관람객 이용 후기 빅데이터를 활용한 전시 관람 경험 요인에 관한 연구
초록
연구배경 현대 전시 관람객들은 전시장에서 제공하는 물리적, 사회적 서비스스케이프를 통해 오감을 활용하는 다양한 경험을 하고, 이를 후기로 남긴다. 하지만 전시 분야에서의 마케팅이 중요해진 요즘에도, 후기를 관람객 성향을 알기 위한 빅데이터로 활용하고자 한 시도는 제한적이다. 본 연구는 관람 후기 분석을 통해 주제가 있는 상업 전시에서 관람객 경험에 영향을 미치는 물리적, 사회적 서비스스케이프 요인을 파악하고, 상업 전시의 기획 및 디자인 과정에서 고려할 내용을 제언하고자 하였다.
연구방법 본 연구에서는 관람객들의 전시 후기 분석을 통하여 전시 경험에 영향을 미치는 서비스스케이프 요인을 알아보았다. 이를 위해 인터파크 랭킹 페이지에서 제공하는 2012년부터 2020년 사이의 연간 전시 순위 페이지를 크롤링하여, 335개의 전시 데이터와 27,234개의 후기 데이터를 수집하였다. 본 데이터를 분석하기 위해 워드클라우드, LDA(Latent Dirichlet Allocation)를 기반으로 한 토픽모델링, Word2Vec 모델을 활용한 단어 간 유사도 측정의 세 가지 방법을 사용하였다.
연구결과 그 결과, 도슨트, 오디오 가이드, 전시 매체, 시각적 아름다움, 관람객의 취향, 공간의 밀도 등을 포함한 14가지의 영향 요소가 밝혀졌으며, 이 요소들 중 11가지는 전시회에서 제공하는 서비스스케이프 요인 중 정보 전달에 관한 부분, 전시물, 전시 환경과 연관이 있었다. 그 외에도 MD 상품, 예매/운영, 동행인이 관람객의 경험에 영향을 주었다.
결론 본 연구는 빅데이터 활용도가 낮았던 전시 분야에서 관람객들의 리뷰를 분석하여 관람객들의 경험을 파악하고, 팬데믹과 같은 정상적 전시 운영이 어려운 상황에서도 전시 관련 연구를 지속할 수 있는 방법론을 제시하였다. 또한 전시 구성과 관련하여 고려해야 할 요인을 추가적으로 규명하고, 중요도를 선별하였다.
Abstract
Background Visitors’ experiences of modern exhibitions are various using five senses through physical servicescape and social servicescape of exhibitions, and they tend to write a lot of reviews. However, even though marketing is considered important in the field of exhibition, there are few attempts to analyze reviews from visitors as big data. This study tried to analyze the visitor’s reviews and identify which servicescape factors influence the visitor’s experience.
Methods This study tried to identify which factors affect visitors' exhibition experiences through review analysis by collecting 335 exhibitions data and 27,234 reviews crawled of the exhibitions ranked on the annual exhibition ranking pages provided by Interpark. Three methods of analyzing the reviews which used in this study were WordCloud, Topic modeling based on latent Dirichlet allocation (LDA), and the similarity measurement between words using the Word2vec model.
Results As a result, fourteen influential factors were found: docent, audio guide, exhibition medium, visual beauty, visitors’ taste, the density of space, etc. Eleven of these factors were related to information delivery, exhibits, and exhibition environment among factors of servicescape provided by exhibitions.
Conclusions This study analyzed visitors’ reviews to identify visitors’ experiences and presented a methodology to research exhibitions even in difficult situations like the COVID-19 pandemic. In addition, this study revealed important factors to be considered when planning and designing exhibitions in terms of the importance of exhibition operations, a waiting system for admission, and MD products, etc. Words extracted from this study can be useful resources to design an exhibition.
