대전은 왜 노잼도시가 되었나
4화

언제부터 대전은 ‘노잼도시’였나

대전은 세종특별자치시와 충남 공주시, 충북 청주시 등과 접해 있고, 서울까지는 167.3킬로미터, 부산까지 238.2킬로미터, 광주까지는 169킬로미터 떨어져 있다. 대전에서 출발하면 어디든 웬만하면 3시간 이내 도착한다는 말이 있을 정도다. 남한의 중심이라 해서 ‘중도’라고도 불린다.[1] 1949년 대전부에서 대전시로 개칭된 때 35.7제곱킬로미터였는데, 주변 읍면 지역이 계속 편입되고 확장되면서 현재 539.5제곱킬로미터의 면적이 됐다.[2] 대전시 면적은 가장 큰 안동시(1522제곱킬로미터)로부터 45번째로, 경기도 안성시(553.4제곱킬로미터)나 충남 아산시(542.18제곱킬로미터)와 비슷하다.[3]

대한민국의 딱 중간에 있어 교통이 편리하다는 것 외에 대전이 가진 장점은 ‘살기 괜찮다’는 것이다. 한국갤럽이 2019년 조사한 ‘우리나라에서 가장 살고 싶은 도시’ 조사 결과에서 대전은 서울과 부산, 제주에 이어 4위를 차지했다. 2023년 4월 행정안전부가 발표한 ‘2022년 지방자치단체 합동 평가 결과’는 이를 다시 확인해 준다. 대전은 보건, 삶의 질, 환경과 행정 역량 등 99개 지표 평가에서 3년 연속 상위에 올랐고, 정성 평가 면에선 서울과 부산을 제치고 1위에 올랐다.[4]

하지만 살기 좋다는 대전도 여느 지방 도시처럼 인구가 줄고 있다. 2013년 주민 등록 인구 153만 2000여 명으로 정점을 찍은 이래 인구는 계속 줄었다. 2023년 7월 현재 144만 4000여 명의 시민이 대전에 살고 있다. 전입 인구에서 전출 인구를 뺀 수를 ‘순이동’이라 한다. (그러니까 전국 순이동은 0이다.) 대전을 전입지로 한 순이동은 계속 ‘마이너스’다.[5] 다른 지역으로 이사 나가는 사람들이 대전으로 이사해 오는 사람들보다 많다. 살기 좋다는 건 계속 확인되는데, 살겠다고 오는 사람은 늘지 않는다. 왜 그럴까? 진짜 대전은 심심하고 재미없는 도시인가?

 

지인이 대전에 온다는데, 어떡하지?


시작은 알고리즘이었다. “지인이 ‘노잼의 도시’ 대전에 온다! 어쩌면 조아?”라는 질문에 한 소셜 미디어 유저는 귀여운 손글씨로 그린 알고리즘 순서도로 해결 방안을 찾았다.[6]

몇 명의 지인이 오든, 집에 초대할 수 있든 없든, 지인이 매운 음식을 즐기든 말든, 결국 ‘다음에 뭐하지?’란 궁극의 난처함에 도달한다. 알고리즘 순서도의 도착점은 결국 ‘성심당 들리고, 집에 보낸다!’였다. 이 사진은 모방과 확산을 거듭한 끝에 급기야는 대전광역시 공식 페이스북[7]에도 등장했다.

‘노잼의 도시 대전’ 알고리즘의 영향력은 소셜 미디어에만 머물지 않았다. 언론은 대전이 노잼의 도시가 된 이유를 전문가들의 인터뷰에 기대 탐구했다. 서울 및 수도권과 별 다를 바 없는 지역색과 바다 혹은 산 등 특색 있는 자연환경이 없다는 점[8] 등이 그 이유로 꼽혔다. 대전광역시장은 2019년 대전 방문의 해를 맞아 ‘노잼’ 이미지를 벗어나겠다[9]고 강조하기도 했다. 누가 정해준 것도 아닌데, 대전이 ‘노잼의 도시’ 이미지를 가지게 된 건 골칫거리 같았고, 2022년 봄 치러진 전국 동시 지방 선거에서도 ‘대전의 노잼도시 이미지 탈출’은 지방자치단체장 후보들의 중요한 정책 어젠다가 됐다.
〈알고리즘으로 풀어본 지인이 대전에 온다면…기승전성심당?〉ⓒ《중도일보》, 2017.4.10.
대전이 노잼이 된 이유는 뭘까? 부산이나 광주처럼 두드러지는 사투리나 지역색도 없고, 경포대나 지리산 같은 자연 관광 자원이 없어서일까? 사람들은 대전이 노잼이기 때문에 이미지에 타격을 입고, 관광 경쟁력이 떨어진다고 진지하게 호들갑을 떨었다. 하지만, 정작 ‘노잼’과 대전 사이 연계성과 내용을 상세히 파헤친 적은 없었다. 대전이 ‘노잼도시’로 불리는 현상의 본질은 무엇일까?

