전주시 문화행사 데이터로 시민 참여율 분석하기

전주시 문화행사 데이터를 활용해 시민 참여율을 정량적으로 분석하고,
데이터 기반 문화정책 개선과 시민 중심 문화생태계 구축 방안을 제시한 글.

 

전주시 문화행사 데이터로 시민 참여율 분석하기 한 도시의 문화 수준은 단순히 공연이나 전시의 수로만 평가되지 않는다.
진정한 문화도시는 시민이 자발적으로 참여하고,
일상 속에서 예술과 문화를 체험하는 구조를 만들어낼 때 완성된다.

전주시는 전통문화 중심 도시로서 매년 수백 건의 문화행사를 개최하고 있으며,
그 모든 행사의 데이터가 공공데이터 포털과 전주시 데이터 플랫폼(http://data.jeonju.go.kr)을 통해 공개되고 있다.
이 데이터는 단순히 “얼마나 많은 행사가 열렸는가”를 보여주는 통계가 아니라,
어떤 행사에 시민이 몰리고, 어떤 프로그램이 외면받았는지를 알려주는 참여율 분석의 핵심 자원이다.

즉, 전주시 문화행사 데이터는 도시의 문화적 활력과 시민의 관심도를 수치로 보여주는 문화지표다.
이 글에서는 전주시의 문화행사 데이터를 분석해 시민 참여율을 측정하고,
이를 기반으로 문화정책을 개선하는 방법을 구체적으로 살펴본다.

 

 

1. 전주시 문화행사 데이터의 구조와 수집 방식

전주시는 2021년부터 모든 공공 문화행사 정보를 데이터베이스화하여 공개하고 있다.
주요 데이터 항목은 다음과 같다.

• 행사명 및 주최기관: 시청, 문화재단, 민간단체 등 주관 기관 정보
• 행사 장소 및 지역 구분: 전동, 효자동, 인후동 등 행정동 단위 구분
• 행사 기간 및 개최 횟수: 단기·정기 행사별로 세분화
• 참가 인원수 및 사전예약 현황: 실제 방문자 및 온라인 등록자 수
• 프로그램 유형: 공연, 체험, 전시, 교육, 지역축제 등
• 예산 및 지원금 규모: 공공재정 투입 현황

이 데이터는 월별로 업데이트되며,
행사 종료 후에는 자동으로 참가 인원 데이터가 연동된다.
특히 전주시는 2023년부터 시민의 ‘디지털 발자국’을 반영하기 위해
SNS 해시태그, 위치기반 참여 로그, QR 체크인 등 비정형 참여 데이터도 추가 수집하고 있다.

 

즉, 전주시 문화행사 데이터는 단순한 통계 자료가 아니라,
오프라인과 온라인 참여를 모두 포괄하는 하이브리드 문화참여 데이터셋으로 발전하고 있다.
이 데이터가 바로 시민 참여율 분석의 기초 자료가 된다.

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2. 시민 참여율 분석의 핵심 지표 설계

전주시 문화행사 참여율을 정량화하려면, 단순 방문자 수만으로는 부족하다.
참여의 질적 수준과 행사의 지속 효과를 함께 평가해야 한다.
이를 위해 다음과 같은 4가지 핵심 지표를 설정할 수 있다.

 

1. 참여 밀도(Participation Density)
행사당 평균 참여자 수 ÷ 행사 장소 수.
이 지표는 지역별 문화 접근성을 나타낸다.
예를 들어, 전동과 완산구는 인구 대비 행사 참여 밀도가 높지만,
삼천동이나 효자3동은 상대적으로 낮게 나타난다.

 

2. 재참여율(Return Rate)
동일 시민이 3개월 내 동일 유형의 행사에 다시 참여한 비율.
이는 시민의 문화 충성도를 나타내는 핵심 지표다.

 

3. 행사 다양성 지수(Event Diversity Index)
공연, 전시, 체험, 교육 등 유형별 비중을 가중 평균으로 계산한다.
다양성이 높을수록 참여층이 넓고, 문화생태계가 건강하다는 의미다.

 

4. 참여 대비 예산 효율성(Participation Efficiency)
(참여자 수 ÷ 행사 예산)으로 산정된다.
이 지표는 ‘예산 1만 원당 몇 명의 시민이 참여했는가’를 보여준다.

 

이 네 가지 지표를 결합하면,
전주시의 문화행사 운영 효율성과 시민 참여 수준을 종합적으로 비교할 수 있다.
특히 GIS 기반 분석을 적용하면,
어느 행정동이 문화적으로 소외되어 있는지도 시각적으로 파악할 수 있다.

