수도권 2기 신도시 주거환경만족도 요인 분석 : 웹크롤링과 텍스트 마이닝을 활용하여

1. 연구의 배경 및 목적

지난 수십 년간 수도권에서는 주택난, 과밀화, 부동산 투기 문제가 발생하고 지방은 인구가 지속적으로 줄면서 지방도시 소멸 문제가 제기되고 있다. 이를 해결하기 위해 정부가 실시한 수도권 성장관리와 지역균형발전 정책에도 불구하고 수도권의 인구집중은 심화되어 왔다. 구체적으로 정부는 1980년대 말 수도권 주택부족 해소와 주택가격 안정을 위해 서울 인근지역인 평촌, 산본, 일산, 분당, 중동 지역에 1기 신도시를 건설하였다. 1기 신도시를 바탕으로 앞선 도시 문제가 일시적으로 해소되었다고 평가받고 있다. 하지만 2000년대 수도권으로 인구가 집중하면서 주택가격이 급등하였고 수도권에 10개의 2기 신도시를 건설하여 주택 공급을 바탕으로 주택 가격을 안정시키고자 했다(송의현·김경민, 2019). 그리고 최근 서울 인근에 양질의 저렴한 주택을 공급하기 위해서 2018년 9월 대출규제 정책과 함께 3기 신도시개발을 발표하였다. 특히 3기 신도시는 기존 신도시보다 서울과 인접거리에 있으며 대규모 자족 용지를 계획하고 있다. 그리고 친환경 개발, 대규모 택지공급으로 인한 부동산 시장의 수요안정 등을 위해 주거의 질을 높일 수 있는 지속가능한 신도시 건설을 목표로 하고 있다(국토교통부, 2020).

최근 경제중심 지표인 GDP보다 종합적인 정보를 얻기 위해 삶의 질과 지속가능성을 중심으로 관심이 전환되고 있다(통계청, 2020). 특히 주택을 포함한 근린환경의 삶의 질을 중요시하는 수요가 증가하고 있다(신은진·남진, 2012; Hu, 2013). 그리고 사람들이 근린생활공간에서의 주거 만족도가 낮으면 주거지를 떠나기 때문에, 도시민의 삶의 만족도는 주거선택 및 이주 요인과 밀접한 관련이 있다(Cao and Wang, 2016; Milić and Zhou, 2018; Barreira et al., 2019). 이를 통해 주거환경만족도는 개인의 만족도뿐만 아니라 도시의 지속가능성과 거주 적합성을 확인할 수 있는 지표이기 때문에 중요하다(안용진, 2016; Chen et al., 2019).

신도시의 주거환경만족도와 신도시로 이주하는 이유에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다(임준홍, 2014; 조용운 외, 2014; 민보경·박민진, 2019). 일반적으로 신도시의 주거환경만족도는 다른 도시보다 높은 것으로 나타났다(이외희 외, 2007; 조용운 외, 2014; 오용준·윤갑식, 2016). 이러한 요인은 신도시의 저렴한 주택가격과 쾌적한 주거환경(이춘호, 2001; 천현숙, 2004), 주거지 주변의 우수한 교육시설(이외희 외, 2007), 상업시설과 같은 기반시설(김용진·김성희, 2016), 녹지와 자연환경(박남희·김준영, 2004; 김주영·정성훈, 2008) 등이 영향을 미친 것으로 나타났다.

위와 같이 신도시의 주거환경만족도를 조사한 연구는 시간적, 금전적 제약으로 인해 소수의 신도시를 상이한 시점에서 설문조사를 통해 분석했고, 다수의 신도시를 동일한 시점에서 분석할 수 없는 한계점을 가지고 있다. 한편 최근 데이터를 수집하고 활용하는 기술이 발달하면서, 텍스트 자원을 바탕으로 새로운 가치 창출이 가능해졌다(강애띠·강영옥, 2018; Shin, 2019). 따라서 신도시의 주거환경만족도를 파악하는 방법으로 거주자가 자발적으로 작성한 주거환경에 대한 리뷰를 텍스트 마이닝을 활용해서 분석할 수 있다. 구체적으로 전통적인 설문조사 방법에서 벗어나 텍스트 마이닝을 활용한다면, 거주자가 생각하는 주거환경만족도 점수뿐만 아니라 왜 그런 점수를 주었는지에 대한 이유도 파악할 수 있다. 이런 새로운 접근방법은 신도시의 주거환경을 실시간으로 모니터링하고 거주민이 느끼는 불편요인을 확인하여 개선정책에 반영할 수 있다는 점에서 중요한 의미가 있다.

따라서, 본 연구는 부동산 중개 사이트 직방의 리뷰를 바탕으로 수도권 2기 신도시의 주거환경만족도 요인을 분석한다. 구체적으로 웹크롤링 기법을 활용하여 직방의 추천리뷰 데이터를 구축한다. 그리고 주거환경만족도에 대한 선행연구를 바탕으로 직방의 추천리뷰 데이터를 주거환경만족도 요인으로 분류하고, 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 2기 신도시의 주거환경을 만족 요인과 불편 요인으로 분석한다. 분석결과는 기존 신도시의 주거환경 불만족 요소를 파악하여 신도시 개선방안에 반영할 수 있을 뿐만 아니라 현재 진행하고 있는 3기 신도시 개발에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

