Korea Planning Association
[ Article ]
Journal of Korea Planning Association - Vol. 52, No. 3, pp.5-18
ISSN: 1226-7147 (Print) 2383-9171 (Online)
Print publication date 30 Jun 2017
Final publication date 11 May 2017
Received 29 Nov 2016 Reviewed 12 Jan 2017 Accepted 12 Jan 2017 Revised 11 May 2017
DOI: https://doi.org/10.17208/jkpa.2017.06.52.3.5

광주 대인예술시장 예술인과 상인의 사회적관계망 특성에 관한 연구

박주영** ; 구자훈***
A Study on The Social Network Characteristics of Gwangju Dae-in Art Market’s Artists and Merchants.
Park, Ju-Young** ; Koo, Ja-Hoon***
**Hanyang University goddess0220@naver.com

Correspondence to: ***Hanyang University( jhkoo@hanyang.ac.kr)

Abstract

Today, since positive aspects of urban regeneration by utilizing cultural art is highly rated, artists' creative capabilities and creation space are considered important. Although it passed almost 10 years since the concept of creation space imposed is lack of study of maintenance control after business process. On the maintenance phase, we’d like to look at artists and network traits of main sources in this study. Gwangju Dae-In Art market became the one co-exist with cultural art since 2008 as a domestic market activation plan. But now, 8years later, market is undergoing many changes like decreasing artists. Then we analyzed artists and main subject's network via social network analysis program. It showed artists' network has been weakening than the beginning and the density has been off. Whereas, cooperatives from artists and merchants becomes a link for them. Also planned stores had negative impacts on network and young merchant put vital power into the market and was in charge of information delivery function. Thus, Programs should be introduced which can be enhanced artist's network and promoted interchange for them. Also, it has to make an effort to vitalize market by a flood of young merchant.

Keywords:

Urban Regeneration, Dae-in Art Maket, Network Characteristic, Social Network Analysis

키워드:

도시재생, 대인예술시장, 사회적관계망 특성, 소셜네트워크 분석

Ⅰ. 서 론

1. 연구의 배경 및 목적

예술가들의 창의성과 예술성은 쇠퇴한 지역의 재생에 기여하고, 그를 통해 도시경제에 파급효과가 일어나며, 이로 인해 긍정적인 효과가 나타나고 있다. 이처럼 문화를 통해 도시의 가치를 제고하는 ‘컬처노믹스(Culturenomics)’가 오늘날 도시발전의 전략으로 대두되고 있다(김연진, 2010).

문화예술을 활용한 도시재생의 긍정적 측면이 높게 평가되면서, 창작공간과 예술인의 창작기능은 점점 더 중요하게 여겨지고 있다. 도시재생에서 창작공간이 본격적으로 확산된 시기는 2008년경 이후이며 (박신의, 2013) 대부분의 연구도 사업 직후 창작공간의 초기 형성단계를 기준으로 한 연구가 많다. 그러나 지역활성화를 위해 창작공간 개념이 도입된지 약 10년경이 지난 현재의 시점에서, 사업 진행 후 유지관리 단계에 대한 연구는 아직 부족한 실정이다.

광주 대인예술시장은 구도심에 위치한 시장으로 쇠퇴를 맞이한 시장이었으나 2008년 시장활성화를 위한 프로젝트를 시작으로 일반 전통 시장에서 문화예술이 공존하는 시장으로 변화하였고, 2015년 지역문화브랜드 최우수상에 선정되어 주목받는 시장으로 인정받고 있다. 그러나 사업 진행 후 8년이 지난 현재, 초기 시장 내 유입되었던 100여명의 예술인은 현재 40여명 정도로 줄어들었다. 사회적관계망도 이전보다 약해졌다는 내부평가가 있으며, 야시장 위주로 바뀌고 있다는 평가를 받고 있다.

본 연구에서는 문화예술인과 함께하는 도시 재생사업의 유지관리단계에서의 연구를 진행하여, 사업이 일정기간 진행되고 난 후 예술인의 네트워크 및 시장 내 주요 주체의 네트워크 특성을 살펴보고자 한다.

2. 연구의 내용 및 방법

예술가들의 문화클러스터는 직접적 경제적효과 뿐 아니라 삶의 질 향상, 시민의 문화향유기회 확대 등 긍정적인 사회적 효과를 야기한다. 그리고 이는 사회적 네트워크를 통해서 구축된다(박세훈 외, 2011).

시장 안에서의 사회적 네트워크는 예술인간의 관계망과 예술인과 상인간의 관계망으로 나누어 볼 수 있다. 이에 지역 내 주요 주체인 예술인과 상인의 네트워크를 통해 두 집단간 네트워크가 얼마나 이루어졌는지 살펴보고자 한다.

본 연구는 문헌조사 및 면접설문, 현장답사를 통해 수집한 데이터를 소셜네트워크 분석 프로그램 NetMiner4.0를 사용하여 분석하였다.


Ⅱ. 이론고찰 및 선행연구 검토

1. 이론고찰

1) 사회적관계망 및 문화클러스터

예술인 집단은 다른 집단보다 서로 더 많은 영향을 주고받는 공동체적 속성을 지닌다. 일반적으로 예술인은 개인적 창작활동에 전념한다는 고정관념과 달리, 대부분 긴밀한 공동체적 네트워크 속에서 작업을 한다(Becker, 2008). 예술인의 예술분야에 따라서 네트워크의 성격이 달라진다. 예를 들어, 공연이나 전시등과 같이 공동작업이 필요한 예술활동은 예술인 및 주변사람과의 네트워크가 필수적인 반면, 문학창작 등과 같은 분야에서는 상대적으로 네트워크가 느슨하며, 창작활동에 미치는 영향도 적다. 그러나 전체적으로 볼 때 예술인은 서로 협업하며 많은 것을 배우고 영감을 얻으며, 실질적으로 작업하기 위해 집적하는 특성을 가진다.

