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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이연준
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 홍익대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수28
이 논문의 연구 히스토리 (2)
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현대의 전시는 발전된 디지털 기술의 적극적 이용과 예산 및 규모의 블록버스터화, 테마전시의 발생, 전시물의 다양화 등의 영향으로 변화하고 있다. 특히 블록버스터화와 디지털 기술의 발전으로 전시는 더욱 화려하고 아름다운 물리적 환경을 제공할 수 있게 되었다. 관람객들은 전시물을 눈으로만 보는 것이 아니라 오감을 사용하여 다양한 체험을 하는 주체가 되었다. 또한 전시물의 다양화와 테마전시의 발전으로, 관람객들은 유명한 예술가의 진품이 없어도 기꺼이 새롭고 즐거운 경험을 위해 전시장을 찾게 되었다. 관람객들의 경험은 물리적 서비스스케이프라는 물리적 환경과, 전시장 직원, 관람객, 그들 간의 상호작용 등을 포함하는 사회적 서비스스케이프를 통해서 총체적으로 제공된다.
빅데이터의 중요성이 부각된 후, 빅데이터 분석을 통한 소비자의 니즈 파악은 이미 많은 업계에서 중요한 마케팅 수단이 되고 있다. 그러나 전시 분야에서는 관람객들이 남기는 이용 후기 데이터가 적지 않음에도 불구하고, 이를 통한 관람객들의 니즈 파악 시도는 적은 편이다.
따라서 본 연구에서는 예매 사이트에 남겨진 관람객들의 이용 후기를 수집하고 분석하여 전시의 어떤 요소가 관람객에게 영향을 주는지 알아보고자 했다. 이를 위해 국내에서 가장 점유율이 높은 인터넷 티켓 판매 사이트인 인터파크의 연간 전시 랭킹 페이지에 랭크된 2012년부터 2020년 사이의 전시들을 대상으로, 해당 전시에 다녀온 관람객들의 후기 데이터를 크롤링하여 수집하고 분석하였다. 너무 후기 수가 적은 전시나 전시라고 보기 힘든 형태의 행사들을 제외하고, 335개의 전시 정보와 27,234개의 후기 데이터를 모을 수 있었다. 이 후기들을 이용한 첫 번째 분석 방법으로는 관람객들이 이용 후기를 작성할 때 어떤 단어를 얼마나 많이 사용했는지 시각적으로 파악할 수 있는 워드클라우드를 선택했다. 두 번째 방법은 LDA를 기반으로 한 토픽모델링으로, 관람객들의 이용 후기 안에 숨어있는 주제들과, 그 주제를 구성하는 단어들을 알아보는 수단으로 사용하였다.
우선 모든 전시 후기를 대상으로 워드클라우드와 토픽모델링을 실행하였고, 전체 후기의 10% 가량인 별점 3점 이하의 후기들을 두 번째 대상으로 하였다. 토픽모델링의 결과는 pyLDAvis를 통해 시각화하였다.
추출된 단어들 중 맥락을 파악하기 힘든 모호한 단어들이나, 별점에 따라 그 쓰임이 달라질 것 같은 단어들은 세 번째 분석 방법인 Word2vec 모델을 이용한 단어 간 유사도 측정을 거쳤다. 단어 간 유사도 측정을 통하여 관람객들이 후기에서 특정 단어와 가까이에 사용한 단어들을 파악하여 어떤 의도로 사용했는지 유추하였다.
그리고 별점 3점 이하의 후기들을 역추적하여 어떤 특성을 가진 전시들이 별점 3점 이하의 후기들을 많이 받게 되었는지 분석하였다. 해당 전시들은 분석 결과 특성에 따라 테마전시, 전시물 위주의 정보 전달 전시, 진품 전시물 위주 전시, 이렇게 세 개의 그룹으로 나눌 수 있었다. 그룹별로 워드클라우드와 토픽모델링을 시행하여, 관람객들이 해당 후기들을 작성하는 과정에서 어떤 단어를 많이 사용했고, 어떤 요인에서 영향을 받았는지 확인하였는데, 이 과정에서 전시물, 전시매체, 관람객 밀도, 공간/환경, 동행인, MD상품, 예매/운영, 가격이라는 여덟 가지 영향 요인을 도출하였다. 그리고 이 여덟 가지
요인들을 전시장에서 제공하는 서비스스케이프 요인들과 연결하여 정리하였다.