2-1. 주거환경만족도 요인 분석

주거환경만족도에 관한 선행연구를 살펴보면, 대부분의 연구가 주거환경만족도에 대한 정의와 함께 설문조사를 바탕으로 주거환경만족도에 영향을 미치는 요인들을 분석하고 있다(Abass and Tucker. 2018; Mouratidis, 2018; Riazi and Emami, 2018). 주거란 인간이 거주하는 데 가장 기초적인 공간이고 동시에 삶의 질을 높이기 위해서는 주거에 대한 만족도가 중요하다. 주거환경만족도는 거주지와 그 주변 환경에 거주자가 가지고 있는 정서적인 느낌이라고 할 수 있다(Hu, 2013; 조용운 외, 2014; Gan et al., 2019; Wu et al., 2019b). 이런 느낌은 자신이 사는 공간에 대한 객관적인 평가와 시간적 경험을 축적하면서 복합적인 만족감이 나타나는 것으로 설명할 수 있고 이를 주거환경만족도로 정의하였다(이춘호, 2001; 신은진·남진, 2012; 김부성·정재호, 2015). 한편 주거환경만족도의 범위를 확장했을 때, 주거환경만족도를 저해하는 요인들은 근린생활을 악화시킬 뿐만 아니라 기존에 살고 있던 주거지를 떠나는 요인으로 작용할 수 있다(Cao and Wang, 2016; Milić and Zhou, 2018; Barreira et al., 2019). 또한, 주거환경만족도는 삶의 질에 대한 판단이 가능하고 도시의 지속가능성과 거주 적합성 여부를 평가하는 지표로 설명할 수 있다(안용진, 2016; Chen et al., 2019).

주거환경만족도 요인은 크게 쾌적성, 편리성, 안전성 3가지로 볼 수 있다. 쾌적성과 관련 있는 요인으로 자연환경(권기현 외, 2013; Abass and Tucker, 2018), 단지환경과 실내공간에 대한 쾌적성(박남희·김준영, 2004; Milić and Zhou, 2018) 그리고 도시의 미관 및 청소 상태를 의미하는 청결(Howley et al., 2009; 김지영·전희정, 2019) 등을 주로 제시하였다. 그리고 편리성으로는 상업시설 및 공공기관 접근의 편리성(성현곤, 2012; Chen et al., 2019; Gan et al., 2019) 그리고 대중교통 시설 이용의 편리성(김상섭 외, 2015; Wang and Wang, 2019) 등을 제시하였다. 마지막으로 안전성 요인을 분석한 연구에서는 교통사고에 대한 안전성(안용진, 2016), 범죄에 대한 안전성(Kellekci and Berköz, 2007; 김윤옥 외, 2016; Wu et al., 2019b; Azimi and Esmaeilzadeh, 2017) 등을 주요 변수로 활용하여 주거환경만족도에 미치는 관계를 확인하고 있다.

한편, 이런 주거환경만족도를 조사하는 방법으로 연구는 주로 설문조사 방법을 사용하였고 국내에서는 서울시 도시정책지표인 서울 서베이를 통해서 주거환경만족도에 영향을 미치는 요인을 분석하고 있다. 하지만 이런 조사방법은 공간적인 한계점을 가지고 있다. 구체적으로 직접적인 설문조사 방법은 조사 범위가 공간적으로 한정되어 있고 대규모 표본확보가 어려운 한계점이 있다(장한두, 2012; 김부성·정재호, 2015). 또한, 서울 서베이 자료를 활용하는 경우 자료의 공간적 범위가 자치구 단위로 제공되고 있어, 미시적인 공간단위의 실증분석에서 한계점을 가지고 있다. 서울 서베이는 가구주만을 대상으로 조사를 했기 때문에, 편중된 표본으로 인해 여성의 주거환경만족도를 대변할 수 없는 한계도 존재한다(신은진·남진 2012; 안용진 2016; 이동성 외, 2019).

2-2. 신도시의 주거환경 요인 분석

새로운 신도시들이 등장하면서 신도시로 주거를 이동하는 이유나 사람들이 신도시의 새로운 환경에 대해 만족을 하는지 알아보는 연구가 다수 진행되고 있다. 일반적으로 신도시는 다른 도시들과 비교했을 때 주거환경만족도가 높게 나타났다(이외희 외, 2007; 조용운 외, 2014; 오용준·윤갑식, 2016). 신도시로 주거이동을 하는 이유로는 주택 가격과 편의시설의 접근성(천현숙, 2004)이 중요하게 나타났다. 한편 신도시 주거환경만족도에 교육적인 요인(김윤서·김종진, 2016), 경제적인 요인(이춘호, 2001, 이외회 외, 2007), 자연환경 쾌적성(김용진·김성희, 2016; 김유훈, 2016; 백민·안형순, 2018) 그리고 대중교통 이용의 편리성(장한두, 2012) 등이 주요 요인으로 나타났다.

구체적으로 김용진·김성희(2016)의 연구에서 1기 신도시 거주민을 대상으로 ‘계속 거주 의사’를 분석한 결과 환경요소가 가장 중요한 요인으로 나타났고, 주변의 교육환경과 쇼핑환경이 거주의사에 유의한 영향을 미쳤다. 이에 따라 교육여건을 개선하고 다양한 상업시설 및 생활편의시설이 필요하다고 주장하였다. 마찬가지로 김주영·정성훈(2008) 연구에서는 2000년대 이후 개발된 2기 신도시의 경우 주로 30~40대 중심의 가구들이 많이 분포하는 것으로 나타났고, 이러한 특성으로 신도시 거주민들은 교육환경에 대한 관심이 높다고 주장하였다. 또한, 김유훈(2016) 연구에서는 1, 2기 신도시를 대상으로 신도시에 거주한 경험이 있을수록 사람들은 자연적·사회적 거주환경을 중요시하는 경향을 보였다고 설명하고 있다. 이외희 외(2007)의 연구에서 2기 신도시는 주거 내부 환경과 주거의 쾌적성이 주거환경만족도에 중요함을 보였고, 주거지 선택에서는 경제적인 요인과 신도시로부터 서울까지의 인접성이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

이처럼 신도시의 교육환경, 자연환경 등은 사람을 끌어당기는 요인(pulling factors)으로 작용할 수 있다. 한편 부족한 도시 서비스나 주거환경에 대한 불편은 사람들을 밀어내는 요인(push factors)으로 나타날 수 있다. 특히 2기 신도시의 경우 인프라 및 서비스시설이 부족해 대중교통, 의료시설, 쇼핑시설에 대한 만족도는 낮게 나타났다(이외회, 2007). 따라서, 신도시의 주거환경만족도에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해서는 거주자의 인구 사회적인 특성과 주거환경에 대한 거주자의 의견을 정확하게 파악해 내는 것이 중요함을 알 수 있다.

