축 및 인테리어, 전시를 통한 시각적 요소는 호텔 공간에서 매우 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있다. 본 연구는 인스타그램의 이미지 데이터 마이닝을 통한 대량의 빅 데이터 분석 방법으로 라이프스타일 호텔의 공간구성과 그에 대한 선호 요인을 파악하였으며 라이프스타일 호텔 건축 계획 연구의 기초자료로 활용되기를 기대한다.

(Background and Purpose) Instagram, one of the social media platforms, provides image-oriented information and has a greater impact than existing information media by using it directly or leaving it after experience or visit, and the hotel industry is also actively marketing using Instagram. The scope of lifestyle hotels is gradually expanding, but currently, analysis data on architectural spaces for lifestyle hotels in Korea are insufficient. Therefore, this study aims to analyze the characteristics of the lifestyle hotel space targeting millennials with strong personality using the image of a specific platform called Instagram and suggests it as basic data for future lifestyle hotel construction. (Method) To this end, the concept and spatial composition of lifestyle hotels are reviewed through previous studies, and the characteristics thereof are identified. A framework for analysis to analyze spatial components was established, and prior analysis studies using image data from Instagram were conducted. Image data mining was conducted using a neural network model, one of the classification techniques of data mining. Based on this, the space of lifestyle hotels that mainly appear in the image was identified, and spatial preference factors were derived for this. This is to provide basic data on future lifestyle hotel construction plans and present the direction of hotel construction. (Results) Therefore, this study analyzed users' preferred spaces through image mining based on the framework of analysis on the space composition of selected lifestyle hotels, and derived the results that images appeared the most in swimming pools, rooms, lobby lounges, restaurants, bars, elevators, and corridors. After analyzing the preference factors in the main space through image mining in the same space based on the image of the upper space, it was confirmed that the preferred space characteristics of Instagram users are the preference factors for each hotel, such as exhibition elements using colorful patterns or art works, high floor height, round stairs, huge columns, and various color lights. (Conclusions) This analyzed information on users' direct experiences or visits through a large amount of data through a big data analysis method called image data mining for existing hotel architectural spaces. Through data mining of the image shown on Instagram, it was possible to identify the preference factors for the hotel space preferred by users. Therefore, it can be seen that the composition of the space, architecture, interior, and visual elements through exhibition in the space of the lifestyle hotel play a very important role in the hotel space. This study identified the spatial composition of lifestyle hotels and their preference factors as a method of analyzing large amounts of big data through image data mining on Instagram, and it is expected to be used as basic data for lifestyle hotel building plan research.

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양윤실

소속기관 국민대학교

주요연구분야 예술체육학 > 디자인

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소속기관 국민대학교

주요연구분야 예술체육학 > 디자인

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송석재

소속기관 국민대학교

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