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3. 데이터 분석을 통한 지역별 참여 패턴 도출

전주시의 문화행사 데이터를 시각화해보면,
시민 참여율은 지역과 행사 유형에 따라 매우 뚜렷한 차이를 보인다.
예를 들어, 전동·풍남동 일대의 한옥마을권 행사는 외지 관광객이 많아
참여자 수는 많지만 지역 주민 비율은 낮다.

반면 효자동, 인후동, 평화동 등 생활권 행사는
참여 인원은 적지만 주민 참여 비율이 70%를 넘어선다.
이 차이는 단순한 인구 규모의 문제가 아니라,
행사 성격과 접근성의 차이에서 비롯된다.

 

또한 분석 결과, 공연형 행사보다 체험형 프로그램의 재참여율이 2.3배 높게 나타났다.
이것은 시민이 단순 관람보다 직접 체험하는 행사를 선호한다는 의미다.
특히 가족 단위 참여 비율이 높은 ‘문화체험형 프로그램’은
참여의 지속성과 구전 효과가 모두 크다.

 

흥미로운 점은 SNS 해시태그 데이터와의 상관관계다.
해시태그 노출이 높은 행사는 실제 참여자 수보다 ‘디지털 참여율’이 더 높게 나타난다.

즉, 문화 참여는 이제 오프라인 중심에서 온라인 확산 중심의 사회적 참여로 확장되고 있다.

이러한 데이터는 단순히 이벤트 효과 측정이 아니라,
지역별 문화 불균형을 해소하고 향후 예산 배분 방향을 설계하는 근거로 사용된다.

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4. 데이터 기반 문화정책 수립과 개선 방향

시민 참여율 분석 결과는 전주시의 문화정책 개선에 직접적으로 활용될 수 있다.
예를 들어, 특정 지역의 참여율이 낮다면
그 원인이 행사 접근성 부족인지, 프로그램 매력도 문제인지 구체적으로 파악할 수 있다.
데이터를 근거로 하면 “감”이 아니라 증거 기반 정책(Evidence-based Policy) 수립이 가능하다.

 

또한 재참여율이 높은 프로그램 유형을 선별해
유사한 행사를 확장하거나,
인기 행사에 지역 작가·소상공인을 연계시키는 방식으로
문화·경제 선순환 모델을 구축할 수도 있다.

 

전주시는 2024년부터 시민 참여 데이터와 관광객 이동 데이터를 통합해
“전주 문화행사 통합 참여 플랫폼”을 개발 중이다.
이 플랫폼은 AI가 시민의 관심사, 참여 이력, 지역 거주지를 분석해
“추천 문화행사”를 자동으로 알려주는 시스템이다.

결국 데이터는 문화정책을 ‘행정 중심’에서 ‘시민 중심’으로 바꾸는 기술적 기반이 된다.

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5. 시민 참여 데이터의 사회적 의미

전주시의 문화행사 데이터는 단순한 통계자료를 넘어
도시의 문화적 자율성을 수치로 보여주는 지표다.
데이터가 풍부할수록, 정책은 더 세밀해지고 시민은 더 주체적으로 움직인다.
시민이 직접 참여하고, 그 데이터가 다시 정책에 반영되는 구조는
결국‘참여형 문화 거버넌스’로 이어진다.

 

문화는 예산이 아니라 참여로 완성되는 사회적 자산이다.
데이터 분석을 통해 전주 시민이 언제, 어디서, 어떤 방식으로 문화를 즐기는지를 파악한다면,
도시는 더 효율적이고 포용적인 문화정책을 설계할 수 있다.

결국 전주시의 사례는
공공데이터를 통해 문화도시의 방향성을 수치화한
가장 실질적이고 성공적인 모델로 평가될 것이다.

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결론

전주시 문화행사 데이터는 과거의 기록이 아니라 미래의 정책 나침반이다.
이 데이터를 활용해 시민 참여율을 분석하면,
문화예산의 효율성을 높이고,
시민의 관심사와 지역 정체성을 반영한 새로운 문화전략을 설계할 수 있다.

데이터가 문화와 만나면,
도시는 단순한 소비의 공간에서 참여와 창조의 도시로 진화한다.
전주시는 이미 그 변화의 중심에 서 있으며,
데이터를 통해 시민의 참여를 문화로 바꾸는 도시 혁신을 보여주고 있다.