2-3. 텍스트 마이닝 분석

최근 빅데이터와 텍스트 마이닝 기술이 발전했고, 사람들의 의견이 담긴 온라인 리뷰를 활용해서 분석하는 연구가 진행되고 있다. 텍스트 마이닝은 비정형적인 리뷰에서 새로운 의미를 도출해내는 방법이다. 텍스트 마이닝에서 텍스트 분류는 텍스트 내용에서 사용자가 정의한 범주를 부여하는 과정으로(진미르·고호경, 2019), 주요 키워드를 바탕으로 리뷰를 분류하여 정량적인 분석을 할 수 있다(이주경·권영상, 2020). 한편 기존의 설문조사는 시간, 비용 측면에서 조사자의 인원이 제한되고 대표성이 부족하기 때문에 소비자나 사용자 입장에서 의미를 찾을 수 있는 사용자 리뷰가 더 중요하다고 볼 수 있다(Hu and Trivedi, 2020).

사용자 리뷰를 활용한 연구에서는 고객들이 기대하는 바를 파악하고 브랜드의 차별성을 도출하여 마케팅 전략, 경영 개발, 고객들의 만족도를 도출해 경영 방향을 수립하고 있다(Sezgen et al., 2019; Hu and Trivedi, 2020). Hu and Trivedi(2020)는 호텔을 이용한 고객들의 리뷰를 분류하여 국제 호텔 브랜드 인식과 국내 호텔 브랜드 간의 경쟁 구도를 확인했다. Shin(2019)의 연구에서는 Yelp의 LA 기차역을 대상으로 기차역 이용자들의 리뷰를 분류하였다. 이를 통해 기차역에서 자주 언급되는 불편인 안전, 보안, 청결, 주차의 서비스 품질의 개선이 필요하다는 것을 시사했다. 특히, 저소득층이 많이 거주하는 지역의 기차역에서 주차시설 부족에 관한 사용자의 불만이 많이 나타났고 노숙자 때문에 보안과 청결에 대한 불만이 많은 것으로 나타났다.

다음으로 주거환경과 연관된 키워드나 민원을 텍스트 마이닝을 통해 분석한 연구도 있다. 박재희·강영옥(2014)은 트위터 공간정보와 SNS에 주거환경과 연관된 키워드를 추출하여 서울 서베이의 주거환경만족도와의 관계를 확인하였다. 분석결과 ‘밤길 무서움’, ‘교통사고’, ‘재해’ 등의 단어의 빈도와 주거환경만족도랑 비교했을 때, 주거환경만족도가 낮게 나온 자치구와 트위터 분석결과와 유사하였다. 그러나 트위터 자료는 주거환경만족도에서 중요한 영향요인인 성별이나 입주형태 등의 개인·가구특성을 확인할 수 없는 한계점을 가지고 있다. 한편 이주경·권영상(2020)은 공개 민원 게시물을 대상으로 텍스트 마이닝을 활용해서 세종시 행정중심 복합도시에 생활권별 주거환경에 관해 어떤 민원들이 있는지 파악하였다. 분석결과 대중교통 관련 시설에 대한 불편, 불법주정차에 관한 민원이 높은 것으로 나타났다. 하지만 분석 데이터가 민원자료이기 때문에 긍정적인 요인은 분석하지 못한 한계점을 가지고 있다.

2-4. 연구의 차별성

앞서 검토된 주거환경만족도에 영향을 미치는 요인을 분석한 선행연구의 한계점은 다음과 같다. 우선 기존의 선행연구는 신도시를 대상으로 주거환경만족도 및 주거 선택 요인을 설문지를 통해 분석하여, 다수의 신도시나 다양한 시점을 동시에 분석하기 힘든 한계점이 있다. 특히 설문조사 방법은 조사 범위가 공간적으로 한정돼있고 시간적, 금전적 제약이 크기 때문에 대규모 표본 확보가 어려운 한계점이 있다. 또한, 설문지 설계 방법에 따라 응답자의 평가는 왜곡될 수 있고, 설문 구조에 따라 선택에 대한 구체적인 이유를 확인하기가 어렵다. 다음으로, 텍스트 마이닝을 활용해 주거환경만족도를 본 연구는 주거환경만족도에서 중요한 개인·가구특성을 고려하지 않았고, 주로 민원을 분석하여 만족하는 요인은 확인할 수 없다.

위와 같은 한계점을 바탕으로 본 연구가 가지는 차별성은 다음과 같다. 첫째, 수도권 2기 신도시의 주거환경만족도 측정을 위해 직방 사이트 아파트 거주민의 리뷰를 웹 크롤링을 사용하여 자료를 구축하였다. 둘째, 크롤링한 데이터를 바탕으로 수도권 2기 신도시 리뷰의 내용적 특성을 파악하고 신도시별 개인·가구특성을 분석하였다. 셋째, 선행연구를 통한 주거환경만족도 요인 분류하여 신도시별 불만족 요인과 만족 요인을 구분하였다. 넷째, 구글에서 개발한 머신러닝 분석기법인 단어 임베딩모형 Word2Vec (Mikolov et al., 2013)를 활용하여 주거환경만족도 요인과 키워드 간의 연관성을 분석했다.

3-1. 사례지역 소개

본 연구에서 수도권 신도시의 공간적인 범위는 <그림 1>과 같다. 다음으로 수도권 2기 신도시의 개요는 <표 1>과 같다. 수도권 1,2기 신도시는 주택공급을 통해 집값을 안정시키고자 하고 있으나 추진시기별, 정책별로 다른 특징을 보이고 있다.

Figure 1.

Spatial distribution of the second-generation new towns in Seoul metropolitan area

Table 1.

