빅데이터를 활용한 팬데믹 이후 도시공원 중요도 및 만족도 분석

Abstract

2019년 12월 중국 우한시에서 발생한 코로나 바이러스 감염증-19(COVID-19, 이하 코로나19)는 전 세계적인 팬데믹으로 이어졌다. 팬데믹이 장기화되면서 사람들의 생활 양식에도 많은 변화가 생겼는데, 물리적 접촉을 최소화하는 ‘사회적 거리두기’의 시행으로 야외 활동이 급격하게 줄어들었다. 이에 따라 인구가 밀집된 도시에서 거주하는 사람들은 가까운 거리에서 자연을 느낄 수 있는 도시공원에 주목했다. 구글의 안드로이드 사용자 데이터 분석에 따르면 COVID-19 이후 실내다중시설의 이용률이 감소한 반면, 공원 이용률은 급격하게 증가했다는 결과가 나타났다(Google, 2020). 이러한 결과는 도시공원이 시민들의 여가 욕구를 충족시켜주면서도 감염 위험성이 낮고, 생활권 내에 있기 때문으로 해석된다. 2022년 10월 기준, 아직 COVID-19에 대한 뚜렷한 해결책이 부재한 가운데, 여가 활동과 녹색갈증 해소를 위한 시민들의 공원 이용은 꾸준히 증가할 것으로 보인다. 정부와 지자체는 이러한 변화에 대응하여 감염 위험으로부터 안전하고 쾌적한 도시공원 설계와 관리 및 운영 방안을 마련해야 할 필요성이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울숲을 대상으로 COVID-19 이후 변화한 공원 이용행태를 분석하여 향후 도시공원 계획에 필요한 기초자료를 마련하고, 나아가 도시공원 활성화에 기여하고자 한다. 연구 대상지인 서울숲은 5만평에 이르는 대규모 생태공원으로, 공원이 부족했던 서울 동북부 지역 시민들에게 자연 휴식공간과 다채로운 문화 시설을 제공하고 있어 타 도시공원보다 다양한 관점에서 연구가 가능하다. 서울숲은 2016년부터 현재까지 (재)서울그린크러스트가 민간 위탁으로 운영하고 있으며, 문화예술공원, 생태숲, 습지생태원, 자연체험학습원, 한강수변공원 등 특성있는 5개 지구로 나뉜다. 또한, 지역주민 외에도 외지인의 방문 횟수가 높은 공원으로 연구 대상지로 적절하다. 본 연구는 서울숲 이용 경험이 있는 시민을 대상으로 실시한 설문조사 결과와 빅데이터 분석 결과를 통해 서울숲 이용객의 이용행태와 만족도를 조사하였다. 특히 최근 기술 발달로 SNS나 대중매체에 영향을 받는 사람들이 늘면서 온라인 데이터 분석을 통해 도시공원의 이용행태가 어떠한 성향을 보이는지 연구할 필요가 있다. 따라서 COVID-19 발생 이전과 이후 서울숲 이용행태의 변화를 파악하기 위해 이용객이 자율적으로 서술한 뉴스 및 블로그 데이터를 수집하고 분석하였다. 또한, 환경 이슈와 삶의 질 향상이 새로운 패러다임으로 출현하면서 공원 녹지가 사회와 개인에게 미치는 영향과 필요성이 나날이 증가하고 있다. 이러한 변화에 따라 도시공원의 기능과 역할에 대한 연구는 꾸준히 진행되고 있으나, 팬데믹이라는 사회 환경적 요소를 반영한 도시공원 연구가 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 팬데믹 이후 도시공원 운영의 개선방안을 제시하고자 한다. 자료 수집을 위해 텍스트 마이닝과 설문조사를 활용하였다. 텍스트 마이닝 분석은 Textom과 Python Selenium을 활용하여 자료를 수집 및 정제하고 텍스트 마이닝(Text Mining)과 소셜 네트워크(Social Network)를 통해 분석 결과를 도출했다. 키워드는 ‘서울숲’, 기한은 COVID-19 이전과 이후로 나누어 주로 네이버 블로그 및 카페에서 텍스트 데이터를 수집하였다. 설문조사 분석은 선행연구 자료를 토대로 도출한 단어를 일반인이 알기 쉬운 단어로 재구성하여 서울숲 이용자를 대상으로 진행하였다. 설문 평가 항목으로는 서울숲의 중요성과 만족도를 평가하는 4가지 지표와 시민들의 이용행태 분석, 인구통계학적 특성으로 구분하였다. 중요도 및 만족도를 평가하는 4가지 항목과 행동의도는 5점 리커트 척도를 사용했으며, 이용행태 분석과 인구통계학적 특성을 평가하는 항목은 명목 척도를 사용했다. 연구결과 COVID-19 이후 서울숲 언급 유무에 따라 자연친화적 단어 빈도율이 COVID-19 이전보다 전체적으로 상승하였고, 감성어휘 분석 결과 또한 부정적인 감정 언어는 감소하고 긍정적인 감정 언어가 증가하면서 포스트코로나 시대에 도시공원을 찾아 녹색갈증을 해소하고자 하는 도시민들이 증가할 것이라 사료되었다. 또한 이용행태 및 장소성에 대한 용어빈도가 COVID-19 발생 이후 증가함에 따라 사람과 공간에 대한 관심도가 증가하였고 ‘주차’ 키워드의 연속적 등장으로 주차 문제 해결이 시급한 것으로 나타났다. 설문분석을 통하여 설계요소 만족도와 행위의도의 영향관계 분석을 통하여 서울숲은 주로 자연환경적 특성과 이용적 특성이 전반적인 만족도에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었고 관리적 특성과 이용적 특성이 이용객들의 추천의도에 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 팬데믹 이후 도시공원 운영에 대한 개선방안을 제시했다는 점에서 의의가 있다. 도시공원 이용 행태를 시간의 흐름에 따라 분석하는 연구는 차별화된 시도라고 볼 수 있다. 또한 빅데이터를 활용하여 행태 변화의 흐름을 관리할 수 있는 수단을 마련한다는 점에서 추후 도시공원 계획 및 설계, 관리를 구체화시킬 수 있을 것으로 보인다.

