A Multi-Method Approach to Analyzing Museum Exhibition Experiences: Topic Modeling and Image Analysis of Instagram Data

본 연구는 예술경영과 공학의 융합연구로서, 인스타그램 게시물의 텍스트에 대한 토픽 모델링과 이미지 분석을 통해《활옷 만개滿開, 조선 왕실 여성 혼례복》의 관람 경험을 실증적으로 접근했다. 인스타그램에서 수집한 게시글 텍스트에 TF-IDF 토픽 모델링과 LDA 토픽 모델링을 적용한 결과, 전시 제목, 주제, 장소와 같은 객관적 정보와 함께, 활옷의 복원 및 제작 과정에 관한 스토리텔링, 전시 연출 요소, 그리고 감탄·아름다움 등의 긍정적 감정 표현이 도출되었다. 또한 LDA 분석 결과를 통해 관람객이 활옷의 문화적 가치와 보존 중요성에 주목했음이 확인되었다. 한편 구글 클라우드 비전 API와 Word2Vec가 활용된 이미지 분석의 경우, 39,335개의 라벨이 추출되었고, 라벨은 11개의 주제 그룹으로 분류되었다. 이 중 Fashion 그룹이 상위 라벨 빈도를 점유했으며, 전체 데이터셋에서는 Exhibition 그룹의 비중이 가장 중요하게 나타났다.