Characteristics of the second-generation new towns in Seoul metropolitan area

1기 신도시는 주택난 해결과 주택가격 안정을 위해 1990년대 전후로 서울시 내에서 개발용지 부족으로 대규모 개발이 어려워지자 개발제한구역 외곽에 건설한 5개 도시이다. 1기 신도시는 서울의 과밀을 해소하고 기능을 분담하는 목적으로 만들어졌으며, 서울에서 25km 이내의 외곽에 건설되었다. 그리고 아파트가 차지하는 비율이 92.2%로 근린환경보다는 공급확대에 치우쳤다는 비판을 받았다.

반면 수도권 2기 신도시는 기존의 1기 신도시 개발 이후 수도권 난개발 문제, 기반시설의 부족, 주택가격 급등 등의 문제가 다시 제기되자 대규모 계획도시의 필요성에 의해 추진되었다. 또한, 수도권의 광역거점을 위해 조성되었으며, 권역 간 균형발전을 목표로 만들어졌다. 광역거점의 특성상 2기 신도시는 지리적 위치가 다양하고 주변에 위치한 기존 도시와의 관계도 복잡하다(김유훈, 2016).

다음으로 1기 신도시와 2기 신도시를 비교했을 때, 2기 신도시는 주거유형의 다양화를 했음에도 불구하고 아파트 비율이 81.6%로 아파트의 비율이 높은 것으로 나타났다. 또한, 서울과 인접한 1기 신도시는 공원 녹지 면적이 8.2m²/인 반면 2기 신도시는 24.5m²/인으로 2기 신도시는 상대적으로 자연 친화적인 도시를 계획하고 있다.

한편, 3기 신도시는 서울의 주거선호를 대체할 수 있는 기능을 위해서 서울로부터 접근성이 좋은 위치에 계획했다. 또한, 자족기능과 편의성을 위해 다른 신도시보다 상대적으로 많은 자족용지를 계획하고 있다. 그리고 대도시 광역 교통 위원회를 바탕으로 광역 교통 인프라를 확충해서 기존 신도시의 문제점인 교통 문제를 해소하고자 노력하고 있다.

3-2. 수도권 2기 신도시 리뷰 자료

본 연구는 텍스트 마이닝을 활용해서 수도권 2기 신도시의 주거환경만족도 요인들을 분석하는 데 초점을 두고 있으며, 이를 확인하기 위해서 부동산 중개 사이트 직방의 데이터를 크롤링하였다. 모바일 부동산 중개 서비스 애플리케이션(application)인 직방은 O2O(Online to Offline)기반으로 개인과 개인이 직접 부동산 거래가 가능할 뿐만 아니라 소비자가 공간적인 제약없이 매물정보를 확인할 수 있는 장점이 있다(서인숙, 2019).

직방의 아파트 리뷰 데이터는 <그림 2>와 같이 구성되어 있다. 우선, 거주자 리뷰를 쓸 때 최근 5년 이내에 해당 아파트에 거주한 경험이 있는지 묻고 있고 5년 이내에 거주한 경험이 있어야만 리뷰를 작성할 수 있다. 직방에서는 교통여건, 주변환경, 단지관리, 거주환경, 추천 리뷰를 통해 주거 환경에 대한 의견을 표출할 수 있게 되어 있다. 또한, 직방 사이트의 리뷰는 아파트 거주자들만을 대상으로 리뷰를 작성할 수 있게 되어 있다. 특히 2기 신도시의 주거유형으로 아파트 비율이 평균 81.5%이기 때문에 2기 신도시 거주자의 의견을 충분히 대변할 수 있다고 판단했다.

Figure 2.

Apartment residents’ review of ZIGBANG

다음으로 직방 웹사이트에서 아파트 추천리뷰는 50자 이상 500자 이내에 적을 수 있으며, 비추천부터 매우 추천까지 5점 리커트 척도로 평가하고 있다. 또한, 본 연구에서는 리뷰들 간의 중복을 제외하고 주거지의 교통, 주변 편의시설까지의 접근성, 단지관리, 주거지 내부 환경 등의 종합적인 의견이 적혀있는 추천 리뷰를 분석에 활용했다. 추천 리뷰를 통해 거주지 근린환경의 만족 요인뿐만 아니라 불만족한 요인 또한 확인할 수 있다. 그리고 선행연구들에서 주장한 주거환경만족도 주요 요인을 설명하는 것으로 나타났다. 따라서 리뷰는 거주자가 자신의 주거지를 평가하는 지표로 볼 수 있고, 본 연구에서는 추천 리뷰를 바탕으로 주거환경만족도 요인을 분석하였다.

본 연구에서 부동산 중개 사이트 직방을 선택한 이유로는 다음과 같다. 첫째, 2020년 1월 이용자 수가 약 840만 명인 카카오 맵 서비스에서 아파트 정보를 확인할 때, 직방 사이트의 아파트와 연동되기 때문에 직방의 리뷰가 대중성이 있다고 보았다. 둘째, 직방 사이트는 리뷰가 있는 대표적인 부동산 중개 사이트이고 다른 부동산 중개 사이트와 비교했을 때 2017년 거주자 리뷰의 개수가 10만 건을 넘어 충분한 활용 가능한 리뷰로 판단하였다. 셋째, 실시간 모니터링을 통해 허위 광고 및 부적절한 리뷰를 제거하고 있다. 넷째, 직방의 경우 주거환경만족도에 큰 영향을 미치는 리뷰 등록자의 개인·가구 특성을 확인할 수 있어서 적절하다고 판단하였다.

3-3. 분석 방법 및 과정

분석방법은 <그림 3>과 같다. 우선, Python을 활용해서 직방 사이트의 리뷰 데이터를 웹크롤링 하였다. 수도권 2기 신도시 리뷰는 5,830개 표본을 가지고 분석했으며, 수집기간은 직방 리뷰 데이터 구축 시점인 2016년부터 2019년도 12월까지의 리뷰를 크롤링했다. 한편 수도권 2기 신도시 10개 중 고덕신도시와 검단신도시는 입주기간이 길지 않기 때문에 표본이 충분하지 않아 제외하고 8개 신도시의 주거환경만족도 요인을 비교 분석하였다.

Figure 3.