연구 과정에서 재미와 새로움에 대한 단어들은 후기의 맥락이 변해도 늘 긍정적인 의도로 사용됨을 알게 되었다. 따라서 ‘재밌다’, ‘즐겁다’, ‘새롭다’는 표현들을 사용한 후기를 많이 받은 전시들은 어떤 특성을 가졌는지, 다시 한번 역추적하는 프로그래밍을 통하여 분석하였다. 여러 방식의 체험이 가능하게 설계된 미디어 전시와 테마전시가 있었고, 다량의 진품 전시물 위주의 정보 전달 전시, 진품 전시물들을 사용하되 심미적, 엔터테인먼트적 기능도 가진 전시들이 있었다. 또한 앞서 발견한 여덟 개의 전시 경험 영향 요인에 체험/스토리를 더해, 총 아홉 개로 분류하여 정리하였다.
본 연구를 통해 빅데이터의 활용이 다른 분야에 비해 적었던 전시 분야에서 관람객의 후기를 분석하여 관람객의 경험을 유추해 볼 수 있었고, 전시 운영, 입장 전 대기 시스템, MD 상품 등에 대한 중요성을 인지하여 전시 구성과 관련하여 고려해야 할 요인을 추가적으로 규명할 수 있었다. 더불어, 현장에서 관람객을 만나기 어려운 코로나-19와 같은 특수한 상황 속에서 전시에 대한 연구를 지속할 수 있는 방법을 제시하였다.
본 연구가 관람객들에게 바람직한 방향의 전시장 서비스스케이프를 제공하여, 전시 관람 경험의 질을 높이는 데에 도움이 될 수 있기를 기대한다.
빅데이터의 중요성이 부각된 후, 빅데이터 분석을 통한 소비자의 니즈 파악은 이미 많은 업계에서 중요한 마케팅 수단이 되고 있다. 그러나 전시 분야에서는 관람객들이 남기는 이용 후기 데이터가 적지 않음에도 불구하고, 이를 통한 관람객들의 니즈 파악 시도는 적은 편이다.
따라서 본 연구에서는 예매 사이트에 남겨진 관람객들의 이용 후기를 수집하고 분석하여 전시의 어떤 요소가 관람객에게 영향을 주는지 알아보고자 했다. 이를 위해 국내에서 가장 점유율이 높은 인터넷 티켓 판매 사이트인 인터파크의 연간 전시 랭킹 페이지에 랭크된 2012년부터 2020년 사이의 전시들을 대상으로, 해당 전시에 다녀온 관람객들의 후기 데이터를 크롤링하여 수집하고 분석하였다. 너무 후기 수가 적은 전시나 전시라고 보기 힘든 형태의 행사들을 제외하고, 335개의 전시 정보와 27,234개의 후기 데이터를 모을 수 있었다. 이 후기들을 이용한 첫 번째 분석 방법으로는 관람객들이 이용 후기를 작성할 때 어떤 단어를 얼마나 많이 사용했는지 시각적으로 파악할 수 있는 워드클라우드를 선택했다. 두 번째 방법은 LDA를 기반으로 한 토픽모델링으로, 관람객들의 이용 후기 안에 숨어있는 주제들과, 그 주제를 구성하는 단어들을 알아보는 수단으로 사용하였다.
우선 모든 전시 후기를 대상으로 워드클라우드와 토픽모델링을 실행하였고, 전체 후기의 10% 가량인 별점 3점 이하의 후기들을 두 번째 대상으로 하였다. 토픽모델링의 결과는 pyLDAvis를 통해 시각화하였다.
추출된 단어들 중 맥락을 파악하기 힘든 모호한 단어들이나, 별점에 따라 그 쓰임이 달라질 것 같은 단어들은 세 번째 분석 방법인 Word2vec 모델을 이용한 단어 간 유사도 측정을 거쳤다. 단어 간 유사도 측정을 통하여 관람객들이 후기에서 특정 단어와 가까이에 사용한 단어들을 파악하여 어떤 의도로 사용했는지 유추하였다.