주요어 : 도시공원, 서울숲, 코로나바이러스감염증-19(이하 COVID-19), 빅데이터, 텍스트 마이닝, 소셜 네트워크 서비스, 이용행태, IPA분석|The outbreak of coronavirus infection-19 (hereinafter “COVID-19”) that first sparked in Wuhan, China in December 2019 led to the global pandemic. With the pandemic protracted, lifestyles have undergone a dramatic shift. As the social distancing rule aimed to minimize physical contact between people was put in place, outdoor activities saw a sharp drop. Along with this change, people who live in overcrowded cities have focused on urban park where they are able to enjoy nature near to cities. The Google Analytics for analyzing user data revealed that the use rate of indoor multi-purpose facilities dropped, whereas that of parks jumped sharply since the COVID-19 (Google, 2020). Such findings can be assumed that while fulfilling citizens’ leisure desire, they are safe from being infected from diseases and urban park are located within life localities. Despite lack of obvious solutions to the COVID-19 as of October 2022, the number of people who are looking forward to spending leisure time and addressing desire for greener environment is expected to increase on a steady basis. Against this backdrop, the government and provincial bodies need to come up with measures to design, manage and operate safer, cleaner urban park remote from the risk of infection in quick response to such shift. In this respect, this study aims to provide an analysis of altered patterns of using urban park since the COVID-19, offer basic data necessary for making plans to build urban park based on Seoul Forest, and further contribute to boosting urban park. The Seoul Forest to be focused in this paper is an extensive nature-based park with roughly 50,000 square meters. A study on this park can be conducted from various perspectives as it offers a wide range of cultural facilities as well as eco-friendly leisure space for citizens living in the northeastern part of Seoul. Since 2016 until now, the Seoul Forest is being operated by a private entity “Seoul Green Crust” association. The park is divided up into characteristic five districts such as Cultural and arts park, Nature forest, Swamp nature park, Nature experience learning center and Han River stream park. Also, this park is appropriate for a subject as many tourists as well as local residents visit frequently. In this study, use patterns and satisfaction expressed by the Seoul Forest users were investigated based on the findings of survey among citizens who used this forest and big data analyses. As there is an increasingly number of people influenced by social network services or mass media particularly thanks to the latest technological advance, there is a need to see the use patterns of urban park by conducing an analysis of online data. In order to identify the change from the pre-COVID-19 to the use patterns in the Seoul Forest, news and blog data voluntarily written by users were collected and analyzed. With environmental issues and an improvement to the quality of life emerged as a new paradigm, there is a growing need and effect of park grass on the community as well as individuals. In line with such shift, studies are carried out regarding the function and role of urban park. Yet there is little research on urban park reflecting social and environmental factors called the pandemic. In this regard, improvements to the operation of urban park in the post-pandemic era will be proposed in this study. Text mining and questionnaire were employed for collecting data. For an analysis of text mining, Textom and Python Selenium were used to collect and refine relevant data. Then the findings were elicited using Text Mining and Social Network. The key word was “Seoul Forest,” and the date was divided into the pre-COVID-19 and the post-COVID-19. Text data was retrieved mainly from Naver Internet blogs and cafes. For an analysis of questionnaire survey, the words extracted were reorganized into plain words based on the previous studies and survey was conducted among Seoul Forest visitors. Survey evaluation criteria were split into four indicators related to the significance and satisfaction of the Seoul Forest, an analysis of user patterns of citizens and demographic features. Four indexes on the importance and satisfaction, and behavioral intention used the five-score Likert-scale. The analysis of user pattern and demographic features used a nominal scale. This study has academic implications in that it proposed improvements to the operation of urban park in the post-COVID-19 era. It has attempted to be distinct from other studies as it analyzed the use patterns in the urban park according to time. In addition, as it laid out tools to manage the flow of changed patterns using big data, planning, designing and managing urban park would be more specific in the future.

Keywords : Urban park, Seoul Forest, Coronavirus-19(hereinafter COVID-19), Big data, Text mining, Social network services, Assessment after use, Use patterns, IPA analysis, Regression analysis