Framework for the analysis of apartment review of ZIGBANG

다음으로 분석의 성능을 높이기 위해서 정규표현식으로 의미는 같지만 다른 방식으로 쓰인 명사들을 정규화하는 작업을 하고, 비지도 학습의 띄어쓰기 교정프로그램 soyspacing을 활용해서 텍스트를 전처리했다. 그리고 한국어 형태소 분석기 MeCab을 활용해 리뷰를 형태소 단위로 분석하였다.

추가로 한글은 특성상 ‘어미’의 변화에 따라 단어의 의미가 달라질 수 있어 복잡하다(박재희·강영옥, 2014). 또한, 신문기사와는 다르게 직방 사이트의 거주자 리뷰는 짧은 문장으로 이루어져 있을 뿐만 아니라 한 문장에 다양한 주제의 단어들이 섞여 있는 특징이 있다.

이러한 이유에서 거주자 리뷰에서 주거환경만족도와 관련된 요인을 확인하기 위해, 주거환경만족도와 관련된 선행연구와 주거실태조사를 참고하여 <표 2>와 같은 세부평가기준을 세웠다. 구체적으로 세부평가기준을 바탕으로 도시 설계적인 특성과 주거환경만족도와 연관성을 고려한 키워드들을 우선적으로 도출하고 2기 신도시 리뷰를 15개의 주거환경만족도 요인으로 분류하였다. 또한, 하나의 리뷰에는 다양한 대중교통, 상업시설 같은 다양한 주거환경만족도 요인들을 확인할 수 있었고, 하나의 리뷰에서 버스, 지하철같이 중복되는 요인은 대중교통 요인을 한 번 언급한 것으로 변환하였다.

Table 2.

Detailed evaluation criteria based on prior research

한편, 분류한 리뷰를 언급한 개수로 계산하면 신도시의 관심 정도를 분석할 수 있지만, 긍정적으로 생각하는 것인지 부정적으로 생각하는 것인지 파악하는 것이 더 중요하다. 하지만 한글 특성상 모호한 표현이 많고 데이터의 특성상 한 가지 리뷰에 여러 가지 주거환경만족도 요인이 나타나서 이를 자동화해서 분석할 수 없다는 문제점이 있다. 따라서 거주자 리뷰 데이터에서 직접 5,830개 거주자 리뷰를 검토하여 주거환경만족도의 부정적인 요인들을 추출하였다.

마지막으로, 이렇게 분석한 주거환경만족도 요인들을 연관어 분석을 통해 세부적으로 특정 주거환경만족도 요인과의 유사한 키워드를 확인하였다. 구체적으로 2013년 구글에서 개발한 방법론인 Word2Vec를 활용해서 특정 키워드와의 연관단어를 확인했다. Word2Vec는 머신러닝기법으로 단어를 벡터화할 때 단어의 문맥적 의미를 보존하고 이를 통해 단어들 사이의 거리를 측정할 수 있다(Mikolov et al., 2013). 이를 활용해서 분류에서 잘 나타나지 않은 특정 키워드와 연관된 만족 및 불편요인에 관해서 확인했다.

4-1. 거주자 리뷰 기초 분석

<표 3>은 본 연구에서 사용한 수도권 2기 신도시 직방 아파트 거주민 리뷰의 평점을 바탕으로 기술 통계분석을 한 결과이다. 리뷰 수집기간은 직방 리뷰 데이터 구축 시점인 2016년부터 2019년도까지의 리뷰를 크롤링해서 데이터화했고 수도권 2기 신도시 리뷰로는 5,830개 표본을 가지고 분석했다. 또한, 수도권 2기 신도시 10개 중 고덕신도시와 검단신도시는 최근 입주했기 때문에 표본이 부족해 제외하고, 총 8개의 신도시의 주거환경만족도 요인을 비교 분석하였다.

Table 3.

Descriptive statistics analysis

우선, 2기 신도시의 주거환경만족도는 4.22로 직방의 서울시 평균 주거환경만족도 3.92보다 높게 나타났다. 이는 선행연구에서 신도시와 비신도시 지역의 비교 분석을 통해 신도시 주민이 평균적으로 만족도 수준이 높다는 것과 유사한 결과이다(이병호 외, 2018). 또한, 신도시 리뷰점수는 1~5점 범위로 되어 있으며, 리뷰의 추천 빈도가 4, 5점에 많기 때문에 1~3점은 부정적인 리뷰, 4~5점은 긍정적인 리뷰로 나눠 분석하였다. 긍정 리뷰는 4,700개지만 부정 리뷰는 1,130개로 나타나서 거주자의 리뷰가 긍정으로 치우친 것을 확인하였다.

다음으로 개인특성을 살펴보면 여성의 리뷰의 개수가 많은 것을 확인할 수 있다. 그리고 주거환경만족도를 비교해 봤을 때 남자가 4.34이고 여자가 4.16으로 나타나 남자가 비교적 높게 평가하는 것으로 나타났다. 나이 특성을 살펴보면 수도권 2기 신도시에서 60대 이상의 표본이 43개로 표본이 충분하지 않기 때문에 50대 이상으로 분류해서 분석하였다. 분석결과 2기 신도시 주거환경만족도는 나이가 많을수록 만족도가 높은 것으로 나타났다. 이는 모바일과 인터넷을 통해서 리뷰작성이 가능하기 때문에 비교적 인터넷 접근이 친숙한 20, 30, 40대의 나이에서 리뷰를 작성한 것으로 볼 수 있다.

한편, 입주형태가 자가인 리뷰가 전세 또는 월세인 사람보다 많은 것으로 나타났다. 그리고 자가인 사람의 주거환경만족도 점수는 4.42인 반면, 전세 또는 월세인 사람들은 주거환경만족도가 3.81로 나타나 상대적으로 큰 차이를 보였다. 이는 입주형태가 자가인 사람들이 주거환경만족도가 높게 나온 선행연구와 같은 맥락으로 판단된다(Milić and Zhou, 2018; Abass and Tucker, 2018; 이동성 외, 2019; Wu et al., 2019a).

