Sentence-Level Sentiment-Based Topic Modeling of Airbnb Reviews: Identifying Spatial Disparities in Commercial Areas of Gyeongsangnam-do and Proposing Regional Revitalization Strategies

비수도권 지역의 지속 가능한 경제 회복을 위해서는 단순한 외부 인구 유입이 아닌, 실제 소비로 이어지는 지역 상권의 활성화가 핵심 과제로 부상하고 있다. 그러나 기존 상권분석은 유동인구나 매출 등 정량 지표에 치우쳐, 소비자 체류 경험에서 파생되는 감성 흐름이나 정성적 반응을 충분히 반영하지 못하고 있다. 이에 본 연구는 경상남도의 도심형 상권인 창원시와 해안 관광형 상권인 거제시를 대상으로, 상권분석과 문장 단위 감성 분석을 결합한 새로운 진단 체계를 제안한다. GeoPandas, DBSCAN, KDE 등을 활용해 상권 공간 구조와 숙박 밀도를 시각화하고, Airbnb 리뷰에 고도화된 문장 분리기와 KcELECTRA 기반 감성 분류기를 적용하여 감성 단위를 정밀 추출하였다. 이후 BERTopic 기반 토픽 분석을 통해 지역별 주요 감성 주제를 도출하고, 이를 공간 데이터와 연계하여 상권 유형에 따른 감정 흐름 차이를 분석하였다. 분석 결과, 창원은 접근성과 서비스 중심의 기능적 감성이, 거제는 자연과 휴식 중심의 정서적 감성이 두드러졌으며, 상권 구조와 숙박 밀집도에 따라 감정 주제 분포가 상이하게 나타났다. 나아가 상권 간 차이는 만족 요인뿐 아니라 불편 요인의 유형과 발생 맥락에서도 뚜렷하게 구분되어, 지역별로 차별화된 마케팅 제안에 활용될 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 공간 구조와 소비자 감성 간 상호작용을 통합 분석함으로써, 지역 맞춤형 상권 전략 수립과 공간 불균형 해소를 위한 실질적인 시사점을 제시한다.