Keywords:
Exhibition, Exhibition Design, Servicescape, Big Data, Topic Modeling, 전시, 전시 디자인, 서비스스케이프, 빅데이터, 토픽모델링1. 서론
전통적 개념의 전시는 연구와 교육을 위한 수단이었지만, 오늘날의 전시는 미술관 생존 전략의 중요한 도구가 되었으며(Hwang, 2004), 미술관들은 관람객을 단순한 예술 감상자가 아니라 소비자로 인식하고 있고, 소비자 심리 파악을 위해 행동 분석 연구 등의 기업 경영 전략 도입까지 고려하고 있다(Choi, 2007). 한국의 미술관들은 2008년 5월 실시된 국립박물관 관람료 무료화, 주 5일 근무제 정착으로 인한 여가 시간 증대 및 각종 문화 시설들과의 경쟁, 지역 공동체로부터의 서비스 요구 증가 등으로 경쟁력을 강화해야 하게 되었으며, 마케팅과 커뮤니케이션에 집중하기 시작하였다(Cho, 2019).
또한, 관람객들이 전시에서 더 나은 경험을 하고 더 높은 몰입감을 가질수록 다시 전시장을 찾게 되기 때문에(Chung, 2008), 현대의 전시 디자이너들은 전시 공간과 전시물을 넘어서 관람객들의 경험 자체를 디자인하게 되었다(Kim, Kim & Choi, 2008). 관람객을 소비자로 인식하고 마케팅 경쟁력을 가지고자 노력하는 현대 전시에서는, 전시물 자체보다 테마 위주의 물리적 환경의 비중이 더 높은 전시 또한 나타나고 있다(Choi & Kim, 2005). 이에 따라 비트너(Bitner, 1992)가 제시한, 서비스 제공자와 소비자 모두의 행동에 영향을 미치는 환경인 서비스스케이프(Servicesacape)의 중요성이 전시장에서도 높아지고 있다고 할 수 있다.
하지만, 운승원, 김창수, 그리고 허성란(Woon, Kim & Hor, 2012)과 곽온, 이병철(Gwak & Lee, 2015), 정봉희(Jeong, 2020) 등의 연구에서 알 수 있듯, 전시 분야에서의 서비스스케이프 관련 연구는 기업 및 지역 박람회를 위주로 이루어지고 있으며, 특히 사회적 서비스스케이프(Social servicescape)에 대한 연구는 제한적이다.
본 연구는 관람객의 관람 후기 분석을 통해 주제가 있는 상업 전시에서 관람객의 전시 경험에 영향을 미치는 물리적, 사회적 서비스스케이프 요인을 파악하고, 상업 전시 제작 시 고려 사항으로 참고가 될 수 있도록 하고자 하였다.
1. 2. 연구 방법
관람객의 생생한 경험을 알아보기 위한 연구 방법으로 빅데이터(Big data) 분석을 선택하였다. 김정숙(Kim, 2012)에 따르면, 빅데이터는 현재의 시스템으로 처리하기 어려운 거대한 데이터 집합을 의미했지만, 오늘날에는 관련 도구와 플랫폼, 분석 기법까지 포괄하는 용어로 변화하였으며, 각종 SNS 등에서 수집하는 정보를 분석하여 소비자의 마음을 읽는 방법으로 급부상하고 있다. 빅데이터 분석을 이용하면, 첫 번째, 관람객들이 연구를 의식하지 않고 자발적으로 남겨놓은 결과물을 이용하기 때문에 생생한 감상을 얻을 수 있고, 두 번째, 온라인 공간에 이미 남겨진 데이터를 사용하기에, 물리적, 시간적 제약 없이 다양한 종류의 전시를 다룰 수 있다. 특히 다수의 전시 운영이 중단되거나 예약제로 바뀌었던 팬데믹(COVID-19 pandemic) 상황에 이용하기 적합한 방법이었다고 할 수 있다.
연구를 위한 후기 자료 수집은 인터파크의 티켓 판매 페이지에 남겨진 ‘이용 후기’란을 활용하였다. 인터파크는 국내에서 가장 높은 점유율을 가진 티켓 판매 대행사이며(Cho, 2020), 이곳에서 티켓을 판매하는 전시는 주로 상업적 목적을 가진 사립 전시 기관이나 수익을 위해 장소를 대관하여 진행하는 기획전이다. 이는 관람객을 소비자로 인식하고 다양한 체험을 제공하고자 하는 전시에 해당한다.