마지막으로, 주거환경만족도와 리뷰개수를 통해 신도시별 특징을 확인할 수 있었다. 신도시별 리뷰개수는 한강신도시에서 1,435개 리뷰로 가장 많이 나타났으며, 양주신도시의 리뷰가 105개로 가장 적은 것으로 나타났다. 이는 양주신도시가 다른 신도시보다 개발이 늦어 거주민들의 평가가 많이 진행되지 않은 것으로 판단된다. 한편, 서울 강남과 인접한 판교, 광교, 위례신도시는 상대적으로 주거환경만족도가 높게 나타났지만, 경기도 북쪽에 위치한 양주, 운정신도시는 비교적 낮게 나타났다. 따라서, 신도시별로 주거환경만족도가 차이가 나는 것은 입주 시기의 차이도 있겠지만 신도시의 지역적인 특성 또한 중요한 요인으로 볼 수 있다.

4-2. 신도시별 주거환경만족도 분류 결과

크롤링한 데이터를 바탕으로 직방의 거주자 텍스트 리뷰데이터를 구축하고 리뷰 데이터를 주거환경만족도 선행연구를 바탕으로 15가지 주거환경만족도 요인으로 분류했다. <그림 4>는 그중 전체 수도권 2기 신도시의 주거환경만족도 관심이 10% 이상인 8개 요인을 바탕으로 분류하여, 신도시 거주민들이 중요하게 생각하는 주거환경만족도 요인을 확인했다. 한편 <그림 5>는 신도시별 부정적으로 주거환경만족도 요인이 언급된 비율을 분류한 결과이다.

Figure 4.

Classification of residential environment satisfaction by the new towns

Figure 5.

Negative review percent by the new towns

우선, <그림 4>와 같이 거주민이 중요하게 생각하는 요인은 신도시별로 다르게 나타났다. 이 중에 대중교통과 도로교통을 비교를 해보면 다른 신도시에 비해 판교신도시와 광교신도시에서 대중교통이 55.7%, 56.8%로 나타났고, 도로교통은 39.7%, 34.9%로 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 이와 관련된 리뷰로는 주로 “주변에 고속도로가 접근성이 좋고 대중교통이 안 좋으니 자차가 있으면 추천한다.”라는 리뷰를 확인할 수 있다.

반면, <그림 5>를 통해 양주신도시와 위례신도시는 대중교통에 대해 부정적인 언급이 많이 나타났다. 위례신도시 일부는 서울시에 속해있고, 도시를 계획할 때 주변의 지하철역과 연계한 광역교통망 설계를 했다. 하지만 사람들은 “살기는 좋아도 교통은 너무 불편하다.”, “버스노선이 없고 배차가 길어서 불편하다.”라는 글이 많이 언급되었다. 교통과 관련해서 위례신도시는 광역교통개선대책이 원활하게 진행되고 있지 않는 것을 확인할 수 있었고 이는 주거환경만족도에 부정적인 영향을 미쳤다고 볼 수 있다. 따라서, 입주시점과 광역철도 완공시점이 일치하지 않은 것이 문제가 될 수 있고 위례신도시의 다양한 행정기관의 갈등으로 버스 신설이 원활하지 않아 자동차 위주의 광역통행 형태가 된 결과와 같은 맥락이다(윤정중 외, 2020).

또한, 양주신도시는 교육환경이 16.2%, 상업시설은 31.4%, 의료시설 1.9%로 나타났고, 공공기관은 전혀 언급되지 않았다. 양주신도시의 상업시설에 대한 불편은 26.7%로 비슷한 시기에 개발된 위례신도시 1.9%, 동탄2신도시 15.9% 보다 더 큰 것으로 나타났다. 특히 양주신도시는 서울에 인접한 위례신도시 또는 동탄1신도시와 인접한 동탄2신도시에 비해 주변에 인접한 대규모 개발된 도시가 없기 때문에 입주 초기의 상업시설에 대한 불편은 더 큰 것으로 볼 수 있다. 구체적으로 “아직까지 상업시설이 많지 않아 불편하다.”, “불편함이 없을 순 없지만 차차 해결될 것으로 생각된다.” 등 부정적인 요인과 기대가 함께 나타났다.

이런 결과는 입주 초기의 신도시에서 기반시설 및 인프라에 대한 불만족이 나타나는 것으로 볼 수 있다(이외희 외, 2007). 이를 통해 신도시의 경우 기본적인 주거환경만족도 요인으로 대중교통과 상업시설을 불편하게 생각하기 때문에 이를 우선적으로 해결할 필요가 있음을 시사한다. 또한, 상업시설의 불편을 해결하기 위해서는 기존도시와 거리가 멀지 않은 신도시의 입지적 특성이 중요함을 시사한다.

교육환경을 보면 2기 신도시들 대부분이 교육환경에 대한 관심이 많고 만족하는 것으로 나타났다. 선행연구를 바탕으로 2기 신도시 거주자들이 30~40대가 많은 것으로 나타났고(이외희 외, 2007) 이들의 거주의사에 교육환경이 중요하다는 결과 결과(김주영·정성훈, 2008; 김용진·김성희, 2016)와 맥락을 같이한다. 한편 광교신도시는 불편요인 중 기타에서 교육환경에 대한 불편이 상대적으로 많이 나온 경향이 있다. 광교신도시는 에듀타운이라는 국내 최초의 공교육 강화 시범단지로 선정되었으나 거주민들의 리뷰에서는 “학교는 좀 멀고, 학원 나가기도 불편”, “학교가 멀어서 불편하다.”는 의견이 다소 나타나는 것으로 확인됐다.

다음으로, 수도권 2기 신도시에서 도시공원 및 자연녹지에 대해 긍정적인 리뷰는 많았고, 부정적인 리뷰는 거의 나타나지 않았다. 이를 통해 2기 신도시 사람들이 자연환경 및 도시공원에서의 주거환경만족도가 높은 것을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 신도시 거주경험이 있는 사람은 자연환경을 중요하게 생각한다는 연구와 유사하다(김유훈, 2016; 김용진·김성희, 2016). 특히, 도시공원 요인이 높은 곳으로 광교호수공원이 있는 광교신도시가 36.9%, 양주호수공원이 있는 양주신도시에서 33.3%, 그리고 운정호수공원이 있는 운정신도시에서 32.6%로 나타났다.