소셜 미디어 밈(meme)으로 시작했으니 소셜 미디어를 파봐야 했다. ‘노잼의 도시 대전’이란 말은 대전에 대한 일종의 지식이자 인식이다. 그 지식과 인식이 어디에서, 어떻게 생겨난 것인지 알아야 했다. 이런 연구 질문을 던졌다, ‘소셜 미디어 텍스트에 언급된 ‘노잼도시’는 무엇일까?’ ‘대전과 ‘노잼도시’는 어떤 관계가 있는 걸까?’

소셜 미디어에 사람들이 아무렇게나 쏟아 낸 엄청난 양의 말을 컴퓨터 프로그램으로 긁어모아(크롤링) 형태소별로 분류, 분석해 보기로 했다.[10] 분석을 위해서는 일반적으로 문장 속 명사, 형용사와 동사를 추출해 정제한다. 가장 자주 쓰인 단어는 무엇인지, 어떤 단어가 얼마만큼의 무게감을 가지고 사용되는지 살펴본다. 단어끼리 어떤 관계를 맺는지도 살핀다. 단어 사이 관계는 문장을 형성하고 이야기를 만들어 낸다. 몇 개의 이야기가 모이면 그 문서의 주제가 드러난다. 사람들은 소셜 미디어에 그냥 말을 뱉는 경우가 많지만, 이런 ‘텍스트 마이닝’의 과정을 거치면 어수선한 말과 이야기들 속에 확실한 규칙과 의도가 있음을 알게 된다.

“노잼 (띄고) 도시”를 검색어로 블로그 문서를 크롤링했다. 사람들은 소셜 미디어에서 ‘노잼 도시’와 ‘노잼도시’를 혼용해서 쓴다. 어떤 경우엔 ‘노잼의 도시 대전’이라고 초기 밈의 말을 그대로 쓰기도 했다. 텍스트를 작성한 목적이 ‘노잼’을 강조하는 것이라면, ‘노잼’과 관련한 문서들도, ‘노잼 도시’를 모두 포함한 문서들도 다 모아 봐야 했다. ‘노잼’ 자체가 어떤 단어들과 관계해 새로운 의미를 만들어 내는지를 보고, 그 단어 자체의 성질과 특성을 파악했다. 문서 수집 키워드는 ‘노잼 도시’를 사용했다. 크롤링 키워드로는 ‘노잼 도시’를 썼지만, 어떤 장소성을 의미하는 말인 ‘노잼도시’는 일종의 고유 명사다. 이 책에서 도시의 특성이나 이미지를 뜻하는 ‘노잼인 도시’의 장소성을 의미하고 싶을 때는 ‘노잼’과 ‘도시’를 붙여 ‘노잼도시’로 쓴다.

2015년부터 2021년 8월까지 생산된 블로그 포스트를 대상으로 텍스트 마이닝을 진행했다. 쌍방 소통에 중점을 둔 SNS는 인맥 관리와 유지가 중요하다. 트위터[11]는 짧게 자신의 의견을 피력하고 같은 생각을 하는 사람들과 신속하게 공유하고 피드백을 받는다. 글자 수 제한과 오래된 트윗은 보관하지 않는다는 기술적 특성으로 인해 트위터 텍스트는 이슈 중심 혹은 시급성을 특징으로 한다. 인스타그램은 텍스트보다 이미지 중심이며, 해시태그 검색을 통해 원하는 이미지를 검색하는 데 활용되는 경우가 많다. 이미지 중심이다 보니 전시 효과와 과시에 방점이 찍힌다는 특징이 있다.[12] 블로그는 ‘좋아요’나 ‘리트윗’ 등의 즉각적 반응보다 개인의 서사를 만들어 내는 데 더 치중하는 편이다. 한국의 블로그가 서구처럼 개인 콘텐츠를 적극적으로 생산한다고 보긴 어려워도, “개인화된 공간으로서 감성적 자기 표현과 의미 세계의 기록이 선명하게 드러나는 일상의 공간[13]”임은 분명하다. 블로그는 편집되지 않은 자신의 이야기나 정보 등을 자유롭게 기록하는 일기 형태의 미디어다. 포스트 수는 2021년 12월 3000만여 개에 이르며, 이용자의 70퍼센트가 20~30대다.[14] 블로그는 장소 경험이나 기억, 생각을 드러내는 데 사용되는 경우가 많아[15], 연구 대상으로 적합했다.

2017년 4월, ‘노잼도시 알고리즘’에 대한 첫 언론 보도가 있었다. 2015년 1월 1일부터 블로그에 쓰인 텍스트를 크롤링했다. 6년 8개월 동안 생산된 블로그 포스트 중, 중복 문서를 제외하고, “노잼 도시” 검색어를 포함한 문서 5875개를 최종 분석 대상으로 결정했다. ‘노잼 도시’ 문서는 2015년엔 336개, 2019년엔 1037개, 2021년 8월엔 1042개로 점차 증가하는 추세를 보였다. 최종 분석 대상 형태소 4만 1704개다.

