대전은 어떻게 '노잼도시'가 되었나 : 텍스트 마이닝과 의미 연결망으로 본 '장소성' 소비

주혜진

doi:10.21562/kjs.2022.11.56.4.51

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자료유형: 학술저널

저자정보: 주혜진 (대전세종연구원)

저널정보: 한국사회학회 한국사회학 한국사회학 제56집 제4호

발행연도: 2022.11

수록면: 51 - 102 (52page)

DOI: 10.21562/kjs.2022.11.56.4.51

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2022

대전은 어떻게 ‘노잼도시’가 되었나 : 텍스트 마이닝과 의미 연결망으로 본 ‘장소성’ 소비

주혜진 한국사회학 2022.11 학술저널

2021

대전은 왜 ‘노잼 도시’가 되었나: 블로그와 신문기사 · 칼럼 텍스트 마이닝

주혜진 한국사회학회 사회학대회 논문집 2021.12 학술대회자료

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‘대전광역시는 어떻게 ‘노잼도시’라는 이미지를 가지게 되었나’란 궁금증에서 이 연구는 출발했다. ‘노잼도시’는 대전이란 광역단위 장소가 가진 일종의 장소성이며, 본 연구는 소셜 미디어를 통해 확산된 이 장소성의 특성을 블로그 텍스트 분석을 통해 파악했다. “노잼 도시”를 검색어로, 2015년부터 2021년 8월까지 블로그 텍스트를 수집했다. 블로그 5,875건을 텍스트 마이닝하고 빈도, 중심성 분석, 관계 밀도 군집분석 및 연결망 분석을 수행하여 시각적 결과물을 도출했다.
2018년까지 ‘노잼 도시’ 블로그 텍스트는 주로 영화와 게임, 사람을 다뤘으나, 2019년 이후 ‘대전’과 강력하게 연관되기 시작했다. ‘노잼 도시’ 블로그 텍스트에서 ‘대전’은 가장 빈번하게 등장하고, 가장 비중 있는 단어다. ‘대전’의 TF-IDF 가중치는 시간이 흐를수록 값이 커지는데, 이는 ‘노잼 도시’와 ‘대전’의 강력한 연관성을 시사한다.
잠재디리클레할당(LDA)은 블로그 유저들이 ‘노잼의 도시’ 대전을 ‘여행’하면서 ‘예쁘’고 ‘느낌’ 있는 ‘카페’에서 ‘사진’ 찍는 걸 중요하게 생각하고 있음을 드러냈다. 이는 TF-IDF가 ‘대전’과 ‘사진’ ‘카페’를 핵심어로 추출한 결과와도 일맥상통한다. LDA 시계열 분석은 ‘노잼 도시’ 블로그 텍스트에서 게임과 사람, 영화 이야기가 줄어들고, 대전 여행과 사진찍기 토픽이 확연히 중요하게 떠오른 시점을 포착했다. PageRank 등의 중심성 분석과 CONCOR 분석은 텍스트에서 대전 노드가 가진 강력한 중심성과 ‘노잼 도시’ 블로그의 핵심 이야기는 ‘대전 유명지 방문’이라는 점을 보여줬다. ‘카페’와 ‘여행’ ‘예쁘’ ‘사진’등의 단어들이 ‘대전’을 중심으로 강력한 연계를 구축하고 있지만, 대전과 여러 장소와 문화 콘텐츠들은 그저 1:1의 관계를 맺고 있을 뿐이었다. 이상의 결과는 ‘노잼도시’ 장소성이 휘발성과 장소상실의 위험을 내포하고 있음을 드러낸다. 텍스트 분석 결과는 확장되고 복잡한 대전 방문의 연결망 커뮤니티를 생성하지 못했다. 대전이란 장소를 그저 소비의 대상으로만, 사람들은 소비자로만 머물게 할 가능성이 크다. 아즈마 히로키의 ‘데이터베이스 소비’처럼, ‘노잼의 도시 대전’은 블로그 유저들 사이에서 ‘모에 Moe’화 되어, ‘밈’으로 소비된다. 꾸준히 대전에서 ‘유잼’의 장소성을 형성해 온 원주민과의 마주침, 여행지 배회와 다양한 감정이 없는 장소 소비는 나만의 재미를 지닌 장소성을 생성하지 않는다. 새로운 장소성을 만들지 못한 방문자들에게 계속 대전은 ‘노잼’일 뿐이다.

This study explores how ‘Snoozefest Daejeon’ has been created on social media platforms by employing Big Data analysis (text mining and semantic network analysis). In this work, the texts from 5,875 blogs during 2015-2021 were collected by Python to locate keywords(nodes), topics, and the structural network of words. KoNLPy(Korean morpheme analyzer tool) extracted nouns, proper nouns, adjectives, and verbs to perform the natural language process. Before 2019, the word No-Jam, roughly translated to English as ‘snoozefest,’ was mainly used to depict boring movies, games, or people but had no relation to Daejeon City. TF-IDF scores revealed that since 2019 Daejeon City has been the feature term of ‘snoozefest city.’ The TF-IDF evaluated the importance of the term Daejeon in massive documents. LDA(Latent Dirichlet Allocation) modeling determined the number of topics as eight for blogs. Blog text focused more on personal sentiment and experience based on daily active accounts. LDA revealed that blog users wanted to go to attractive cafes to enjoy their specific ambiance and later show off the experience by posting photos. The top feature words with high TF-IDF scores also supported the trend. PageRank centrality analysis and network clustering(CONCOR) also demonstrated that the story of ‘visiting Daejeon City’ significantly led to other themes in the blog text. People traveled to the snoozefest place, Daejeon City, and found unexpected or hidden fun at a specific place, a cafe, but not specific to its locality. Like Azuma Hiroki’s term “database consumption,” this travel culture differed greatly from classic touring, experiencing the historical and cultural narrative. Semantic Network Analysis also proved people consumed a single element of snoozefest place, treating Daejeon as a meme. The snoozefest Daejeon’s status as a meme was iterated by messages, which the blog users-from ‘hipster wannabe’ culture-had rapidly spread to continue the conversation with each other. As a ‘media ritual,’ this consumption trend shows the weak relation between humans and place. Daejeon’s database consumption makes people lose not only the chance to interact with the place but also the sense of place.

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