인터파크에서는 연간 랭킹 페이지의 ‘전시’ 파트에서 2012년부터 현재까지의 전시 예매 점유율 순위를 연도별로 제공하고 있다. 특히, 본 연구에서는 2012년부터 2020년까지의 순위 데이터에 포함되는 전시 중 후기가 50개 이상인 전시를 대상으로 하였다. 이에 해당하는 총 335개 전시 중 전시장 내 공연, 각종 박람회 등을 제외한 288개의 전시는 대부분 상업 목적의 사립 전시 공간에서 진행하는 전시회이거나, 장소는 국공립미술관이라 할지라도 전시 전문 기획사에서 장소를 대관하여 진행하는 전시에 해당하였다. 해당 전시들의 후기를 수집하기 위해 파이썬(Python) 언어와 셀레니움 웹 드라이버를 사용하여 연간 랭킹 리스트의 상세 페이지에 접속하고, 각 전시의 제목, 기간, 장소, 후기 수, 해당 페이지의 URL 수집을 자동화하였다. URL이 중복되는 전시는 하나로 통합하고, 같은 전시임에도 판매 페이지 분리로 후기 수가 따로 수집되는 경우 공통의 제목값을 부여하여 실질적 후기 수를 구하는 과정을 거쳤다. 각 판매 페이지 URL에 차례대로 접속하여 후기의 제목, 본문, 별점, 날짜 정보를 텍스트 형태로 수집한 뒤 페이지를 넘기며 크롤링하는 과정을 자동화하고 총 27,234개의 후기를 확보하였다. 후기 데이터는 불용어(Stopword) 제거와 표제어 추출(Lemmatization)이라는 전처리 과정을 거쳤다. 이후 워드클라우드, LDA(Latent Dirichlet Allocation, 잠재 디리클레 할당)를 이용한 토픽모델링을 시행하여 후기들 안에 잠재된 토픽들과 이를 구성하는 단어들을 추출하고 Word2Vec(Word to vector, 워드 투 벡터)1) 모델을 사용한 단어 간 유사도 분석으로 특정 단어들이 쓰인 맥락을 유추하였다. 마지막으로 관람객들의 후기 안에서 드러난 경험 영향 요인들을 선행 연구를 통해 도출한 전시장 서비스스케이프 요인에 대입하여 관람객들의 경험에 어떤 서비스스케이프 요인이 영향을 주었는지 분석하였다.
2. 이론적 배경
2. 1. 전시의 역사
전시와 전시 공간의 역할은 시간의 흐름에 따라 변화해왔다. 그 변화를 세 단계로 나누어 분류하는 것을 박물관 세대론이라고 한다. 임채진(Lim, 2017)의 정리에 따르면, 제1세대에서의 전시 공간은 보존을 주목적으로 하는, 왕가와 귀족들의 수집품을 보관하는 일종의 보물고 역할이었으며, 제2세대의 전시 공간은 기증받은 소장품과 수집품들을 시민들에게 공개하여 시민들을 계몽하고자 하였다. 19세기부터 20세기 전체를 관통하는 제2세대는 작가의 관점이 드러나는 작업장 성격의 전시 공간의 등장, 현재까지도 전시 공간에 가장 큰 영향을 주고 있는 화이트 큐브 형태의 등장, 지역주의적 미술관의 등장, 그리고 기존 전시 공간을 활용하여 리노베이션한 전시 공간의 등장 등이 이루어진 시기였다(Han & Yoon, 2020). 그러나 전시는 포스트모더니즘 시대의 도래와 함께, 지나치게 신성시되는 관람 공간에 대한 비판 제기와 함께 그 권위에 도전을 받았다(Choi, 2015). 이전에 없던 형태의 예술 작품들의 등장과 예술가들이 느낀 화이트 큐브의 한계는 다양한 전시 방식에 대한 시도로 이어졌고, 탈 화이트 큐브 운동은 제3세대 전시 공간의 특징 중 하나가 되었다(Moon, 2020). 또한 상업 자본주의 시대 안에서의 미술관은 시민들의 소비 유도 및 새로운 직종 창출의 역할까지 담당하게 되었고, 홍보 전략과 마케팅 기술 연구가 필요하게 되었다(Choi, 2007).