 

비로소 완성된 밈, 노잼도시


하나의 문서 안에서 어떤 단어가 자주 등장하면 대체로 중요한 단어일 경우가 많다. 강조하고 싶을 때 우린 한 단어를 여러 번 얘기하지 않나. 그래서 텍스트 마이닝에서는 문서에 쓰인 단어의 빈도를 측정한다. 하지만 단순히 많이 등장한다고 해서 중요한 단어는 아니다. 한 문서에 쓰인 단어의 단순 빈도(Term Frequency)뿐 아니라, 문서마다 계속 등장하는 단어의 역수(Inverse Document Frequency)를 구해, 단어의 무게감(TF-IDF·Term Frequency-Inverse Document Frequency)[16]을 측정한다. 일반적으로 쓰이는 단어를 거르고, 맥락상 진짜 중요한 단어를 찾아내는 것이다. 2015년에서 2021년 8월까지 ‘노잼 도시’ 키워드를 포함한 5875개의 문서에서 가장 빈번하게 등장한 단어는 ‘대전’이었다. 모두 2만 974회 쓰였다. 단순하게 쓰인 빈도만 봤을 때 두 번째로 많이 쓰인 단어는 ‘사람’으로 1만 4377회, 그리고 그다음으로는 ‘생각’이 1만 2030회 쓰였다. ‘여행’이나 ‘사진’ 그리고 ‘맛있다’ 등도 자주 쓰인 단어 10위 안에 들었다.

‘대전’이 ‘노잼 도시’를 포함한 문서에서 가장 자주 등장한 단어이긴 하지만, 그건 단순 출현 빈도에 불과하다. 진짜 대전이 중요한 단어인지를 TF-IDF 값을 통해 확인했다. 특히 연도별로 문서에 쓰인 단어들의 무게감을 측정했을 때, 의미있게 쓰인 단어들의 변화를 파악할 수 있었다.

2015년에 작성된 ‘노잼 도시’ 블로그 텍스트에는 ‘게임’과 ‘사람’의 비중이 크고 ‘영화’도 중요한 단어로 쓰인다. ‘독일’이나 ‘호텔’ 등도 눈에 띈다. ‘노잼 (띄고) 도시’로 문서를 검색했기 때문에, 노잼인 게임과 노잼인 도시 베를린이 포함된 문서가 크롤링된 것이다. 2016년과 2017년에도 일반적으로 블로그에 많이 등장하는 단어인 ‘생각’과 ‘사람’이 비중 있게 쓰인 가운데, 영화와 여행의 비중이 커졌다. 2018년엔 처음으로 ‘대전’이 등장한다. 하지만, 아래 워드 클라우드에도 보이듯, 2018년에 등장한 대전의 비중은 아주 작다. 이때까지도 ‘노잼 도시’가 포함된 블로그 문서들은 세상 모든 재미없는 것들에 대해 이야기하고 있다고 해도 과언이 아닐 만큼 다양한 것들을 이야기하고 있다. 재미없는 사람(친구), 시간, 생각, 게임, 영화, 여행(지) 등 여러 이야기가 난립했지, 특정 사건이나 사람 혹은 장소는 큰 비중을 차지하지 못했다.

2019년부터는 달랐다. 블로그 유저들의 ‘노잼 도시’ 포스팅에 큰 변화가 감지됐다. ‘대전’이 블로그 텍스트의 가장 무게감 있는 단어[17]로 등장한 것이다.

2019년 ‘노잼 도시’ 블로그 텍스트에서 ‘대전’이 차지하는 무게감은 약 0.0172로 나타나는데, 이 값은 2위인 ‘사람’ 0.0068의 두 배 이상 크다. 2019년에 등장한 단어 ‘대전’의 중요성은 시간이 흐를수록 커졌다. 2020년엔 0.0256이었고, 2021년 8월엔 0.0279로 2위인 ‘카페’ 0.0071과 큰 차이를 보였다.
2018년 노잼 도시’ 블로그 텍스트 주요 단어 클라우드
2019년 노잼 도시’ 블로그 텍스트 주요 단어 클라우드
블로그 유저들은 ‘노잼 도시’ 키워드가 들어간 문서를 쓰면서 2019년부터 대전을 가장 중요하고 무게감 있는 단어로 사용했다. 어딘가를 방문한 이야기가 주를 이루는 경우가 많아, ‘여행’과 ‘사진’, ‘카페’와 ‘커피’ 등이 함께 쓰였지만, ‘대전’의 의미는 다른 주요 단어에 비해 압도적으로 크다. ‘대전’을 쓰지 않고는 ‘노잼 도시’ 관련한 포스팅을 하지 않았다고 봐도 될 정도다.

그렇다면 구체적으로 블로그 유저들은 어떤 얘기를 한 걸까? ‘대전’을 그렇게 자주, 중요하게 사용하면서 ‘노잼 도시’에 대해 어떤 얘기를 한 걸까? 토픽 모델링(Topic Modeling)은 모래알처럼 흩어진 말에 숨어 있는 주제를 찾아내 준다. 기계 학습을 통해 연구자가 설정한 수만큼 주제를 뽑아내고, 그 주제를 형성하는데 기여한 주요 단어들을 주제에 맞춰 추려 낸다. 추려진 단어들을 보면 그 주제가 어떤 이야기인지 알 수 있다. 또한, 어떤 주제가 전체 문서에서 얼마만큼의 비중을 차지하는지도 계산해 낼 수 있어, ‘노잼 도시’라는 큰 주제를 구성하는 세부 이야기 주제들이 시간이 흐르면서 얼마만큼의 비율을 차지하게 됐는지도 알 수 있다.