그리고 별점 3점 이하의 후기들을 역추적하여 어떤 특성을 가진 전시들이 별점 3점 이하의 후기들을 많이 받게 되었는지 분석하였다. 해당 전시들은 분석 결과 특성에 따라 테마전시, 전시물 위주의 정보 전달 전시, 진품 전시물 위주 전시, 이렇게 세 개의 그룹으로 나눌 수 있었다. 그룹별로 워드클라우드와 토픽모델링을 시행하여, 관람객들이 해당 후기들을 작성하는 과정에서 어떤 단어를 많이 사용했고, 어떤 요인에서 영향을 받았는지 확인하였는데, 이 과정에서 전시물, 전시매체, 관람객 밀도, 공간/환경, 동행인, MD상품, 예매/운영, 가격이라는 여덟 가지 영향 요인을 도출하였다. 그리고 이 여덟 가지
요인들을 전시장에서 제공하는 서비스스케이프 요인들과 연결하여 정리하였다.
연구 과정에서 재미와 새로움에 대한 단어들은 후기의 맥락이 변해도 늘 긍정적인 의도로 사용됨을 알게 되었다. 따라서 ‘재밌다’, ‘즐겁다’, ‘새롭다’는 표현들을 사용한 후기를 많이 받은 전시들은 어떤 특성을 가졌는지, 다시 한번 역추적하는 프로그래밍을 통하여 분석하였다. 여러 방식의 체험이 가능하게 설계된 미디어 전시와 테마전시가 있었고, 다량의 진품 전시물 위주의 정보 전달 전시, 진품 전시물들을 사용하되 심미적, 엔터테인먼트적 기능도 가진 전시들이 있었다. 또한 앞서 발견한 여덟 개의 전시 경험 영향 요인에 체험/스토리를 더해, 총 아홉 개로 분류하여 정리하였다.
본 연구를 통해 빅데이터의 활용이 다른 분야에 비해 적었던 전시 분야에서 관람객의 후기를 분석하여 관람객의 경험을 유추해 볼 수 있었고, 전시 운영, 입장 전 대기 시스템, MD 상품 등에 대한 중요성을 인지하여 전시 구성과 관련하여 고려해야 할 요인을 추가적으로 규명할 수 있었다. 더불어, 현장에서 관람객을 만나기 어려운 코로나-19와 같은 특수한 상황 속에서 전시에 대한 연구를 지속할 수 있는 방법을 제시하였다.
본 연구가 관람객들에게 바람직한 방향의 전시장 서비스스케이프를 제공하여, 전시 관람 경험의 질을 높이는 데에 도움이 될 수 있기를 기대한다.
목차
1. 서론 11.1 연구 배경과 목적 11.2 연구 범위와 방법 31.3 연구 흐름도 82. 이론적 배경 92.1 전시의 개념과 역사 92.1.1 전시의 개념 92.1.2 전시의 역사 112.1.3 한국 전시의 특징 142.2 전시의 분류 152.2.1 전시 함유량 비율에 따른 분류 162.2.2 체험 요소에 따른 분류 182.2.3 전시의 기능에 따른 분류 202.2.4 전시물의 성격에 따른 분류 212.3 전시 분석 틀 232.4 서비스스케이프의 이해 242.4.1 서비스스케이프의 개념과 요인 242.4.2 전시에서의 서비스스케이프 요인 273. 빅데이터 분석 323.1 빅데이터 323.2 자연어 빅데이터를 활용한 분석 343.3 분석방법 353.3.1 워드 클라우드 353.3.2 LDA를 활용한 토픽모델링 363.3.3 Word2Vec를 활용한 단어 간 유사도 분석 394. 전시 분석 424.1 분석 대상 전시 선정 방법 424.2 분석 대상 전시 목록 크롤링 444.3 분석 대상 전시 전처리 465. 후기 분석 505.1 후기 데이터 수집 505.2 후기 분석 과정 515.2.1 분석 대상 후기 크롤링 515.2.2 후기 전처리 525.2.3 전체 전시 후기 분석 575.2.4 별점 3점 이하의 후기 분석 785.2.5 별점 3점 이하의 후기 역추적 925.2.6 특정 단어 사용 후기 역추적 1116. 분석 결과 1416.1 전체 전시 후기 분석 결과 1416.2 별점 3점 이하의 후기 분석 결과 1446.3 특정 단어 사용 후기 분석 결과 1477. 결 론 1507.1 연구 요약 및 시사점 1507.2 한계와 향후연구 1578. 참고문헌 158ABSTRACT 165
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