이러한 교류 및 예술문화활동을 통해 예술인의 공동체가 형성된다. 예술인 공동체가 활성화되면 네트워크가 형성된다. 예술인 네트워크가 활성화 되면 예술인의 작품 활동이 활발해지고, 예술인의 지역사회 참여가 확대된다. 또한 지역주민의 예술활동 참여로 이어지게 되면서 지역사회를 기반으로 한 문화예술클러스터가 형성된다. 이러한 형태의 문화클러스터를 다른 말로 지역중심형 문화클러스터(place-based cultural cluster)라고 할 수 있다(박세훈 외, 2013 재인용). 사업초기 대인예술시장은 예술인과 상인이 어떻게 상생할 것인가를 주안점으로 하여, 예술인과 시장상인들과 조화로운 공존에 사업의 초점을 두었다(박세훈 외 2013). 이처럼 광주대인예술시장은 예술인과 주변 사람들과의 관계를 통해 발전한 시장이다.

2. 선행연구 고찰 및 연구의 차별성

예술인의 네트워크 관련 연구는 사례분석 연구, 네트워크 수준 관련 연구, 소셜네트워크 분석방법을 활용한 연구로 나누어 볼 수 있다.

사례분석 및 네트워크 수준 관련 연구로 이아름(2011)은 국·내외 사례분석을 통해 예술인의 클러스터적 네트워크 현황을 분석하고 시사점을 도출 하였으며, 네트워크의 활성화 방안을 제시하였다. 공동창작공간은 교류를 통해 다양한 역할과 기능을 가질 수 있는 확장된 공간이라고 하였으며, 개인의 작업공간이라는 개념과는 달리 예술인 공동의 공간이라고 하였다.

민경선(2012)은 레지던스 프로그램에 참여한 경험이 있는 시각예술인을 대상으로 사례분석과 심층면접을 통해 레지던스 프로그램 참여 예술인 네트워크의 형성과 창작활동 사이의 관계를 분석하였다. 레지던스 프로그램 참여는 네트워크 형성에 밀접한 관계가 있으며, 프로그램이 종료된 후 네트워크의 강도는 약해진다고 하였다.

이승훈(2012)은 창작클러스터의 공간이용 현황이 예술인의 네트워크 수준에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 문래창작촌과 신당창작아케이드를 비교 분석한 결과, 창작클러스터 내 공간적인 조건이 네트워크의 형성과정에 영향을 미친다는 결론이 도출되었다. 이에 향후 창작클러스터 조성 및 운영 시 네트워크 활성화를 위한 공간적 측면이 추가되어야 한다고 하였다.

소셜네트워크 분석방법을 활용한 예술인 네트워크 관련 연구로 김홍주·박세훈(2012)은 예술인의 행위에 초점을 둔 비물리적 측면의 연구를 진행하였다. 공공주도 창작공간과 자생적으로 형성된 창작공간의 공간적 특성, 예술인의 특성, 창조네트워크 특성을 비교 분석하고 정책적 시사점을 제시하였다.

박세훈·김은란(2013)은 2011년 광주 대인예술시장의 예술인을 대상으로 문헌분석, 인터뷰 조사, 설문조사 그리고 소셜네트워크 분석을 통해 예술인의 네트워크를 분석하고 정책적 시사점을 제시하였다. 예술인은 공동체를 형성하고 있으며 서로가 연계되어 있다고 하였으며, 지역사회와의 교류가 활발하다 면 성숙한 문화클러스터가 형성된 것으로 평가 할 수 있다고 하였다.

김홍주(2013)는 문래창작촌, 부산 또따또가, 광주 대인예술시장을 대상으로 설문조사와 소셜네트워크 분석을 통해 예술인의 창작과정에서 형성하고 있는 창조네트워크를 비교 분석하여 정책적 시사점을 제시하였다.

본 연구 차별성은 다음과 같다. 첫째, 지금까지 예술인 네트워크 관련 연구는 대부분 초기 운영지원 사업 시점을 기준으로 이루어졌다. 이에 본 연구는 운영지원사업의 초기 활성화 단계가 지나고 난 뒤, 문화클러스터가 약해져 간다고 인식되는 변화의 시점(Ⅲ장 1절 참조)에서 예술인 네트워크를 분석함에 있어 다른 연구와 차별성을 갖는다.

둘째, 문화예술을 활용한 도시재생 사업의 핵심주체는 문화를 창출해내는 예술인과 그 지역 내에서 예술인과 공존하고 있는 상인이라고 할 수 있다. 창작공간에서 나타나는 특성을 보기 위해 예술인 간의 네트워크와 예술인과 상인 간의 네트워크를 보는 것은 중요한 요소라고 할 수 있다. 기존의 연구는 예술인만을 대상으로 네트워크 특성을 분석한 반면에, 본 연구에서는 예술인 간의 네트워크 뿐 아니라 예술인과 상인 간의 네트워크를 분석한다는 점에서 차별성을 갖는다.