특히, 탈엘리트주의 방편 중 하나로 시작되었던 블록버스터(Blockbuster) 전시는, 대중의 좋은 반응과 전시장의 큰 수익을 동시에 끌어내며 오늘날까지 인기 있는 전시 형태로 자리 잡았다(Hwang, 2004). 현대 관람객들에게는 전시 경험을 공유할 ‘인증샷’의 촬영 가능 여부가 전시 선택 기준 중 중요 요인이 되었고, 관람객 증가를 위해 미술관들은 관람객들의 인증샷을 독려하거나 포토존을 전시장 내부로 들여오고, 사진 촬영을 주요 목적으로 하는 비주얼 콘셉트 전시 또한 기획하게 되었다(Kim, 2019). 전시의 상업화, 블록버스터 전시의 보편화, 촬영 위주의 전시 공간 증가 등은 테마파크형 뮤지엄(Theme park-style museum)의 등장으로 이어지기도 했다. 테마파크의 개념을 전시 공간에 적용하여 운영하는 테마파크형 뮤지엄은 21세기 전시 공간의 새로운 모습 중 하나라고 할 수 있다(Kwon, 2007).
2. 2. 서비스스케이프
비트너(Bitner, 1992)의 관점에서 보면 인공적으로 형성한 구매 환경을 서비스스케이프라고 한다. 그중에서도 물리적 서비스스케이프의 요인은 첫째, 실내온도, 조명, 소음, 냄새 등을 포함하는 환경 요소(Ambient conditions), 둘째, 목적 달성 및 성취를 용이하게 하기 위한 기계, 장비의 배열 방법, 크기, 형태를 포함한 배치와 기능성(Layout and functionality), 마지막으로 명시적 또는 묵시적 정보를 제공하는 사인과 상징물, 조형물 등과 같은 사인 및 심벌과 인공물(Sign, symbols & artifacts), 이 세 가지로 분류할 수 있다.
그러나 물리적 환경에 국한된 서비스스케이프는 서비스에 연관된 사람이나 사회적 요인의 역할은 포괄하지 않고 있다. 톰과 맥콜케네디(Tomb & McColl-Kennedy, 2003)에 따르면, 물리적 환경뿐 아니라 소비 공간에 포함된 다른 사회적 요인들을 결합하여 서비스를 이해할 필요가 있다. 이를 위해 톰과 맥콜케네디(Tomb & McColl-Kennedy, 2003), 로젠바움, 마시야(Rosenbaum & Massiah, 2011)가 제안한 사회적 서비스 스케이프는 물리적 측면과 소비 공간에 포함된 사람과 사람 간 관계, 집단의 기호, 사회적 상징, 장소 정체성 등을 결합한 개념이다.
전시장에서 제공하는 요인들을 물리적 서비스스케이프와 사회적 서비스스케이프의 기능에 맞추어 분류하기 위해, 물리적 서비스스케이프 요인을 ‘환경 요소’, ‘배치와 기능성’, ‘사인, 심벌과 인공물’이라는 세 가지 요인으로 나누었던 비트너(Bitner, 1992)의 기준에, 아래의 선행 연구에서 제시된 분류 기준들을 추가하였다.
참고한 선행 연구들은 전시장 서비스스케이프 요인들의 분류 기준을 편의성, 쾌적성, 매력성, 인적 서비스성, 접근성의 네 가지로 나누었던 곽온, 이병철(Gwak & Lee, 2015)의 연구, 앞선 네 가지 분류에 안정성의 기능을 포함하여 다섯 가지로 구분한 이혜련, 김봉석(Lee & Kim, 2012)의 연구, 전시장의 서비스스케이프 요인들을 매력 및 기능성, 부대시설, 분위기, 접근성 및 편리성의 네 가지로 구분한 이혁진, 손수진(Lee & Sohn, 2009)의 연구이다.
위 표를 도출하기 위해 앞서 소개한 선행 연구들(Gwak & Lee, 2015; Lee & Kim, 2012; Lee & Sohn, 2009)에서 언급된 모든 요소 중 중복되는 요소를 하나로 정리한 후 용어를 통일하였다. 또한 비트너(Bitner, 1992)의 물리적 서비스스케이프 요인들을 대분류로 두고 이혜련, 김봉석(Lee & Kim, 2012)의 연구에서 사용된 다섯 가지 특성으로 하위 분류를 한 뒤, 선행 연구에서 수집한 요소 전부를 분류에 맞게 재배치하였다. 사회적 서비스스케이프 요인을 포괄하기 위해 ‘사회적 요인’을 추가하고 특성을 ‘사회성’과 ‘상징성’으로 나눈 뒤, ‘상징성’은 전시물이나 작가의 명성, 역사적·문화적 맥락을 포함하는 개념인 ‘전시물이나 장소가 지니는 상징성’으로 정리하였다.