2015년에서 2021년 8월까지 작성된 ‘노잼 도시’ 블로그 텍스트에서 유사도(coherence) 검증을 통해 여덟 개의 토픽을 도출했다. 5875개의 텍스트에서 가장 큰 비중을 차지하는 이야기 주제는 여행이었다. 수집된 모든 문서에서 가장 큰 점유율을 보이는 토픽5는 보편적인 여행 이야기다. 구성하고 있는 단어들을 보면, ‘친구와 여행하면서 예쁜 사진을 찍고, 맛있는 걸 먹는 이야기’가 핵심임을 알 수 있다. 그다음으로 큰 비중을 차지하는 토픽0은 ‘노잼(도시)인 대전 혹은 울산에 가서, 느낌 있고 예쁜 카페에 들러 사진을 찍고 친구와 시간을 보낸다’는 얘기다. 세 번째로 비중이 큰 토픽은 토픽7인데, 역시 노잼(도시)인 대전을 여행하며 성심당과 카페, 공원에 들러 시간을 보내는 것으로 구성돼 있다. 종합적으로 점유율이 가장 높은 주제는 일반적인 여행 얘기였지만, 뚜렷하게 드러난 주제는 ‘대전으로의 여행’이다. 노잼의 도시인 대전에 가서 성심당에 들르거나 예쁜 카페나 공원 가보는 것이 노잼 도시 블로그 텍스트의 가장 뚜렷한 특징이라고 할 수 있다.

뚜렷하게 드러난 주제를 보는 것보다 더 흥미로운 것은 시간의 흐름에 따라 개별 토픽의 비중이 어떻게 달라지는가다. 소위 토픽의 ‘흥망성쇠’를 볼 수 있다. 2015년 이후 노잼 도시에 대한 블로그 유저들의 토픽은 어떻게 뜨고 질까? 무슨 이야기가 뜨고 사라질까? 여덟 개의 토픽을 담은 문서들이 전체에서 얼마나 비중을 차지하는지 점유율을 계산하고, 연도별로 비율이 가장 높은 토픽을 볼 수 있도록 그래프를 그려봤다.
일반적인 여행 얘기는 2018년까지 ‘노잼 도시’ 블로그 텍스트에서 가장 높은 점유율을 보이면서도 계속 그 점유 비율이 상승하던 주제였다. 2018년엔 정점을 찍었다. 하지만, 2019년부터는 블로그 유저들이 ‘노잼 도시’ 포스팅을 하면서 대전 여행을 언급하기 시작했다. 친구와의 여행에서 사진 찍고 맛있는 음식을 먹은 평범한 이야기가, ‘노잼의 도시인 대전에 가서 성심당 들르는’ 구체적인 여행 이야기로 변한 것이다. 2019년부터는 다른 토픽들의 점유율도 하락세다. 2018년까지는 대전을 주제로 한 노잼 도시 포스트 점유율이 너무나도 미미했다. 그러다가 2019년에 폭발적으로 증가한 걸 보면, 2019년은 ‘노잼 도시’와 ‘대전’이 확실히 연계된 결정적 해라고 말할 수 있다. 노잼 도시에 대한 블로거들의 이야기는 대전을 언급하는 이야기로 굳어졌다.

왜 2019년일까? 2019년은 대전시 출범 70주년을 맞는 동시에, 광역시 승격 30주년이 되는 해였다. 대전시는 이를 기념하기 위해 2019년을 대전 방문의 해로 정하고 선포식을 열기도 했다, 서울 광화문 광장에서.[18] 서울 한복판에서 대전 방문의 해를 선포함으로써 대전시는 언론의 조명을 얻어 냈을 뿐 아니라, 소셜 미디어 유저들의 관심도 끌었다. 아는 사람만 알던 ‘지인이 대전에 온다는데 어떡하지’ 알고리즘은 이 시기, 강력한 확산 동력을 가진 밈이 됐다.

확산의 동력은 우선 소셜 미디어의 속성 그 자체에 있었다. 밈은 모방을 거치며 문화 현상을 만들어 내는 특징이 있는데[19], 밈의 모방과 확산 과정에 참여하는 것이 소셜 미디어 유저에겐 일종의 ‘미디어 의례 참여’가 된다. 알고리즘을 통해 알려진 ‘노잼의 도시 대전’이란 기호와 상징을 소셜 미디어 이용자들은 상호 교류하면서 소통한다. 게시물과 댓글로 소통하는 이들에게 ‘노잼의 도시 대전 방문 밈’ 복제와 확산은 일종의 트렌디한 소통 방식이자 내용 그 자체다. 그래서 대전을 방문하고, 그 결과를 자신의 소셜 미디어에 다시 전시하고, 그 게시물에 공감을 얻어 낸다. 마치 성지순례처럼 밈의 발원지인 대전을 찾아 ‘노잼’을 확인하고, 그 결과를 가지고 자신만의 밈을 만들어 널리 퍼트리는 것이다.