Ⅲ. 분석의 틀 및 방법론

1. 연구대상지 선정 및 인식

광주 대인예술시장은 2008년 광주비엔날레를 계기로 모여든 예술인을 대상으로 2009년부터 본격적으로 프로젝트가 진행 된 민간주도형 창작공간이다. 시장 내 자발적으로 모여든 예술인과 상인이 공존하고 있는 공간으로 예술인이 유입되면서 시장의 이미지가 제고되었으며, 시장이 알려지기 시작하였다. 하지만 100여명 이었던 예술인은 현재 39명으로 줄어들었으며, 예술인의 모임이 사라지고 있는 등 많은 변화가 생기고 있다.

이에 사업이 진행되고 8년이 지난 시점에서 시장 내 주요 주체 간 사회적관계망을 분석하기 적합한 공간이므로 광주 대인예술시장을 대상지로 하여 연구를 진행하였다.

시장에 대한 인식 면접설문조사 결과, 예술인은 예술인 간 교류가 줄어들고 있다고 응답하였다. 사업초기에 생겨난 예술인의 모임인 ‘미나리’, ‘대소쿠리’가 사라지고, 2013년에 생겨난 ‘다다협동조합’은 현재 활동하고 있지 않기 때문에 예술인 간 교류 기회가 점점 더 줄어들고 있으며, 네트워크 또한 약해지고 있다고 인식하고 있었다.

2. 사회적관계망 측정 방법

네트워크 분석을 위해 예술인과 상인을 대상으로 친밀하게 지내는 예술인과 상인을 최대 5명까지 기입하도록 하였으며, 그 자료를 토대로 분석을 실시하였다.

Reis와 Shaver(1988: 375)는 친밀감이란 “두 사람이 상대방으로부터 이해받고, 인정받고, 배려 받았다는 느낌을 갖게 되는 것과 자신의 중요한 개인적 감정과 정보를 주고받는 과정” 이라고 정의하였다. 이에 본 연구에서는 자신의 중요한 개인적 감정과 정보를 주고받는 관계를 친밀하게 지내는 사이라고 정의하였다.

중심성은 연결중심성(Degree centrality), 근접중심성(Closeness centrality), 사이중심성(Betweenness centrality) 세가지로 구분할 수 있다. 연결중심성은 한 행위자가 네트워크 내에게 다른 행위자들과 얼마나 많이 또 직접 연결되어 있으면서 중앙에 위치하는지를 계량화 한 지수로서, 연결중심성이 높은 행위자는 네트워크에 가장 활동적인 행위자가 됨을 의미하며, 사이중심성은 행위자의 의사소통과 자원에 대한 잠재적 통제권을 측정하는 지수로 사용된다(Freeman, 1979).

본 연구에서는 중심성(Centrality) 분석 중 연결중심성(Degree centrality)과 사이중심성(Betweenness centrality)분석을 통하여 각각의 주체 간 네트워크 특성을 살펴보았으며, 연결중심성(Degree centrality), 사이중심성(Betweenness centrality) 수치를 통해 주요행위자를 도출하고, 그 특성을 살펴보았다.

네트워크 분석은 방향성이 있는 네트워크와 방향성이 없는 네트워크로 나누어진다. 방향성이 있는 네트워크는 유입연계(In-Degree)와 유출연계(Out-degree)가 구분되어지는데, 유입연계는 한 노드를 기준으로 들어오는 방향의 연결을 의미하며, 유출연계는 한 노드를 기준으로 나가는 방향의 연결을 의미한다.

본 연구에서는 방향성이 있는 네트워크를 사용하여 분석을 실시하였으며, 나가는 방향을 의미하는 유출연계의 경우, 설문응답시 예술인 1인당 최대 5명까지만 기입하도록 하여 그 수를 제한하였기 때문에 유입연계의 네트워크를 중심으로 그 특성을 분석하였다.

연구에서 사용된 NetMiner4.0은 분석된 네트워크의 다양한 시각화 기능을 갖추고 있다. 이에 연결중심성(Degree entrality) 네트워크는 스프링형 레이아웃으로 시각화 하였으며, 사이중심성(Betweenness centrality)분석은 원형 레이아웃으로 시각화하였다.

스프링(Spring)형 레이아웃은 노드 간 가상의 스프링을 장착시켜 끌어당기는 힘과 밀어내는 힘을 통해 노드를 배치하는 방법이다(그림1. 좌 참조). 시각화된 스프링형 네트워크 맵은 중심에 있는 노드일수록 노드의 크기가 크게 나타나므로 쉽게 중심에 있는 노드를 확인할 수 있다(㈜사이람, 2010). 또한 매달린(Pendent)노드나 고립(Isolate)노드가 표현되기 때문에 이를 통해 시장 내 네트워크의 구조를 시각적으로 쉽게 확인할 수 있다.

원(Circular)형 레이아웃은 하나의 원주상의 일정한 간격으로 노드들을 배치하는 방법으로 링크들이 어떤 노드들에 집중되고 있는지, 어떤 노드들이 상대적으로 동떨어져 있는지에 대한 대략적인 윤곽을 파악하는데 유용하다(그림1 우 참조). 원형 네트워크는 맵의 모양이 원형으로 나타나는 특성을 갖으며, 높은 중심성을 갖는 노드일수록 원의 중심에 배치되므로 중심노드를 쉽게 확인할 수 있다(㈜사이람, 2010). 또한 사이중심성 네트워크를 원형 맵으로 나타낼 경우, 정보를 전달하는 중개자 역할의 노드가 원의 내부에 위치하게 되기 때문에 어떤 노드가 정보 전달의 역할을 하는지에 대해 시각적으로 쉽게 확인할 수 있다.

Fig 1.