3. 후기 분석
3. 1. LDA 기반의 토픽모델링
전처리 과정을 거친 후기 텍스트의 잠재된 토픽들을 찾기 위해 LDA 기반의 토픽모델링을 시행하고, 웹 기반 시각화 도구인 pyLDAvis로 시각화하였다. 적정 토픽 수를 정하기 위해, 토픽모델링 과정을 반복 시행하여 토픽이 몇 개일 때 토픽의 분포가 고르고 토픽별 구성 단어들이 통일성을 가지는지 살펴본 후, 적정 토픽 수를 여섯 개로 정하였다. 여섯 개의 토픽들이 실제로 각각 어떤 주제를 가졌는지는 직접 단어들을 살펴보고 명명해야 하는데, 이를 위해 토픽별 람다값을 각각 1, 0.5, 0의 세 가지로 설정하고 분석을 시행하였다. 추출되는 토픽별, 람다값별 구성 단어들은 아래의 Table 22)에 정리하였는데, 아직 각 토픽의 실제 주제는 알 수 없기에 대신 토픽 번호를 부여하였다. 람다값은 1에 가까울수록 토픽 안에서 많이 사용된 단어들을 보여주고, 0에 가까울수록 해당 토픽만의 특징이 되는 단어들을 보여준다.
토픽 번호 1에서는 도슨트, 새로움, 흥미, 유익함 등에 관한 단어들이 많이 보이고, 2에서는 사진과 사람이 많은 것에 관한 단어들이 많이 보인다. 3에서는 느낌, 작품과 같은 단어들이 상위에 보이는데, 다만 ‘레이아웃’, ‘툴루즈’, ‘앙리’와 같은 전시 제목이나 작가 이름에 포함되는 단어들도 다수 포함되었다. 4에는 ‘그의’, ‘작품’, ‘좋았다’와 같은, 작품과 작가로부터 받은 감동에 관한 단어가 상위에 있고, 5에는 ‘의미 있는’, ‘뜻 깊은’과 같은 교훈적인 전시에서 도출된 것으로 보이는 단어들이 상위에 있다. 6에서는 ‘느낌을’, ‘싶네요’, ‘재밌다’, ‘체험을’, ‘예매를’과 같은 다양한 단어들이 도출되었다.
3. 2. Word2vec를 활용한 단어 간 유사도 분석
위에서 수집된 단어 중 단어 간 유사도 분석을 통해 맥락을 자세히 파악해야 할 단어들을 아래와 같이 토픽별로 선정하였다.
관람객들이 무엇을 ‘새롭다’, ‘색다르다’고 느꼈는지, ‘별로’인 것은 무엇인지, ‘공간이’를 주어로 말하고 싶었던 것은 무엇인지, ‘훨씬’은 어떤 상황에서 쓰였는지 등, 자세한 의견을 같이 파악하고 싶거나 맥락이 모호한 단어 위주로 선정하였다.
위 단어들과 가깝게 쓰인 단어들을 확인하고자 gensim 라이브러리의 Word2vec 모델을 로드하고, 전처리 과정을 거친 전체 관람 후기 텍스트를 skip-gram을 이용해 학습시킨 뒤 약 50회의 반복 학습 후 의미 있는 벡터값이 형성됨을 확인하였다. 유사한 단어 목록을 산출하기 위해 단어 벡터의 거리 계산(코사인 유사도)을 사용하였고, 이를 통해 지정 단어와의 유사도 값이 높은 상위 단어 30개의 목록을 산출할 수 있었다. 관람 후기에서 쓰인 단어 중 맥락을 자세히 파악하고자 Table 3의 단어들과 유사도가 높은 30개 단어를 Table 43)에 정리하였다.
위의 단어별 유사도 분석 결과를 관람객의 전시 관람 경험에 영향을 준 요인별로 나누어 정리하자면 아래와 같다.
