왜 새로운 관광지 리스트가 필요한가?

대한민국 관광 산업은 지난 수십 년간 성장해 왔으나, 그 척도는 방문객 수라는 지표에 머물러 있었습니다. 개인의 취향이 세분화되는 초개인화 시대에는 이러한 양적 지표만으로는 방문객이 실제로 만족했는지, 정말 추천하고 싶은 곳인지를 알 수 없습니다.

기존 관광 순위 자료들은 추천위원회의 제안에 의존하는 주관적 성격이 강하거나 상업적 기준에 치우쳐, 유명 관광지가 반복 선정되고 전국을 폭넓게 포괄하지 못하는 한계를 지닙니다. 또한 관광지 홍보가 주로 이루어지는 디지털 플랫폼의 특성상 '인기 있는 곳을 더 인기 있게' 만드는 매튜 효과(Matthew effect)가 심화되어, 지역 간 불균형과 숨은 관광지 발굴 지연이 발생하고 있습니다.

이에 야놀자리서치의 한국 관광지 500은 전국 229개 지자체의 관광지를 전수에 가깝게 조사하고, 소셜데이터 기반의 감성 분석을 더해 관광지의 인지도와 감성 반응까지 정량적으로 측정함으로써, 관광분야의 과제인 수급 불균형과 지역 편중 해소에 기여하고자 합니다.

이론적 배경

현대의 여행자는 더 이상 수동적인 관람객이 아닙니다. 디지털 플랫폼 위에서 실시간으로 정보를 탐색하고, 자신만의 취향에 맞게 여정을 설계하며, 그 경험을 다시 네트워크를 통해 확산시키는 능동적 존재로 변화했습니다. 한국 관광지 500은 이러한 여행자 행태의 구조적 변화를 반영해, 환경심리학의 자극-유기체-반응(S-O-R: Stimuli-Organism-Response) 이론과 정보시스템 분야의 정보채택 모형(IAM: Information Adoption Model)을 디지털 환경에 맞게 재해석하고, 나아가 매튜 효과(Matthew Effect)를 함께 고려한 통합적 분석 틀을 적용합니다.

관광 행동을 소셜데이터로 설명할 수 있는 이유는, 여행자의 행동 자체가 자극-반응의 구조를 따르기 때문입니다. S-O-R 이론에 따르면 외부 자극(Stimuli)은 개인의 내적 상태(Organism)에 영향을 미쳐 행동 반응(Response)을 유발합니다. 인스타그램 숏폼 영상, 유튜브 브이로그, 블로그 게시물과 같은 디지털 콘텐츠는 여행자의 감각과 감정을 직접 건드리는 자극물로 작용해 실제 방문이라는 행동을 이끌어냅니다. 즉 소셜데이터에 남은 언급과 반응은 단순한 여론이 아니라, 실제 관광 행동을 촉발한 자극과 그 결과가 함께 기록된 흔적입니다.

그렇다면 수많은 콘텐츠 중 어떤 것이 실제로 여행자에게 채택되어 행동으로 이어지는지를 구분할 기준이 필요한데, 이를 설명하는 것이 IAM 모형입니다. IAM 모형은 '맛집 줄 서기'에 비유할 수 있습니다. 언급량(버즈량)은 식당 앞에 늘어선 줄과 같아서, 아직 가보지 않았어도 "많은 사람이 다녀갔으니 검증된 곳일 것"이라는 사회적 증거를 제공하며 선택의 불확실성을 낮춰줍니다. 그러나 줄이 길다고 반드시 맛이 뛰어난 것은 아니듯, 언급량이 많다고 해서 그 관광지가 실제로 만족스러운 곳이라는 보장은 없습니다. 그 관광지를 실제로 경험한 이들이 얼마나 긍정적으로 느꼈는지, 즉 감성이 뒷받침되어야 비로소 재방문과 추천으로 이어지는 진짜 매력이 확인됩니다. 언급량이 초기 유입의 문턱을 낮추는 신호라면, 감성은 그 경험이 실제로 좋았는지를 보여주는 신호인 셈입니다.

이 두 지표를 함께 봐야 하는 이유는 디지털 플랫폼의 구조적 편향에서도 드러납니다. 추천 알고리즘은 이미 언급량이 많은 관광지를 더 자주 노출시키고, 그 노출이 다시 언급량을 늘리는 선순환을 만듭니다. 반면 실제로는 만족도가 높음에도 초기 언급량이 적은 관광지는 알고리즘의 선택을 받지 못한 채 묻히는 매튜 효과(Matthew Effect)가 발생합니다. 한국 관광지 500은 전국 229개 지자체를 전수에 가깝게 조사해 이러한 관광지들이 애초에 누락되지 않도록 하고, 언급량과 감성을 순위 기준으로 동등하게 반영함으로써 언급량이 적어도 감성이 높은 관광지가 정당한 순위를 받을 수 있도록 설계했습니다.

이에 따라 한국 관광지 500은 관광지의 매력을 언급량과 감성이라는 두 핵심 축으로 측정합니다.

방법론

야놀자리서치의 한국 관광지 500은 소셜 빅데이터 기반의 관광지 평가를 위하여 분석 대상 지자체, 관광지, 채널을 선정하고 데이터를 수집한 후, 개발한 평가지표를 활용하여 최종 관광지 500선을 선정합니다.

1목적

• 관광지의 인지도와 더불어 소셜데이터의 감성분석을 통한 매력을 함께 측정해 관광지에 대한 순위를 제공
• 인지도뿐만 아니라 관광객의 감성을 함께 분석하여 국내의 숨은 관광지를 발굴

2평가 프레임워크

이 모델은 자극-유기체-반응(S-O-R) 이론과 정보채택모형(IAM)을 이론적 근거로 삼아, 관광지의 매력을 2개 축으로 구성합니다.

3데이터 수집

4측정 방법

한국 관광지 500은 서로 다른 스케일을 가진 언급량과 감성 점수를 단순 결합했을 때의 왜곡을 방지하기 위해, 절대 수치가 아닌 상대적 순위를 기반으로 하는 평가 모델을 활용합니다.

Step 1. 언급량 및 감성 점수 산출

관광지에 대한 소셜 데이터와 감성 분석 결과를 토대로 (1)언급량과 (2)감성 점수를 산출

Step 2. 개별 순위 산출 & 통합 순위화

언급량과 감성 점수를 기초로 하여 관광지에 대한 언급량 순위와 감성 순위를 산출하고, 감성 순위와 언급량 순위의 평균 순위를 계산해 통합순위를 산정합니다.
※ 통합 순위가 같을 경우 언급량 우위 적용 (언급량이 더 높은 쪽이 우선순위를 가져감)

선정된 관광지는 순위에 따라 1티어(1~100위), 2티어(101~300위), 3티어(301~500위, 세부 순위 비공개)로 등급화됩니다. 또한, 전국을 서울, 부산, 제주 등을 포함한 총 9개 권역으로 세분화해 권역별 순위를 공개하며, 관광지 유형별(자연경관/역사문화/엔터테인먼트) 순위도 함께 발표합니다.