(left)Spring type map, (right) Circular type map**(주)사이람, 2015

3. 설문 개요

본 연구를 위해 1차 대인면접설문은 2016년 4월 7일 ~ 4월 13일까지 7일간 진행하였으며, 2차 대인면접설문은 2016년 4월 15일 ~ 2016년 4월 18일까지 4일간 진행하였다.

예술인의 분석자료는 2015년 대인예술시장 상주예술인 총 39명을 대상으로 실시하였다. 일대일 면접설문을 통해 28부를 회수하였고, 메일회신을 통해 2부를 회수하여 총 30부, 전체 상주예술인의 약 77%를 분석자료로 활용하였다.

상인의 분석자료는 주요 가로내의 상점 약 100여개에 일대일면접설문을 진행하여 회수된 55부 중 미완성과 불성실한 응답을 제외한 51부의 표본을 분석자료로 활용하였다.

설문 및 인터뷰 항목으로 예술인은 네트워크분석을 위해 친밀하게 지내는 예술인과 상인을 기입하도록 하였다. 시장 내 네트워크에 관한 인식을 알아보기 위해 알고 지내는 예술인 수, 알고 지내는 상인 수, 예술인과의 교류 횟수, 상인과의 교류 횟수, 프로그램 이해도 및 만족도를 기입하도록 하였다. 또한 예술인의 주요행위자 특성 분석을 위해 개인특성 중 이름, 성별, 연령대, 입주시기, 최종학력, 활동분야, 총 예술활동 경력, 대인시장 예술활동 경력, 입주형태를 기입하도록 하였다.

상인의 경우, 네트워크 분석을 위해 친밀하게 지내는 상인과 예술인을 기입하도록 하였으며, 시장 내 네트워크 인식파악을 위해 알고 지내는 예술인 수, 알고 지내는 상인 수, 예술인과의 교류 횟수, 상인과의 교류 횟수, 프로그램 이해도 및 만족도를 예술인과 동일하게 기입하도록 하였다. 또한 개인특성 중 상호명, 성별, 연령대, 대인시장 장사기간, 최종학력, 점포소유형태를 기입하도록 하였다(표 1).

Survey and interview items of artists and merchants


Ⅳ. 예술인 활동의사 영향모델 분석

1. 예술인의 사회적관계망 특성

1) 예술인 네트워크의 전반적 특성

분석 결과 예술인의 네트워크는 노드 수 39개, 링크 수 127개, 평균 3.26개 내외의 연계를 형성하고 있는 것으로 나타났다. 이는 광주 대인예술인시장 예술인 총 39명이 127개의 연결로 이루어져 있으며, 한명의 예술인이 친밀하게 지내는 예술인의 수가 평균 3.26명인 것을 의미한다. 밀도는 네트워크의 연결정도를 나타내는 수치로 모든 노드가 같은 링크의 수로 전부 연결되어 있다고 가정했을 때 100%로 나타난다. 광주 대인예술시장 예술인의 네트워크 밀도는 8.6%로 나타났다(표 2).

The network characteristics of artists in 2016

박세훈 외 4인의 연구와 비교하여 살펴보면, 2011년 당시 총 32개의 노드1)는 184개의 링크로 연결되어 있었다. 이는 2011년 예술인은 평균적으로 5.75명의 다른 예술인과 연계하고 있었으나, 현재 평균 3.26명과 연계되어 있어 과거보다 네트워크가 약화되었음을 의미한다. 밀도 또한 2011년 18.5%였으나 현재는 8.6%로 50%이상의 비율로 감소되어 과거보다 상대적으로 응집력이 떨어졌음을 나타낸다(표 3).

The network characteristics of artists in 2011(박세훈 외 4인, 2011)

이상의 내용을 면접설문조사를 통해 확인해보면, 예술인들만의 모임인 ‘미나리’, ‘대소쿠리’가 사라지고 ‘다다협동조합’은 실제로 활동하고 있지 않기 때문에 네트워크가 약화된 것으로 나타났다. 또한 사업초기 예술인 유입이 활발하던 사업활성화 단계가 지나가고, 현재 예술인이 떠나가고 있는 시기이기 때문에 네트워크가 약화된 것으로 나타났다.

예술인의 사회적 관계망을 좀 더 자세히 분석해보면 다음과 같다. 예술인의 연결중심성 네트워크를 스프링형 레이아웃으로 살펴보면(그림 2) 2011년에는 나타나지 않았던, 링크가 하나만 연결된 매달린 노드(Pendent node)가 2016년에는 A20, A35, A36번 3개의 노드에서 나타난 것을 볼 수 있다(표2 참조). 매달린 노드는 한명의 예술인과 연결되어있기 때문에 그 한명의 예술인과 연결이 끊어지면, 다른 예술인과 연결되지 않은 고립노드가 될 수 있다. 따라서 예술인의 네트워크 전체를 불안정하게 만들 수 있어 관리가 필요하다고 볼 수 있다.

Fig 2.

Degree centrality network Spring type of artists

대인예술시장 예술인의 유입연계(In-degree) 연결집중도(Degree Centralization Index)는 2011년 21.5%에서(표3 참조) 2016년 45.2%로 나타났다(표2 참조). 연결집중도는 중심집중화 경향을 의미하는 것으로 집중도 값이 클수록 특정 노드에 연결이 집중되어 있다는 것을 의미한다. 즉, 과거 2011년 보다 특정 예술인에게 연결이 더 집중되어 있는 불균형한 네트워크임을 알 수 있다.

특히 A05예술인은 연결중심성 네트워크의 중심에 있으며(그림 2), 사이중심성 네트워크에서도 중심에 있는 것을 볼 수 있다(그림 3).

Fig 3.