첫째, 새로움에 대한 부분이다. 토픽 1에서 추출한 ‘새롭다’는 단어와 함께 쓰인 단어들, 그리고 6에서 추출한 ‘체험을’이라는 단어와 함께 쓰인 단어들을 살펴보면, 색다르고 새롭다는 느낌과 체험은 긍정적 후기로 연결됨을 알 수 있다. 둘째, 교육적 효과에 대한 요구이다. 토픽 1의 ‘도슨트’, ‘어려운’, 2의 ‘재밌다’, 3의 ‘이해가’, 4의 ‘그의’, 5의 ‘훨씬’과 같은 단어들의 추출 결과에 따르면 관람객은 도슨트, 혹은 다른 수단으로 스토리를 습득하고, 작가와 작품을 이해하고자 하며, 정보 습득에서 재미, 감동을 느꼈다. 원하는 만큼 정보가 습득되지 않았을 때는 실망감을 표현하였다. 셋째, MD 상품에 대한 부분이다. 토픽 1의 ‘좋겠어요’, 2의 ‘굿즈’의 유사도 분석 결과 MD 상품의 수량이 부족하여 구매하지 못한 일은 관람객이 아쉬움을 표현하는 후기를 남기도록 만들었다. 넷째, 공간과 환경에 대한 부분이다. 공간과 환경에 대한 관점은 다양했는데, 토픽 2의 단어인 ‘좋았는데’, 4의 ‘공간이’, ‘볼거리가’, 5의 ‘훨씬’의 유사도 분석 결과, 사람이 너무 많은 것에 대한 아쉬움, 좁은 공간에 대한 불만, 물리적 규모가 클 경우의 만족감, 실용적 시설(짐 보관소, 의자, 주차장) 부족에 대한 불만, 잘 꾸며진 공간에 대한 만족 등이 나타났다. 다섯째, 시각적 즐거움에 대한 부분으로, 토픽 3의 ‘느낌이’, 4의 ‘볼거리가’, 5의 ‘아름다움’의 유사도 분석 결과, 예쁘고 화려한 전시물, 전시장 내 요소들을 다양하게 접할 때의 즐거움과 감동이 드러났다.
그 외, 토픽 3의 ‘별로’에서, 관람객들은 기대한 요소가 전시장에 없거나 전시물과 평소 기호가 맞지 않으면 실망감을 드러내고 소비를 후회하였으며, 토픽 5의 ‘뜻 깊은’에서는 직원이 아닌, 전시를 함께 체험한 사람들과의 경험에 만족하기도 하였다. 토픽 6의 ‘인터파크에서’에서는 전시 입장 전 대기와 예매에 관한 경험도 전시 관람 경험에 대한 후기를 작성할 때 영향을 미친다는 점을 파악할 수 있었다.
3. 3. 후기 속 잠재된 토픽과 연관 서비스스케이프 요인
유사도 분석 과정을 거치며 파악한 단어들의 쓰임새와 토픽모델링을 통해 나눈 여섯 개의 토픽 주제를 참고하여 유추한, 각 토픽의 주제를 Table 5에 정리하였다. 또한 토픽모델링의 시각화 과정에서 람다값이 달라져도 중복으로 나타났던 단어들, 즉 사용의 빈도도 높고, 토픽의 특징이 되기도 하는 단어들을 핵심 구성 단어로 선정하여, 토픽별 주제가 어떤 단어들로 이루어지게 되었는지 드러나도록 하였다. 또한 토픽을 형성하는 단어들을 Table 1에서 정리한 전시장의 서비스스케이프 요인과 연결 지어 Table 54)에 함께 정리하였다.