밈의 복제와 확산이란 미디어 의례 참여를 이끄는 또 다른 동력은 일종의 감정, 특히 유머다. 이 밈에는 난처함과 부끄러움이 있다. ‘대전엔 자랑할 만한 게 없다는 걸 지인에게 들킬 것 같다’는 식이다. 일종의 자기 비하적 유머가 밈에 섞여 있다. ‘내가 사는 도시를 다른 도시 사람에게 내놓기 부끄럽다’는 생각은 자기 비하적 웃음만 만드는 게 아니다. 그 지인에게도 일종의 조롱거리를 만들어 준다. ‘이렇게 재미가 없으면서, ‘대전 방문의 해’를 선포하고, 감히 놀러 오라고?’ 이런 식의 조롱도 일종의 유머 코드가 되면서 밈의 확산 동력이 됐다. ‘놀이와 웃음의 원리를 통해 수행되는 미디어 의례’라는 특징은 이용자들이 상호 작용을 지속할 수 있는 실질적 힘이다.[20]

 

성심당 빵과 칼국수만 먹고 떠나는 사람들


사람들은 노잼인 도시 대전을 놀리려고 의례에 참여한다. 밈의 감정과 유머를 공유하며 대전을 방문한다. 이후 새로운 정보를 덧붙여 게시하면서 이 놀이는 확대, 재생산된다. 이러한 맥락에서 2019년 이후 대전은, 적어도 블로그의 세계에선, ‘노잼’이라는 장소성을 획득했다. 사람들은 노잼도시를 놀리는 놀이에 가담하기 위해서 대전에 실제로 방문한 것으로 보인다. 텍스트에 사용된 주요어 중엔 구체적인 방문지들이 상당히 많았다.

그럼 이들은 대전에 와서 무엇을 하고, 무엇을 느꼈을까? 텍스트에 사용된 주요 단어들의 연결 관계를 분석하면 (연결망을 도출하면) ‘노잼 도시’ 블로그 텍스트가 어떤 이야기 구조를 띠고 있는지 알 수 있다. 어떤 단어가 이야기를 주도하는 핵심어인지, 그 핵심어를 둘러싼 다른 단어들은 무엇이고 서로 어떻게 연결돼 이야기를 만들고 있는지 알 수 있다는 것이다.

핵심어를 찾아내고 관계망을 도출하는 여러 방법을 사용했지만, 주로 페이지랭크(PageRank)를 활용해 결과를 해석했다. 기본적으로 핵심어를 찾는 방법은 텍스트 안에서 ‘어떤 단어가 어떤 단어와 동시에 출현하는가’를 보는 것이다. 함께 등장하는 단어들 사이에는 관계가 있다. 페이지랭크 방법은 단지 동시 출현의 빈도만을 보는 것이 아니라, 단어들끼리의 연결 구조를 통해 중요도를 평가한다. 책을 읽으며 밑줄을 긋고 동그라미를 치듯, 글을 따라가다 보면 결국 핵심적인 단어로 요약되고, 귀결된다. 따라서 페이지랭크는 텍스트 안에 쓰이는 핵심적인 단어, 중심이 되는 (중심성 값이 큰) 단어를 찾아 주는 것과 동시에 텍스트 구조에 있는 일종의 방향성을 보여 준다.

2015년에서 2018년까지의 ‘노잼 도시’ 블로그 텍스트는 영화와 게임을 중심으로 짜여 있다. 재미있고 혹은 재미없는 무언가를 얘기할 때, 블로그 유저들은 영화를 가장 많이 핵심적으로 언급했다. 어떤 대상을 얘기하더라도 결국 ‘영화’ 얘기를 했다고도 말할 수 있다. ‘영화’는 2015년엔 중심성 값이 상위에 기록되지 못했지만, 2016년부터 중심성 값이 커지면서, 2018년엔 가장 핵심적인 단어가 됐다. ‘게임’도 중요한 핵심어다. 2018년에 ‘영화’에 밀리긴 했지만, ‘게임’은 재미없는 것 중 가장 중심성 높은 단어였다.

영화, 게임과 관련 있는 단어들이 영화와 게임을 둘러싼 그룹을 형성한다. 2017년 페이지랭크 결과를 시각적으로 나타낸 그림을 보면, ‘게임’과 ‘영화’의 중심성이 동그라미 크기로 나타나 있고, 두 핵심어 주변엔 ‘시간’ ‘보드’ ‘주말’ ‘작품’ ‘개봉’ 등의 관련한 단어들이 모여 모둠을 형성한 것을 볼 수 있다. 게임과 영화 주변에 모인 단어들은 이 두 단어보다는 중심성이 약해, 작은 동그라미를 가지고 있지만, 다른 주변 단어들과 개별적인 그룹을 여럿 거느리고 있다. 동그라미 크기가 여럿 존재한다는 건 다양한 핵심어들이 이야기를 구성하고 있다는 것을 의미한다. 제각기 화제성과 세부 주제를 이끄는 힘은 달라도 영화, 게임과 관련해서는 풍성한 이야기들이 만들어졌다는 뜻이다.