Betweenness centrality network Circular type of artists

연결중심성 스프링형 레이아웃은 링크의 연결이 많을수록 중앙에 위치하게 되며, 노드의 크기가 크게 나타난다. 사이중심성 원형 레이아웃은 내부의 예술인을 통해 다른 예술인과의 연계가 가능하다는 것을 의미하며, 중앙에 위치할수록 네트워크 내에서 정보를 전달하는 ‘중개자’ 역할을 더 많이 담당한다는 것을 의미한다.

즉, 예술인의 네트워크는 A05예술인에게 연결이 집중되어 있으며, 정보전달의 역할 또한 A05예술이 가장 많이 담당하기 때문에 A05예술인의 부재시 예술인 네트워크 전체가 불안정해 질 수 있음을 의미한다.

2) 중심성분석을 통한 주요행위자의 관계 특성

네트워크 중심에 있는 주요행위자의 특성을 살펴보기 위해 연결중심성 분석과 사이중심성 분석의 수치를 통해 주요행위자를 도출하고, 그 특성을 살펴보았다.

연결중심성 수치가 높은 행위자는 네트워크에 가장 중심에 있는 주요행위자임을 의미하며, 사이중심성 수치가 높은 행위자는 정보전달의 역할을 하는 중개자적 성격을 갖는 행위자임을 의미한다.

연결중심성 및 사이중심성 값을 통해 상위 예술인 도출한 결과 A05, A03, A06, A19, A22예술인이 중심행위자로 나타났다(표 4).

Results of network centrality analysis and actor ranking of artists

그 중에서도 A05예술인은 연결중심성 수치 (0.526)와 사이중심성 수치(0.152) 모두 가장 높게 나타났다. 이는 A05예술인은 예술인 네트워크 내에서 가장 중심에 있는 행위자이자, 정보를 전달하는 중개자 역할 또한 가장 많이 하는 행위자임을 의미한다. 즉, A05예술인은 예술인의 네트워크에서 직접적인 영향력이 가장 큰 행위자라고 볼 수 있다.

다음으로 A03예술인은 연결중심성 수치(0.158)에서 네 번째 순위로 나타났으나, 사이중심성 수치(0.097)에서 두 번째 순위로 나타나 예술인의 네트워크 내 두 번째 주요행위자인 것으로 분석되었다. A06, A19, A22 예술인은 세 번째 주요행위자로 분석되었다.

각각의 도출된 주요행위자의 특성을 살펴본 결과, 영향력이 가장 큰 A05예술인은 야시장에서 만난 청년상인2)과 동업으로 카페를 운영하고 있었다. 많은 예술인이 오고가는 길에 A05예술인의 카페를 방문하고 있었으며, 이로 인해 A05예술인의 카페는 예술인의 교류와 커뮤니티 장소가 되고 있었다.

A05예술인은 인터뷰에서 “야시장에서 만난 청년상인과 카페를 운영하고 있어요. 시장 내 동료 예술인들이 오고가는 길에 카페에 들려 커피도 마시고, 대화도 나누고 가곤해요.”라고 하였다.

주요행위자로 나타난 A19, A22예술인의 경우, 레지던스공간 ‘다다’와 ‘다오라’를 운영했거나 현재 운영하고 있는 예술인인 것으로 나타났다. A03, A06 예술인의 경우, 2008년부터 대인예술시장 내에 상주한 예술인인 것으로 나타났다.

2. 예술인과 상인의 사회적관계망 특성분석

1) 예술인과 상인의 네트워크의 전반적 특성

예술인과 상인의 네트워크 분석결과 노드 수 158개, 링크의 수는 100개로 나타났다. 밀도는 0.4%로 응집력이 매우 낮은 네트워크로 나타났다. 고립노드와 매달린 노드는 각각 95개와 29개로 분석되었다(표 5).

The network characteristics of artists and merchants in 2016

연결중심성 네트워크의 테두리 내의 노드는 교류가 있는 예술인과 상인을 의미하지만, 외곽에 위치한 노드는 서로 교류가 이루어지지 않은 예술인과 상인을 의미한다. 즉, 8년이 지난 시점에 예술인과 상인의 네트워크는 거의 이루어지지 않고 있는 것으로 나타났다. 한편, 청년상인과 협업점포를 운영하는 A05예술인 경우 다른 청년상인들과 네트워크가 구축되고 있었다(그림 4).

Fig 4.

Degree centrality network Spring type of artists and merchants**○ : Artist, △ : Merchant, ✚ : Young merchant

Fig 5.

Betweenness centrality network Circular type of artists and merchants**○ : Artist, △ : Merchant, ✚ : Young merchant

2) 중심성분석을 통한 주요행위자의 관계 특성

예술인과 상인의 연결중심성 및 사이중심성 수치를 통해 네트워크의 중심에 있는 주요행위자를 도출하고 그 특성을 살펴보았다.

분석결과 B31, A05, B01, A03, B03이 주요행위자로 도출되었다. B31상인은 연결중심성 수치(0.057)와 사이중심성 수치(0.020) 모두 가장 높게 나타났다. 상인과 카페를 운영하는 A05예술인은 연결중심성(0.045)에서 두 번째 순위, 사이중심성 (0.014)에서 세 번째 순위로 나타나 예술인과 상인 간의 네트워크에서 두 번째 주요행위자로 분석되었다. A05예술인과 협업카페를 운영하는 B01청년상인이 연결중심성(0.032)과 사이중심성(0.011) 수치분석결과 세 번째 주요행위자로 분석되었다. A03예술인과 B03상인은 네 번째 주요행위자로 분석되었다(표 6).