새로움에 대한 인상 및 도슨트에 관련된 첫 번째 토픽에서는, 도슨트라는 인적 서비스에 대한 감상이 주를 이루었다. 정보 습득으로 인한 즐거움, 유익함은 전시 매체인 사인, 심벌, 인공물 요인으로 보완할 수 있다. 두 번째 토픽은 사진 촬영과 MD 상품에 대한 내용을 담고 있는데, 사진 촬영에서는 배경이 되는 매력적인 실내 조형물이 중요하며, 핵심 구성 단어들에서 ‘사람’, ‘많다’, ‘평일’, ‘주말’ 등의 관람객 밀도에 대한 부분도 드러나기에 밀도에 관련된 요인과 이를 보완해줄 요인을 연결하였다. 세 번째 토픽인 오디오 가이드 관련 부분은 매력적 안내/설명으로 보완 가능하며, ‘자세히’, ‘관람하다’, ‘주말’, ‘사람이’, ‘없어서’ 등은 낮은 관람객 밀도와 관련이 있기에 밀도 해소에 도움이 되는 요인들을 연결하였다. ‘작품’이나 ‘미술관’과 같은 단어는 전시장 자체와 작품이 지니는 가치, 즉 사회적 요인에 속하는 전시물, 장소가 지니는 상징성과 관련이 있다. 네 번째 토픽인 사회에서의 기호와 상징성 역시 관람객들이 작가와 작품의 가치를 판단하는 데에 영향을 준다. 또한, 포함된 ‘공간이’라는 단어도 유사도 분석 결과 이동 동선, 즉 공간 활용과 연관이 있고, 주차 시설이나 편의 시설, 휴식 공간 같은 실용적 공간과도 관련이 있어 해당 요소들이 포함된 서비스스케이프 요소들을 연결하였다. 더불어 해당 토픽에서 언급되는 ‘볼거리’나 ‘눈의’, ‘색의’, ‘눈에’ 같은 부분들은 사인, 심벌, 인공물 요인의 매력성 중 매력적 실내 디자인, 장식과 연관이 있다. 다섯 번째 토픽에서는 관람객들이 체험하는 스토리가 핵심 요소이며, 이를 함께 경험하는 다른 관람객, 로드마스터(전시 ‘어둠 속의 대화’에서의 가이드 역할), 도슨트와 같은 인적 서비스 요인에 대한 감상이 담겨있다. 마지막 토픽에서는 환경 요소 중 쾌적성 부분의 음악 관련 단어, ‘볼만한’과 같은 사인, 심벌, 인공물의 매력적 실내 디자인과 장식, 매력적 조형물과 관련된 단어들이 있었으며, 예매에 대한 단어들은 유사도 분석 결과 예매 과정, 입장 전 대기시간 경험 등을 반영한 것으로 드러났다.
4. 연구 결과
본 연구에서는, 관람객들이 전시 관람 경험에 어떤 요소의 영향을 받는지 알아보고자 관람객들의 후기를 수집하여 분석하였다. 인터파크에서 제공하는, 2012년부터 2020년까지의 전시 연간 랭킹에 랭크된 335개의 전시 데이터와 해당 전시에 남겨진 관람객들의 이용 후기 27,234건을 수집하고 해당 데이터의 분석 방법으로는 LDA를 이용한 토픽모델링, Word2Vec 단어 간 유사도 측정을 이용하였다. 이를 통해 관람객들의 전시 경험에 영향을 미치는 요인들을 알아보고 이를 전시장의 물리적, 사회적 서비스스케이프 요인과 연결하였다. 그 결과 도슨트, 전시물, 관람객의 밀도 등을 비롯한 다양한 요인들을 추출할 수 있었으며, 이 내용을 표로 정리하면 아래와 같다.
후기에서 나타나는 관람객의 전시 관람 경험에 영향을 주는 요인은 크게 네 가지로 구분된다. 첫 번째 분류인 정보 전달과 관련된 요인의 경우에는 도슨트, 오디오 가이드, 그리고 기타 전시 매체가 있었다. 두 번째는 전시물로, 관람객은 전시물의 시각적 아름다움과 전시물의 양에 대한 후기들을 남겼다. 세 번째는 전시 환경으로, 가장 많은 비중을 차지하는 관람객의 밀도에 대한 부분이 있었고, 전시 공간의 동선, 구조, 시각적 아름다움, 음악, 그리고 실용적 공간에 대한 수요가 있었다. 마지막은 ‘기타’로 분류한, Table 1의 전시장 서비스스케이프 요인에는 들어 있지 않으나 분명 후기를 통해 관람객에게 영향을 미쳤으리라 유추되는 요소들이다. 이러한 요소들은 MD 상품과 예매, 운영에 대한 부분, 그리고 동행인과 관련된 부분이다.
