A Text Mining Analysis of Place Identity at the National Museum of Korea : The Case of Chinese Tourists

본 연구는 방한 중국인 관람객의 국립중앙박물관 경험을 통해 형성되는 장소정체성을 분석하기 위해 렐프(Relph) 의 장소정체성 이론과 텍스트 마이닝 기법을 결합하였다. 이를 위해 2019년 8월부터 2025년 1월까지 중국 대표 소 셜미디어 플랫폼 샤오홍슈에 게시된 관련 텍스트 1,223건을 분석하였으며, TF-IDF와 LDA 토픽 모델링을 적용하여 주요 키워드와 주제를 도출하였다. 분석 결과, TF-IDF에서는 ‘감정 및 평가’(15.94%), ‘전시물 및 문화유산’(14.98%), ‘세계 문화 및 문명’(10.14%)이 두드러졌고, LDA에서는 ‘박물관 관람 실용정보’(37.0%)와 ‘관광 활동과 명소’(24.5%) 가 중심 주제어으로 나타났다. 이러한 결과는 방한 중국인 관람객의 감성적 몰입과 실용적 탐색이 병존하는 이중적 관람 특성을 시사하며, 방법론적으로도 텍스트 마이닝의 상호보완적 활용 가능성을 입증한다. 장소정체성 이론을 통 한 종합 분석에서는 물리적 환경을 매개로 한 정서적 친숙감의 형성, 인간 활동 차원에서의 체계적·도구적 탐색, 의 미 구성 과정에서의 비교문화적 정체성 재구성이 주요 주제로 드러났다. 특히 이들은 외부인적 관점에서, 문화적 공 감과 비교적 해석을 통해 자기 정체성을 재구성하며, 실용주의적 접근을 통해 국립중앙박물관에 대한 장소정체성을 능동적으로 형성하는 특징을 보였다. 본 연구의 의의는 텍스트 마이닝을 활용하여 외국인 관람객의 문화적 배경이 박물관 경험과 장소정체성 형성에 어떻게 작용하는지를 실증적으로 제시했다는 데 있다.