Results of network centrality analysis and actor ranking of artists and merchants

도출된 주요행위자 각각의 특성을 살펴본 결과, 가장 영향력 있는 행위자로 나타난 B31상인은 시장 내에서 식당을 운영하고 있었다. B31상인이 운영하는 식당은 다른 식당과 달리 머무를 수 있는 공간이 있으며, 내부가 깔끔하게 정돈되어져 있어 예술인들이 자주 이용한다고 응답하였다.

B31상인은 대인예술시장에서 진행되고 있는 프로그램에 대한 이해도가 높았으며, 예술인의 시장 내 유입에 대해 긍정적 인식을 가지고 있었다. 또한 예술인과 상인의 교류가 제대로 이루어지지 않고 있음을 안타까워하고 있었다. B31상인은 인터뷰에서, “작가들이 대인예술시장에 있어야 합니다. 프로그램 기획자는 예술인과 상인이 함께 할 수 있는 프로그램을 만들어야 해요. 예술인이 상주하고 활동해야 대인예술시장이 되는 거죠. 현재 상인과 작가의 교류가 잘 이루어지지 않고 있어요. 작가와 상인들의 협의체를 구성하고, 시장 내에서 서로 공생해야 시장이 더 발전할 것 같아요.”라고 하였다.

두 번째 순위로 나타난 A05예술인은 B01상인과 협업카페를 운영하기 때문에 다른 상인과의 교류 및 커뮤니티가 좀 더 쉽게 구축된 것으로 나타났다.

청년상인인 B01상인 또한 협업자인 A05예술인으로 인해 다른 예술인들과 친밀한 관계를 갖게 된 것으로 보여진다. B01상인은 B31상인과 마찬가지로 대인예술시장 내 프로그램에 대한 이해도가 높았으며, 네트워크의 중요성에 대해 인지하고 있었다. B01상인은 인터뷰에서 “작가와 상인은 서로 다른 집단이기 때문에 작가와 문화, 그리고 상인과 영업을 이해할 수 있는 사람이 필요해요. 대인예술시장의 예술인과 상인이 시장 내에서 서로 도움을 주고 함께 공존 해 나갈 수 있도록 해야 해요.” 라고 하였다.

B31상인과 B01상인을 통해 예술인과 교류가 있는 주요행위자의 경우 대인예술시장 내의 프로그램에 대한 이해도가 높으며, 예술인과 상인이 교류가 필요하다는 인식을 가진 것을 알 수 있다.

3. 상인의 사회적관계망 특성분석

1) 상인 네트워크의 전반적 특성

대인예술시장 상인 네트워크 분석 결과, 노드 수는 112개로 나타났으며 링크 수는 173개로 나타났다. 상인은 평균 1.5명의 다른 상인과 교류하는 것으로 분석되었다(표 7).

The network characteristics of merchants in 2016

B95상인은 다른 상인과 연결되지 않은 고립노드(Isolate node)로 야시장이 활성화면서 생겨난 기획점포로 분석되었다(그림 6). 기획점포는 일주일에 한번 야시장이 열릴 때에만 영업을 하며, 다른 점포와 교류를 맺고 있지 않아 시장에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

Fig 6.

Degree centrality network Spring type of merchants**△ : Merchant, ✚ : Young merchant

대인예술시장 내 상주하고 있는 상인과 예술인과의 인터뷰 결과, 기획점포에 대해 모두 부정적인 인식을 가지고 있었다. B01상인은 “저기 저 쪽에 보이는 상점이 기획 점포예요. 평일에는 항상 문을 닫고 있어 시장 내 공실이 많은 것처럼 보여요. 그래서 평일엔 시장이 더 한산하게 느껴지죠.”라고 응답 하였으며, A19예술인은 “기획점포는 야시장이 열릴 때, 일주일에 한 번씩만 나와요. 그래도 돈이 되거든요. 집주인은 임대료를 지금보다 더 준다고 하니깐 좋아하죠. 그런데 문제는 이런 상가들이 늘면서 예술인들이 살 수 있는 공간이 없어지고, 임대료가 갑자기 올라버린다는 거예요. 그렇게 시장에 젠트리피케이션이 일어나는 것 같아요.” 라고 하였다.

한편, 연결중심성 분석결과, 청년상인은 청년상인 간 네트워크가 형성되고 있는 것으로 나타났다(그림 6). 또한 사이중심성 네트워크 분석결과, B01, B06 청년 상인이 중심에 위치한 것으로 나타났다. 이는 비교적 나이가 젊은 청년상인이 시장 내 유입되면서 청년상인 간의 네트워크가 활성화되고 있으며, 기존상인과의 관계에서 정보를 전달하는 중개자역할을 담당하고 있는 것으로 해석 할 수 있다(그림 7).

Fig 7.

Node betweenness centrality network Circular type of merchants**△ : Merchant, ✚ : Young merchant

2) 중심성분석을 통한 주요 상인 특성

연결중심성과 사이중심성분석을 통해 상인의 주요행위자를 도출한 결과 예술인과 협업하여 카페를 운영하는 B01상인이 연결중심성(0.054), 사이중심성(0.072) 수치가 가장 높게 나타나 상인의 네트워크 중심에 있는 행위자로 분석되었다. 청년상인인 B06상인이 두 번째 주요행위자로 분석되었으며, B34상인이 세 번째 주요행위자로 분석되었다(표 8).