5. 연구의 의의와 한계
본 연구를 통하여 관람객에게 영향을 미치는 전시의 구성 요소와 서비스스케이프 요인을 알아보았다.
본 연구의 학문적 의의는, 연구 방법에 있어 빅데이터의 분석과 활용이 다른 분야에 비해 미비했던 전시 분야에서, 관람 후기를 빅데이터로 활용하여 관람객들의 경험을 조사한 것이다. 이를 출발점으로 분석 대상 데이터를 확대하거나 조건을 달리하며 연구를 계속 진행해 나간다면 더욱 효과적인 방법론과 설정값, 조건, 분류 등을 구축하여 관람객들의 경험과 전시장 서비스스케이프의 영향을 구체적으로 밝힐 수 있을 것이다. 또한 코로나 19의 유행으로 전시 운영이 정상적으로 이루어지지 않고, 관람객들과 안정적인 환경에서 직접 대면하기 어려운 상황에도 관람 경험에 대한 연구를 진행할 수 있는 방법론을 제시하였다.
실무적 의의는 본 연구를 통해 실제로 관람객들의 관람 경험에 영향을 주는 요인들과 그 비중을 파악할 수 있었다는 것이다. 특히, 전시 공간 밀도에 대한 언급이 많았으며, 도슨트와 같은 인적 서비스에 대한 반응이 두드러짐도 알 수 있었다. 또한 이전까지는 상대적으로 연구가 적은 편이었던 전시 운영, 예매 과정과 전시 입장 전 대기 시스템, MD 상품에 대한 중요성 또한 인지할 수 있었다. 따라서, 전시 구성과 관련하여 고려해야 할 요인과 비중을 선별하고, 추가로 규명한 것에 대한 의의가 있으며, 이러한 결과와 추출된 단어 자료들은 실제로 주제를 가진 상업 전시의 기획 및 디자인 과정에서 참고 자료가 될 수 있다.
그러나 본 연구 과정에서, 후기 분석 후 도출한, 관람 경험에 영향을 주는 전시장 서비스스케이프 요인과 실제 전시 공간을 비교하며 물리적 서비스스케이프의 상세 상황을 조사하는 단계가 필요하였으나, 대상 전시가 대부분 종료되었기에 조사를 진행할 수 없었다는 아쉬움이 남는다. 만약 실제 전시 공간 조사가 가능한 상설 전시를 대상으로 한 연구에서 본 연구와 같은 후기 분석 방법과 현장 조사를 병행한다면, 실제 현장의 조건을 반영하여 상황에 따라 관람객들의 경험이 어떻게 달라지는지 알아볼 수 있을 것이다. 더불어, 본 연구의 후기 수집은 티켓 판매를 위한 웹사이트 내에서 이루어졌기 때문에 조사 대상이 유료 전시에 한정되어, 대부분 무료로 운영되었던 국공립미술관 사례 등은 조사하기 어려웠다. 후속 연구에서 후기 데이터의 수집 범위를 포털 사이트 지도 서비스 내 후기나 블로그, 인스타그램과 같은 SNS 등으로 달리 적용해 본다면, 무료 전시나 국공립미술관 등 다른 성향을 가진 전시들에 대한 분석도 가능할 것이다.
Glossary
1) 김기용, 박찬정(Kim & Park, 2019)의 정의에 따르면, Word2Vec 방식은 단어의 공간적인 벡터값을 산출하여 단어 간의 거리를 구해 유사도를 측정하는 방법으로, 유사한 맥락에서 등장하는 단어들은 유사한 의미를 지니고 있다는 가설 아래 출발하였다.
2) 관람객들이 사용한 단어들을 그대로 추출하여 정리하였기에, 사용된 단어들의 한글 맞춤법 및 띄어쓰기는 규정에 어긋날 수 있다.
1) 유사도 측정을 통해 추출된 단어들은 관람객들이 사용한 그대로 추출하고 정리하여 나열한 것으로, 한글 맞춤법 및 띄어쓰기 규정에 어긋날 수 있다.
Acknowledgments
본 논문은 유정은의 2021년도 석사학위논문의 데이터를 활용하여 재구성하였음.
This work was written based on the Master Dissertation in 2021.
Notes
Copyright : This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/), which permits unrestricted educational and non-commercial use, provided the original work is properly cited.
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