자연환경으로는 “주변 자연환경이 좋아 공기도 좋다.”, “자연환경을 중요하게 여기며 조용한 동네를 원하는 사람에게는 강력추천” 등의 리뷰가 나타났다. 주변에 자연환경과 연계된 도시공원이 주거환경만족도에 긍정적인 영향을 미쳤다고 볼 수 있다. 또한, 선형 녹지로 구성된 운정신도시는 높은 공원 접근성으로 나타나지만, 산지를 따라 공원으로 지정된 위례신도시는 다소 낮은 접근성을 나타난다(윤정중 외, 2020). 따라서 자연과 연계된 공원녹지 네트워크뿐만 아니라 공원의 형태에서도 영향을 받았을 것으로 판단된다.

한편, 소음은 주거환경을 저해하는 요인 중 하나이다(김상섭 외, 2015). 직방 리뷰에서는 차량 소음, 층간 소음, 비행기 소음, 상업시설 소음 등 다양한 소음에 대한 언급이 나타났다. 이러한 소음들 중 층간 소음에 대한 리뷰를 대부분 신도시에서 확인할 수 있었다. 특히, 동탄1신도시에서 전체 부정적 리뷰 중 32.3%가 소음에 대한 불편인 것으로 나타났다. 이런 소음은 “매일 두 번 층간소음에 대해 주의해달라는 아파트 방송이 나옴”, “대로변에 위치로 교통 소음에 따른 불편함이 있음” 등 층간 소음과 도로변의 소음의 리뷰가 나타났다. 이를 통해 주거환경만족도에 소음이 중요하다고 했던(김상섭 외, 2015) 연구와 맥락을 같이한다. 한편, 단지환경에 대한 불편은 신도시별로 특징보다는 아파트 단지별 특징으로 “관리비가 비싸고 단열이 잘 안 된다.”, “난방이 아쉬워서 비추” 등의 불편 의견을 확인할 수 있었다.

종합적으로 수도권 2기 신도시별 주거환경만족도에 영향을 미치는 요인을 살펴보면 자연환경과 도시공원에 대해서 긍정적인 리뷰를 확인하였다. 그리고 2기 신도시 문제점으로 대중교통 불편문제, 상업시설 부족문제, 소음문제 등이 주거환경을 악화시킬 수 있는 중요한 요인임을 도출하였다. 따라서 이러한 분석결과는 직방 거주자 리뷰를 바탕으로 실제 거주자가 느끼는 주거환경만족도 요인을 실시간으로 확인할 수 있고, 이를 통해 신도시 주민의 주거환경만족도 개선 방안과 3기 신도시 개발 방향을 도출할 수 있음을 시사한다.

4-3. 연관어 분석 결과

<표 4>는 Word2Vec를 통해 연관어 분석한 결과이다. 이를 통해 주거환경만족도 요인이 어떤 단어와 함께 나오는지 연관성 분석을 했다.

Table 4.

Rank of associated word by keyword

앞선 분석에서 대부분의 신도시에서 불편을 겪었던 ‘대중교통’이라는 키워드를 분석해본 결과 ‘자가용’이라는 단어를 통해 대중교통불편 문제 때문에 “자가로 강남, 잠실, 성남 출퇴근하시는 분들에게 추천하고 대중교통은 아직 문제가 많음”이라는 의견이 나타났다. 이를 통해 신도시 거주민은 불편한 대중교통 때문에 자가용을 주로 이용하는 것을 확인할 수 있다. 또한, ‘불편’이라는 단어를 통해 대중교통에 불편을 겪고 있음을 확인할 수 있었다. ‘배차’, ‘간격’을 통해 대중교통의 배차간격에 대한 관심이 높은 것으로 나타났다. 이를 확인해본 결과 “배차간격이 길어 대중교통 이용은 불편함”, “지하철 배차간격이 너무 길다.”, “배차간격이 기니깐 어플을 잘 이용해야 한다.”라는 의견이 나타났다. 이는 입주 시점의 부족한 대중교통시설을 우선적으로 확충해야하고 특히 대중교통의 배차간격의 조정이 주요하다는 것을 시사한다.

한편 앞선 분석에서 주거환경만족도가 높은 요인으로 나타났던 ‘공원’ 키워드의 분석결과 ‘수변’, ‘운동’, ‘산책’ 등의 단어를 확인 할 수 있다. 이는 도시설계 시 계획했던 주변의 자연환경과 연계한 수변공원이나 중앙공원이 주요한 역할을 하고 있는 것으로 볼 수 있고, 공원은 도시민의 신체적 활동을 증진시키는 산책, 운동과 같은 활동을 하는 장소의 역할을 한다고 볼 수 있다. 구체적으로 리뷰를 통해 확인해본 결과 “센트럴파크라는 공원이 있어 소화시킬 겸 산책도 간다.”, “아파트 앞에 수변공원이 있어 만족”, “주변에 공원과 산이 있어서 산책하기 좋음” 등 근린환경의 공원에 대한 만족감을 확인할 수 있었다. 이를 통해 거주민의 삶의 질을 위해서는 도시공원의 역할이 중요함을 시사한다.

다음으로, ‘교육’이라는 키워드에서는 ‘우수’, ‘최상’이라는 단어를 통해 신도시의 교육 환경에 대해 높게 평가하는 것으로 나타났다. 앞선 분석을 통해 수도권 2기 신도시는 상대적으로 다른 요인에 비해 교육환경에 대한 불만이 적은 것으로 나타났다. 따라서 ‘교육’ 관련 리뷰를 살펴봤을 때 신도시에 입주하는 나이대가 30~40대이기(이외희 외, 2007) 때문에 ‘학부모’로 교육환경에 대한 관심이 많은 것으로 해석할 수 있다. 관련 리뷰로는 “주변에 유치원, 초등학교, 중학교, 고등학교가 바로 인접해 있어 교육환경이 우수”, “3~4분 거리에 2개의 초등학교와 2개의 중학교를 끼고 있으며 학원과 병원 위주의 상권이 발달해서 만족스럽다.” 등 교육환경이 우수하다고 평가했다. 따라서 신도시는 거주자의 나이대를 고려한 설계전략이 필요하다.