Results of network centrality analysis and actor ranking of merchants


Ⅴ. 결 론

오늘날 문화예술을 활용한 도시재생기법의 긍정적 측면이 높게 평가되고 있으며, 창작공간과 예술인의 창작기능이 도시재생에서 더 중요하게 여겨지고 있다. 기존의 대부분 연구는 창작공간의 초기 형성단계를 연구시점으로 하고 있으며, 유지관리 단계에서의 연구는 부족한 실정이다.

광주 대인예술시장은 구도심에 위치한 시장으로 2008년 시장활성화를 위한 프로젝트를 시작으로 일반전통시장에서 문화예술이 공존하는 시장으로 변화하였고, 많은 관심을 받아왔다. 한편 사업 진행 후 8년이 지난 현재, 초기 100여명의 상주예술인은 40여명 정도로 줄어들었으며, 사회적관계망도 이전보다 약해졌다는 내부평가와 함께 근래에는 문화예술시장이 아닌 야시장 위주로 바뀌고 있다는 평가를 받고 있다.

본 연구는 이러한 배경 하에 도시재생사업이 사업이 일정기간 진행되고 난 후, 유지관리단계에서 예술인의 네트워크 및 시장 내 주요 주체의 네트워크 특성을 살펴보았다.

연구를 통해 도출된 네트워크 특성을 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 예술인의 네트워크 밀도는 사업초기 18.5%(박세훈, 2011)에서 8.6%로 낮아진 것으로 나타났다. 이는 기존에 있던 예술인의 모임이 사라지거나 실제로는 운영되고 있지 않아 나타나는 현상으로 보여진다. 또한 예술인이 유입되어 활성화되던 시기가 지나고 예술인이 빠져나가고 있는 시점이기 때문에 나타난 결과로 보여진다.

둘째, 예술인 네트워크의 연결중심성과 사이중심성 분석을 통해 주요 예술인을 도출한 결과, 주요행위자로 도출된 가장 영향력 있는 예술인은 청년상인과 협업으로 카페를 운영하고 있는 예술인인 것으로 나타났다. 다음 주요행위자로 분석된 사람은 레지던스 공간을 운영했거나 운영하고 있는 예술인으로 나타났다.

셋째, 예술인과 상인 간의 네트워크 특성분석 결과, 네트워크 밀도는 0.4%로 매우 낮게 나타났다. 또한 고립노드 95개, 매달린 노드 29개로 나타나 8년이 지난 현재 두 집단 간 네트워크는 거의 이루어지지 않는 것으로 분석되었다. 반면, 협업점포를 운영하는 예술인은 다른 청년상인들과 네트워크가 구축되고 있었다.

넷째, 연결중심성과 사이중심성 분석을 통해 예술인과 상인 간 네트워크의 주요행위자 특성을 살펴본 결과, 시장 내에서 식당을 운영하는 상인이 가장 주요한 행위자로 나타났다. 다음으로 협업카페를 운영하는 예술인과 청년상인이 주요행위자인 것으로 분석되었다. 이는 식당이나 카페와 같이 사람들이 모이는 공간의 운영자라는 특징이 있다.

다섯째, 상인의 네트워크 분석결과 밀도는 1.4%로 예술인 네트워크(8.6%)보다 낮게 나타났으며, 예술인과 상인 간의 네트워크(0.4%)보다는 높게 나타났다. 상인의 네트워크에서는 다른 노드와 연결되지 않은 고립노드 1개가 나타났는데, 이 노드는 일주일에 한 번씩 야시장 때에만 영업을 하는 기획점포인 것으로 분석되었다. 이는 기획점포의 경우 일주일에 한 번씩만 나오기 때문에 다른 예술인 및 상인과 교류기회가 거의 없어서 나타난 현상으로 보인다.

여섯째, 연결중심성과 사이중심성 분석을 통해 상인 네트워크의 주요행위자 특성을 살펴본 결과, 예술인과 협업을 하는 상인이 네트워크 내 가장 큰 영향력을 미치는 주요행위자로 나타났다. 또한 청년상인은 사이중심성에서 중심역할을 하고 있어 시장 내 정보 전달을 통해 활력을 부여하는 중개자의 역할을 하는 것으로 나타났다.

위의 결과를 통해 도출된 정책적 시사점은 다음과 같다.

첫째, 대인예술시장의 예술인 네트워크는 초기보다 많이 약화되어 있으며, 밀도 또한 낮아졌음을 알 수 있었다. 예술인의 사회적관계망을 높이기 위해서는 예술인의 네트워크를 강화 시킬 수 있는 프로그램을 개발하여야 하고, 또한 예술인 간 커뮤니티를 증진시키고 협업하기 위해서는 예술인협의체 등의 구성을 고려해야 한다.

둘째, 예술인과 상인의 협업점포가 예술인과 상인을 연결시키는 매개체에서 중요한 역할을 하며, 예술인과 상인의 네트워크를 강화시키는 거점의 역할을 하고 있다. 예술인과 상인의 사회적관계망을 높이기 위해서는 예술인과 상인의 교류 증진 프로그램 개발을 통해 네트워크를 강화하고 또 협업점포 등과 같은 예술인과 상인이 함께하는 거점을 조성해야 한다.

셋째, 기획점포는 시장의 네트워크를 떨어뜨리고, 시장 임대료 상승 등의 시장 내에 부정적 영향을 미쳐 예술인이 떠나가는 원인이 되므로 정책적으로 이를 다른 상인이나 예술인과 적극적으로 연계시키는 수단을 마련해야 할 것이다.

넷째, 현재 유입되고 있는 청년상인 경우 시장 내 정보전달의 기능을 담당하고 시장의 활력을 부여하는 긍정적 영향을 미치고 있으므로, 청년상인의 유입을 지원하는 정책을 마련해야 할 것이다.