2017년이나 2018년에 비해 2019년부터 2021년 8월까지의 연결망은 ‘대전’으로 대부분의 단어들이 집결한 듯한 패턴이다. 대전의 동그라미는 중심성의 크기를 나타내는데 다른 동그라미들에 비해 압도적으로, 2017년의 영화나 게임보다도 훨씬, 큰 크기다. 마치 홀로 존재하는 강력한 존재처럼 대전은 단어들의 관계망 한가운데에 있다. 강력한 중심을 차지한 ‘대전’은 다른 단어 간 거리와 연결 형태를 파악하는 여러 분석 방법에서도 비슷한 양상을 보였다. 연도별로도 2019년 이후 상당히 비슷한 패턴을 보였다.
‘대전’은 2019년 이후 작성된 ‘노잼 도시’ 블로그 텍스트에서 가장 큰 노드면서, 가장 많은 연결망을 가지고 있고, 활발한 매개자이며 또한 압도적으로 영향력이 큰 단어다. 많은 단어들이 ‘대전’과 직접 연결돼 있고, 대전을 통해 서로 연결된다. 페이지랭크식으로 말하면, 어떤 단어에서 ‘노잼 도시’ 이야기를 시작해도 결국 ‘대전’이란 단어를 쓰게 된다(‘대전’으로 돌아오게 된다).

‘대전’ 주변에서 별도 모둠을 형성한 단어들은 ‘카페’와 ‘여행’, ‘예쁘’와 ‘사진’이다. 이 단어들은 일반적인 여행 이야기에 필요한 핵심어면서 대전을 여행한 얘기를 하기에도 필요한 단어일 것이다. 앞서 토픽 모델링을 통한 분석 결과와 유사하게, ‘노잼 도시’ 텍스트의 구조도 대전을 중심으로 한 대전 여행이 핵심이라는 걸 알 수 있다.

사람들은 밈을 실천했다. 그 덕에 대전을 방문하기도 했다. 대전이 난처하고 부끄럽고 웃기는 밈 덕을 본 것일까? 페이지랭크를 통한 주요 단어들의 연결망은 대전을 중심으로 다른 단어들, 일명 관광지와 관광·문화 콘텐츠들이 대전과 그저 1:1의 관계를 맺고 있다는 걸 드러낸다. 대전과 성심당, 대전과 소제동, 대전과 수목원 등이 개별적으로 연결돼 있을 뿐, 보다 확장되고 복잡한 대전 방문의 모습은 볼 수 없다. 알만한 대전의 유명 장소들이 관계망 안에 등장하고 있지만, 이들은 대전 주변에서 자기들끼리 연결된 별도의 관계망을 만들어 내지 못하고 있다. 말하자면, 사람들은 대전에 방문하긴 했지만, 대전의 여러 장소나 체험을 함께 얘기하진 않는다는 것이다. 이들은 ‘노잼의 도시 대전’에 와서 여러 장소를 둘러보며 대전을 복합적으로 경험하지 않고, 성심당, 엑스포공원 등 한두 곳만 보고 떠난다고 추정할 수 있다. 확장성 없고, 짧게 머물며, 마치 특정 요소 하나만 소비하고 이를 블로그에 인증하는 듯한 대전 방문의 경향을 포착할 수 있다.

지금까지의 ‘노잼 도시’ 블로그 텍스트 분석 결과는, 2019년 대전 방문의 해 이후 대전이 ‘노잼도시’라는 이미지, 즉 장소성을 소셜 미디어상에서 획득했다는 사실을 드러낸다. 이러한 소셜 미디어 장소성 ‘노잼도시’는 ‘높은 휘발 가능성’과 ‘장소 상실의 위험’을 내포한다. 밈 때문에 사람들은 대전에 방문했지만, 이들의 장소 방문이 진짜 대전과의 관계를 만들었는지는 알 수 없다. 아니, 오히려 대전은 방문의 목적지로서만 있었을 뿐, 대전이 궁금해서 여기저기 둘러보고, 느끼고, 자신만의 경험을 하고 느낌을 기억하는 과정은 텍스트에 드러나지 않았다. 그들은 대전의 어떤 지점을 찍고 오기 바빴던 것 같다. 그래서 사진이 중요했다. 그저 다녀왔다는 흔적만 남아도 괜찮기 때문이다.