그리고 상업시설을 잘 설명하는 ‘마트’라는 단어와 연관단어로 ‘가까이’, ‘가게’, ‘음식점’, ‘여가’ 등이 나타났다. 관련 리뷰를 확인한 결과, 상업시설이 얼마나 가까운지를 표현하면서 거주지의 환경을 긍정적으로 평가하는 경향을 보였다. 구체적으로 “바로 앞에 대형 마트, 백화점, 공원 등이 있어서 여가 생활을 즐기기 쉽다.”, “가까이에 롯데마트, GS슈퍼마켓, 홈플러스가 있어 장보기 편하다.”, “바로 집 앞에 편의점, 대형마트, 영화관 등 걸어서 갈 수 있는 가까운 거리에 많은 것들이 있다.” 등을 통해 주변에 상업시설의 접근성이나 편의성을 강조하는 것으로 나타났다. 따라서 주거환경만족도에 긍정적인 연관성이 있는 상업시설의 접근성이 중요함을 시사한다.

마지막으로, ‘소음’이라는 키워드를 봤을 때 연관어로 ‘이웃’, ‘내부’, ‘층간’이라는 단어가 연관단어로 나왔고 ‘소음’과 ‘이웃’ 두 단어의 조합을 살펴보면 “좋은 이웃을 만나서 층간 소음이 없다.”는 리뷰도 있지만 이웃의 “층간 소음 때문에 떠나고 싶다.”는 식으로 표현을 하였다. 그리고 다른 표현으로 “소음 문제는 이웃을 잘 만나는 수밖에 없다.”고 나타냈다. 따라서 이런 주거환경만족도를 낮추는 소음은 신도시의 문제만으로 볼 것이 아니라 이웃 간의 분쟁을 증가시키는 사회요인임을 확인할 수 있다.

4-4. 개인특성별 주거환경만족도 분류 결과

<표 5>는 크롤링한 데이터를 바탕으로 직방의 거주자 텍스트 리뷰를 15가지 주거환경만족도 요인으로 언급된 빈도에 따라 순위를 분석한 결과이다. 수도권 2기 신도시 전체적으로 볼 때 주거환경만족도 요인 중에서 대중교통이 51.0%로 가장 많이 언급되었고, 다음으로 상업시설 38.8%, 교육환경 31.4%, 도로교통 29.3%, 도시공원 27.2%, 단지환경 21.6%, 자연녹지 13.2%, 소음 10.9%, 공공기관 7.3%, 청결 6.2%, 의료시설 6.0%, 치안방범 3.2%, 문화시설 3.1%, 주차시설 2.9%, 먼지 2.5% 순으로 언급되었다. 따라서 수도권 2기 신도시 거주민들의 전체 리뷰에서 주거환경만족도 요인을 언급한 비율을 통해 대중교통, 상업시설, 교육환경, 도로교통 등을 중요하게 생각하는 것을 알 수 있다.

Table 5.

Results of residential environment satisfaction ranking by individual characteristics

개인·가구 특성인 성별을 통해 봤을 때 남자는 1, 3순위로 대중교통 52.8%와 도로교통 32.1%에 대한 언급이 많지만, 여자는 2, 3순위로 상업시설 41.0%와 교육환경 32.7%에 관해 관심이 높은 것으로 나타났다. 또한, 여자는 안전을 12순위로 언급하는 반면 남자는 15순위로 여자가 안전에 대해 더 중요하게 보는 것으로 나타났다. 이는 주거환경만족도에 미치는 영향요인에 대한 남녀의 차이가 있음을 시사한다. 이는 성별에 따라 주거환경만족도의 차이를 보고한 다른 선행연구와도 같은 맥락이다(이춘호, 2001; Xiaoyu et al., 2007).

한편, 입주형태를 봤을 때 전세 또는 월세 거주자의 리뷰는 대체로 점수가 낮았다. 이러한 결과는 전세 또는 월세 거주자의 주거환경만족도가 낮다고 보고한 연구 결과(Milić and Zhou, 2018; Wu et al., 2019a; 이동성 외, 2019)와 맥락을 같이한다. 전세 또는 월세 거주자들에게 주거환경만족도에 영향을 미치는 요인으로 대중교통 1순위, 상업시설 2순위, 도로교통 3순위, 교육시설 4순위, 소음 7순위, 청결 9순위, 주차시설 12순위, 먼지 13순위 등이 나타났다.

다음으로 나이대별로 수도권 2기 신도시의 주거환경만족도 요인에는 공통으로 대중교통, 상업시설에 대한 언급이 많은 것으로 나타났다. 나이가 많아질수록 자연환경에 대한 언급이 많았고 특히, 다른 나이대보다 50대 이상의 사람들은 자연녹지를 6순위로 상대적으로 중요하게 보는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 40대 사람들의 특징으로 교육환경을 2순위인 40.6%로 상대적으로 높게 평가했는데, 이는 신도시가 30~40대 중심의 가구들로 형성되어 교육환경에 대한 관심도가 매우 높다는 연구결과와 유사하다(김주영·정성훈, 2008). 반면에 20대의 사람들은 주거환경만족 요인으로 교육환경 21.4%보다는 대중교통 57.0%, 상업시설 45.1%, 도로교통 31.3% 등에 더 관심을 가지는 것으로 나타났다. 따라서 나이대별로 주거환경에 대해 선호하는 요인이 차이가 있는 것으로 나타났고 이를 통해 거주자의 나이대를 고려한 도시 설계가 필요함을 시사한다.