본 연구의 의의는 광주 대인예술시장을 중심으로 사업이 진행된 후 유지관리의 단계에서 예술인 간, 예술인과 상인 간 그리고 상인 간의 네트워크 특성을 분석하였다는데 있다.

본 연구의 한계점으로는 첫째, 대인예술시장 하나의 대상지만을 분석하여 정리하였다는 점과 둘째, 많은 상인을 대상으로 네트워크의 특성을 파악하지 못하였다는 점이다.

향후 대인예술시장 뿐 아니라 다른 창작공간에서도 사업진행 후 유지관리 단계에서의 연구가 진행되어야 할 것이다.

Acknowledgments

* 본 연구는 국토교통부/국토교통과학기술진흥원 도시건축연구사업의 연구비지원(도시재생실증연구단/14AUDP-B077107-04)에 의해 수행되었습니다.

Notes

주1. 박세훈 외 4인(2011)의 연구는 2011년 6월 입주예술인에게 메일 설문을 하였으며, 30여명의 작가 중 22명이 설문에 응하였다.
주2. 청년상인은 중소기업청과 소상공인시장진흥공단의 지원을 받아 2014, 2015년에 시장으로 유입된 40세 이하의 상인을 의미한다.

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Fig 1.

Fig 1.
(left)Spring type map, (right) Circular type map**(주)사이람, 2015

Fig 2.

Fig 2.
Degree centrality network Spring type of artists

Fig 3.

Fig 3.
Betweenness centrality network Circular type of artists

Fig 4.

Fig 4.
Degree centrality network Spring type of artists and merchants**○ : Artist, △ : Merchant, ✚ : Young merchant

Fig 5.

Fig 5.
Betweenness centrality network Circular type of artists and merchants**○ : Artist, △ : Merchant, ✚ : Young merchant

Fig 6.

Fig 6.
Degree centrality network Spring type of merchants**△ : Merchant, ✚ : Young merchant

Fig 7.

Fig 7.
Node betweenness centrality network Circular type of merchants**△ : Merchant, ✚ : Young merchant

Table 1.

Survey and interview items of artists and merchants

Division List
Social network analysis An intimate artist, An intimate merchant
Social network awareness within the market The number of artists who know,
The number of merchants who know, Number of exchanges with artists, Number of exchanges with merchants, Program understanding and satisfaction
Personal characteristic Artist Name, Gender, Ages,
Time to occupancy,
Final education, Field of activity, A career in artistic activities in Daein market, Type of residence
Merchant Business name, Gender, Ages, Business period in Daein market, Final education,
Type of store ownership

Table 2.

The network characteristics of artists in 2016

Measures Value
In-Degree Out-degree
Node 39 39
Link 127 127
Mean 3.26 3.26
Std.Dev. 3.79 2.02
Min. 0 0
Max. 20 5
Of Isolate 0 0
Of Pendent 3 3
Degree Centralization(%) 45.2 4.7
Density 0.086

Table 3.

The network characteristics of artists in 2011(박세훈 외 4인, 2011)

Measures Value
In-Degree Out-degree
Node 32 32
Link 184 184
Mean 5.75 5.75
Std.Dev. 2.71 7.33
Min. 2 0
Max. 12 31
Of Isolate 0 0
Degree Centralization(%) 21.5 86.9
Density 0.185

Table 4.

Results of network centrality analysis and actor ranking of artists

Rank (In)Degree centrality (Node)Betweenness centrality
ID Figure ID Figure
1 A05 0.526 A05 0.152
2 A19 0.289 A03 0.097
3 A22 0.263 A06 0.083
4 A03, A06, A18 0.158 A22 0.072
5 A02, A07, A09, A23, A25, A26 0.132 A19 0.066

Table 5.

The network characteristics of artists and merchants in 2016

Measures Value
In-Degree Out-degree
Node 158 158
Link 100 100
Mean 0.633 0.633
Std.Dev. 1.361 1.42
Min. 0 0
Max. 9 5
Of Isolate 95 95
Of Pendent 29 29
Degree Centralization(%) 5.363 2.799
Density 0.004

Table 6.

Results of network centrality analysis and actor ranking of artists and merchants

Rank (In)Degree centrality (Node)Betweenness centrality
ID Figure ID Figure
1 B31 0.057 B31 0.020
2 A05 0.045 A01 0.015
3 B04 0.038 A05 0.014
4 B05, B01 0.032 A03 0.013
5 B89, B10, 0.025 B03 0.011
6 B92, B03, A22, A19, A11, A07 0.019 B01 0.011
7 B115, B113, B15, B07, A27, A03 0.013 B29 0.009

Table 7.

The network characteristics of merchants in 2016

Measures VALUE
In-Degree Out-degree
Node 112 112
Link 173 173
Mean 1.545 1.545
Std.Dev. 1.295 2.031
Min. 0 0
Max. 6 5
Of Isolate 1 1
Of Pendent 49 49
Degree Centralization(%) 4.05 7.69
0.014

Table 8.

Results of network centrality analysis and actor ranking of merchants

Rank (In)Degree centrality (Node)Betweenness centrality
ID Figure ID Figure
1 B01, B04 0.054 B01 0.072
2 B10, B34, B38, B54, 0.045 B06 0.067
3 B05, B06, B15, B36, B56 0.036 B34 0.056
4 B12, B13, B19, B24, B40, B41, B42, B53, B57, B61, B65, B67, B70, B86, B91, B100 0.018 B03 0.051
5 B47 0.045