블로그 유저들의 말 속에서 엄청나게 큰 자리를 차지한 ‘대전’이란 단어, 그 중심성은 마치 ‘아싸’를 백 명 알고 있는, 분투하는 ‘인싸’처럼 보인다. 그 크기의 ‘핵인싸’라면, 단어들의 연결망 안에서 확실하고 강력한 중심성을 진짜 가졌다면, 자신을 둘러싼 하위 연결망들이, 모둠들이 활성화돼 있어야 한다. ‘핵인싸’는 ‘인싸’를 여럿 거느리는 법이니까. 하지만 대전 주변의 단어들(대전의 장소들, 다양한 관광, 문화 활동들을 의미하는 단어들)은 대전만 바라보며 홀로 존재하는 부실한 네트워크를 가졌다. 자신 주변의 다른 단어들과 복잡하고 새로운 관계를 만들지 못하는 것이다. 이는 대전의 중심성이 허약하고 위태롭다는 걸, 즉 대전은 진정한 핵인싸가 아니라는 걸 드러낸다.

중심을 차지하고 있는 대전의 지위 자체도 언제 없어질지 모른다. 대전을 여행한 이야기는 많지만, 대전에서 이들이 한 일은 다양하지 못하고 그저 산발적이고 단편적이다. 성심당 하나만 가보거나 중앙과학관, 소제동처럼 잘 알려진 곳을 ‘찍고’ 오면 그뿐이다. 대전 안의 여러 장소와 그저 1:1의 관계를 맺고 있는 대전은 그 고리가 끊어지면 언제든 중심의 위치를 잃을 것이다. 2019년 대전 방문의 해가 선포되면서 소셜 미디어 밈이 실제 방문으로 이어진 효과가 어느 순간 급격하게 휘발될 수도 있다는 뜻이다.

대전의 여러 장소를 둘러보고, 사람들을 만나고, 예상하지 않았던 경험을 하고 도시에 대한 감정을 가지고 돌아가 이를 기억하는 여행은 ‘예전 관광 스타일’이 됐다. 소셜 미디어가 삶의 여러 경험 방법과 내용을 결정하는 기준이 된 요즘엔, 소셜 미디어의 소통 방식처럼, 여행도 즉각적이고 표현적이며 빠르게 진행된다. 밈의 실천이 곧 대전 방문이었으니, 대전을 방문했다는 사실 하나만이 중요하다. 추상적이고 거대한 공간인 도시를 샅샅이 파고들거나 세심하게 볼 필요도, 그럴 생각도 들지 않는다. 도시를 구성하고 있는 여러 물리적 장소들을 하나하나 엮어 완전체를 체험할 필요도 없다. 대표 상품 하나를 소비하면 다 산 것이나 다름없다. 대전의 어떤 것, 대전을 소비했다고 말할 수 있는 대표적인 어떤 것 하나만이 중요하다. 그 요소를 소비했다는 걸 증빙하며 다른 유저들과 같은 걸 경험했음을 전시하는 것, 그렇게 의사소통하는 것이 요즘 여행의 방식인 것이다. 이런 행태를 일본의 문화 비평가 아즈마 히로키(Azuma Hiroki)는 ‘데이터베이스 소비’라고 불렀다.

관념적 공간인 도시는 잘게 쪼개진 ‘모에(Moe) 요소’로 쉽게 이해된다. 애니메이션 오타쿠들이 캐릭터에서 어떤 요소를 추출해, 자신들의 선호를 표현했던 것이 애초의 ‘모에’였다면, 이제는 그 역이 활발히 생성되어 소비된다. 이미 제시된 도시의 모에 요소를 소비하면 그 도시를 다 소비했다고 말할 수 있다. 부산에 간 사람은 해운대 해변 혹은 자갈치 시장 회를 소비하면 된다. 이는 부산에서 추출된 대표 특징이자 모에 요소다. 대표적인 요소 한두 개만 빠르게 소비하고 즉각적으로 사진을 전시해야 미디어 의례의 충실한 참여자가 된다. 노잼의 도시인 대전을 소비하기 위해서 방문했을 뿐이니 뜻밖의 장소를 찾지 않아도 괜찮다. 성심당이라는 모에 요소, 그것 하나면 충분하다. 노잼인 걸 확인한다는 것과 예쁜 사진을 찍어 여행을 증명한다는 확실한 목적이 있기에, 예상하지 못했던 정서나 경험은 만들어지지 못한다. 모든 도시에는 다양한 공간이 만든 장면과 사람, 사건이 있다. 그러나 보고 싶은 것이 확실한 사람에게 이러한 도시의 다면성은 보이지 않는다. 이들은 해운대와 회 센터로 부산을, 성심당으로 대전을 기억한다.

그래서 사실 성심당만 찾은 사람들은, 오히려 대전이란 장소와 더 멀어진다. 대전의 노잼을 찾아온 사람(방문자)과 대전에서 꾸준히 ‘유잼’을 발견해 온 사람(원주민)이 섞여 새로운 경험과 정서가 만들어져야 하는데, 대전의 특징 하나만을 보고 찾아온 이들은 이런 기회를 마주하지 못한다. ‘대전이 노잼인’ 사람들과 ‘아니 왜 대전이 노잼이야? 이렇게 유잼인데!’라고 발끈하는 사람들 사이의 간극은 점점 벌어진다.

