빅데이터를 활용한 산업시설 재생공원 이용자 인식에 관한 연구-구글맵 리뷰 데이터를 활용하여-

이병언; 김신원

doi:10.18208/ksdc.2023.29.4.289

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이병언 (경희대학교) 김신원 (경희대학교)

저널정보: 한국디자인문화학회 한국디자인문화학회지 한국디자인문화학회지 제29권 제4호

발행연도: 2023.12

수록면: 289 - 303 (15page)

DOI: 10.18208/ksdc.2023.29.4.289

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본 연구의 목적은 구글맵 리뷰 데이터를 활용하여 산업시설 재생 공원의 실제 방문자에 대한 인식과 평가를 분석하는 것을 목적으로 한다. 구글맵 리뷰 데이터는 특정 장소에 대한 인식과 평가를 주관적으로 작성하고, 별점(평점)을 통해 장소에 대한 감정 평가를 함께 기입하는 서비스이다. 이를 위하여 운영 주체, 활용 방식, 특징이 다른 해외의 다양한 공간을 문헌조사를 바탕을 조사 후 구글맵 리뷰가 1,000건 이상인 대상지를 선정하였다. 최종적으로 졸베라인 공원, 뒤스부르크 환경공원, 가스웍스 공원을 대상으로 하였다. 각 장소의 리뷰 데이터는 자바스크립트로 작성된 웹 크롤링(Web-Crawling) 코드를 통해 추출하였으며, 유의미한 분석을 위해 불용어 사전을 구축하여 데이터를 정제하였다. 또한, 텍스트 마이닝을 시각화하는 보이언트 툴(Voyant Tool)을 사용하여 수집된 데이터를 시각적으로 분석하고 각 공원의 특성을 도출하였다. 분석 과정에는 문헌 조사를 병행하여 텍스트의 맥락을 이해하고 연구를 진행하였다.
연구 결과, 각 재생 공원이 일반적인 공원에서의 활동과 크게 다르지 않다는 공통적 특성을 확인하였다. 특히 ‘걷기’, ‘바라보기’, ‘피크닉’, ‘놀기’ 등의 활동이 확인되었으며, 공원별 리뷰글에서는 말뭉치의 네트워크 구조를 통해 중심성이 높은 텍스트와 관련 하위 키워드들의 특성을 파악할 수 있었다. 각 공원별로 중요하게 나타난 키워드는 세 가지 특성으로 구분되었다: 일반적인 공원 이용 행태와 관련된 키워드, 산업시설에 대한 인식 및 활용 양상에 따른 키워드, 그리고 지역의 역사성을 인식하는 키워드였다. 세 공원 모두 지역민과 여행객에게 인기가 많은 장소로, ‘명소’, ‘장대한’ 등 산업시설과 관련된 인식의 키워드가 대표적으로 나타났다. 산업시설에 대한 인식은 건물 자체보다는 건물을 활용한 프로그램과 연계하여 형성되는 경향을 보였다. 대부분의 공원에 대한 감정 평가는 긍정적이었으나, 가스웍스 공원의 경우 심각한 배설물 및 위생 문제로 인해 부정적인 인식이 존재하는 특징을 드러냈다. 이렇듯 구글맵 리뷰를 활용한 이용자 인식 분석은 전반적인 활동과 장소 인식의 특징을 파악하는 데 있어 효율적이며 유용한 자료로 활용될 수 있다는 점을 확인하였다.

The purpose of this study is to analyze the perception and evaluation of actual visitors to industrial facility regeneration parks using Google Maps review data. Google Maps review data allows individuals to subjectively express their perception and evaluation of specific locations, including emotional assessments through ratings. To achieve this, various spaces with different operators, utilization methods, and characteristics overseas were investigated through literature review. Places with over 1,000 Google Maps reviews were selected as the target locations. Ultimately, Zollverein Park, Duisburg Environment Park, and Gasworks Park were chosen for analysis. Review data for each location was extracted using a JavaScript-based web Crawling code, and the data was refined by constructing a stop-word dictionary for meaningful analysis. Additionally, the Voyant tool was employed for text mining visualization to analyze the collected data visually and derive the characteristics of each park. The analysis process was complemented by concurrent literature review to understand the context of the text. The results of the study revealed common characteristics, indicating that each regeneration park’s activities are not significantly different from those in general parks. Activities such as ‘walking,’ ‘admiring,’ ‘picnicking,’ and ‘playing’ were identified across the parks. Through the network structure of the review texts, central texts with high centrality and related sub-keywords’ characteristics were discerned. Keywords that prominently appeared for each park were categorized into three features: keywords related to general park usage patterns, keywords related to perceptions and utilization patterns of industrial facilities, and keywords recognizing the historical significance of the area. All three parks were popular among locals and tourists, with representative keywords related to industrial facility perceptions such as ‘landmark’ and ‘grand’ prominently featured. Perceptions of industrial facilities were observed to be formed more through programs utilizing the buildings rather than the buildings themselves. While most parks received positive emotional evaluations, Gasworks Park exhibited negative perceptions on certain occasions due to serious waste and hygiene issues. The utilization of user perception analysis through Google Maps reviews was confirmed as an efficient and useful resource for understanding overall activities and place perceptions.

#Big data(빅데이터) #Text Mining(텍스트마이닝) #Industrial Facilities(산업시설) #City Park(도시공원) #Google Map(구글맵)

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