갈만한 곳이 없어서, 재미를 느낄 사건이 없어서 대전이 ‘노잼’인 것은 아니다. 장소성에서 파생되는 다른 관계와 체험, 감정 그리고 기억이 없을 때 대전은 노잼도시가 된다. 사람들이 장소로부터 새로운 감각을 체득하지도, 예상하지 못했던 장소의 특성을 발견하지도 못하므로 그들은 자신들만의 ‘재미’를 찾지 못한다. 대전을 찾은 이들에게 대전은 상실된 장소, 곧 의미 없는 곳이 된다.
[3]
국토교통부 국토지리정보원은 《국가지도집》을 꾸준히 발간해 오고 있다. 《어린이를 위한 대한민국 국가지도집》은 국토와 도시 형성에 대한 쉽고 (훨씬) 재밌는 설명을 제공한다.
[4]
심영운, 〈대전시, 정부합동평가 정성 1위, 정량 3위...역대 최고 성적〉, 《충남일보》, 2023. 5. 1.
[5]
통계청이 제공하는 〈국내인구 이동통계〉를 보면, 전입지 대전의 2018년 순이동자는 –1만 4753명이었고, 2021년엔 –8931명, 2022년 –2996명이다.
[6]
금상진, 〈알고리즘으로 풀어본 지인이 대전에 온다면…기승전성심당?〉, 《중도일보》, 2017. 4. 10.
[7]
대전광역시는 2019년 7월 2일부터 10일까지 ‘대전 방문의 해’를 맞아 대전에서 즐길 수 있는 알고리즘 만들기 이벤트를 했다.
[8]
나무위키에서 ‘노잼도시’를 검색하면 대전 관광과 대전 지역에 대한 소개로 연결된다. 특색 없는 자연환경, 짧은 도시 역사, 대표 관광 자원 부재, 옅은 지역색이 노잼의 원인으로 지목되고 있다.
[9]
이기진, 〈허태정 대전시장 ‘한번 오면 이틀 놀다 가는 활력 넘치는 도시 만들겠다〉, 《동아일보》, 2019. 5. 10.
[10]
3장의 텍스트 마이닝 분석은 다음에 근거한다. 주혜진, 〈대전은 어떻게 ‘노잼도시’가 되었나: 텍스트 마이닝과 의미 연결망으로 본 ‘장소성’ 소비〉, 《한국사회학》 56(4), 2022, 51~102쪽.
[11]
 2023년 7월 이후 트위터는 X가 되었고, 편집과 글자 수 증가 등 기능이 바뀌었지만, 2021년 연구가 진행될 당시 트위터의 특성을 기술했다.
[12]
김유진, 〈서울특별시 SNS 통신 언어의 특징-트위터, 페이스북, 인스타그램을 중심으로〉, 《언어와 언어학》 91, 2021, 29~48쪽.
[13]
윤명희, 〈블로그의 사회적 유형 분석-1인 커뮤니티의 다층화〉, 《한국사회학》 41(1), 2007, 170쪽.
[14]
블로그 이용자 수는 계속 늘고 있다. 네이버는 〈2022년 블로그 리포트〉를 통해 3200만 명이 블로그를 쓰고 있다고 밝혔다.
[15]
신진숙, 〈탈산업화 시대의 산업도시의 장소성과 관광의 진정성에 대한 문화사회학적 고찰: 블로그를 통한 포항(송도해변)의 도시경관을 중심으로〉, 《관광연구》 32(6), 2017, 45~64쪽.
[16]
한 문서에 특정 단어가 많이 등장한다고 해서 그 단어가 수집된 모든 문서를 관통하는 중요한 단어라 말할 수 없다. 반대로, 특정 단어가 한 번씩만 모든 문서에 골고루 등장한다고 해서 그 단어야말로 전체 문서를 관통하는 제일 중요한 단어라고 점수 매길 수 없다. 그래서 한 문서에서 특정 단어의 출현 빈도(TF)를 계산하고, 그 특정 단어가 모두 몇 개의 문서에서 등장하는지 계산(DF)한다. DF는 그 단어가 몇 개의 문서에 출현했는지만 드러낼 뿐이다. TF와 DF를 그냥 곱해서 단어 출현 빈도의 의미를 계산하면, 출현 문서가 많아질수록 값이 커진다. 그러나, 너무 많은 문서에 등장하는 단어는 중요도가 낮을 수 있다는 것이 이 개념의 핵심이다. 흔한 단어들, 예를 들어 접속어나 조사 등을 걸러내고, 보다 중요도가 높은 단어를 찾기 위해 DF의 역수를 취해 TF-IDF를 구한다.
[17]
파이썬(Python)을 활용해 TF-IDF 결과를 시각적으로 구현했다.
[18]
박장훈, 〈‘2019 대전 방문의 해’ 서울서 선포〉, KBS뉴스, 2018. 12. 10.
[19]
박광길, 〈인터넷 밈의 언어적 성격 고찰〉, 《인문과학연구》 66, 2020, 8쪽.
[20]
윤명희, 〈소셜 네트워크에서 상호 작용 의례의 복합성: 페이스북 사례연구〉, 《한국사회학》 47(4), 2013, 166쪽.
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