Capitalization of urban visual morphology: a world-model perspective from the housing market of the Taiwan region
본 연구는 대만 지역의 544,000건의 주택 거래를 분석하여, 도시의 시각적 형태가 소득 수준에 따라 뚜렷하게 차이 나는 양상을 보이며 부동산 가격에 유의미하게 반영되어 공간적 불평등을 심화시킨다는 점을 입증하는 한편, 현재의 시각적 조건이 예상되는 미래의 변화보다 가치 평가를 더 강력하게 견인한다는 사실을 밝혀낸다.
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사람들은 항상 눈에 보이는 것에 따라 거주지를 선택해 왔습니다. 낡고 허물어져 가는 건물들이 늘어선 거리는 새로 칠한 페인트와 밝은 상점들이 있는 거리와는 다르게 느껴집니다. 나무와 물로 가득 찬 동네는 콘크리트 격자로 가득 찬 밀집 지역과는 확연히 다른 모습을 보입니다. 수십 년 동안 경제학자들은 이러한 시각적 차이가 실제로 사람들이 집에 지불하고자 하는 의사에 영향을 미친다고 의심해 왔습니다. 그들은 헤도닉 가격 결정법(hedonic pricing)이라는 방법을 사용하여 집의 가격을 개별 구성 요소로 분해하여, 전망이나 조용한 거리와 같은 특정 특징이 최종 가격에 얼마나 많은 가치를 더하는지 파고듭니다. 연구자들이 공원이나 학교가 주택 가치에 미치는 영향에 대해서는 오랫동안 연구해 왔지만, 현대 도시의 엄청난 규모 때문에 동네의 전반적인 '외관'을 일관된 방식으로 측정하는 것은 어렵습니다. 최근까지 도시 전체의 시각적 질감을 포착하려면 값비싼 수 ру 손으로 그린 지도나 신뢰할 수 없는 설문조사가 필요했습니다. 이제 강력한 컴퓨터와 위성 카메라를 통해 과학자들은 이전에는 불가능했던 정밀도로 도시의 시각적 형태를 측정할 수 있게 되었으며, 이를 통해 단순하지만 심오한 질문을 던질 수 있게 되었습니다. 즉, 동네의 시각적 외관이 실제로 집값에 나타나는가, 그리고 그 가치가 구매자에 따라 달라지는가 하는 점입니다.
연구팀은 2012년부터 2026년 사이에 기록된 약 544,000건의 방대한 부동산 거래 데이터셋을 분석하여 대만 지역의 주택 시장을 조사함으로써 이 질문에 답하고자 했습니다. 각 주택의 시각적 환경을 이해하기 위해 그들은 인간 관찰자에게 의존하지 않았습니다. 대신, 우주에서 촬영한 위성 이미지를 사용하여 판매된 모든 집 주변의 상세한 시각적 지도를 만들었습니다. 각 부동산에 대해 반경 0.5킬로미터의 원을 조사하여 여덟 가지의 구체적인 시각적 특징을 계산했습니다. 그들은 지면이 녹색 식물이나 물로 얼마나 덮여 있는지, 인공 구조물이 얼마나 밝거나 어둡게 보이는지, 그리고 건물의 질감이 얼마나 복잡한지를 측정했습니다. 또한, 시각적 무질서의 척도로서 밝기가 한 지점에서 다른 지점으로 얼마나 변하는지도 살펴보았습니다. 이들은 이러한 시각적 측정값을 건물의 연식 및 크기, 그리고 판매 연도와 같은 변수를 엄격히 통제하면서 실제 주택 판매 가격과 매칭함으로써, 구매자들이 동네의 시각적 모습에 대해 정확히 얼마를 지불하고 있는지를 분리해 낼 수 있었습니다.
결과는 사람들이 보는 것을 가치 있게 여기는 방식에서 명확하고 놀라운 패턴을 드러냈습니다. 연구진은 건물의 복잡하고 정교한 질감, 즉 시각적 패턴이 번잡하고 세밀한 동네가 상당한 프리미엄을 받는다는 사실을 발견했습니다. 이는 사람들이 그러한 환경에 더 많은 비용을 지불할 용의가 있음을 의미합니다. 반면, 녹색 픽셀, 물 픽셀의 비중이 높거나 매우 밝거나 어두운 지역은 오히려 할인이 적용되어, 이러한 특징이 없는 지역의 유사한 주택보다 낮은 가격에 판매되었습니다. 이 특정 국소적 규모에서 녹지와 물이 음(-)의 가치를 갖는 이유는 사람들이 자연을 싫어해서가 아니라, 이 지역의 밀집된 도심 지역에서 이러한 특징들이 이미 다른 이유로 인해 저렴해진 오래되고 저밀도인 지역을 나타내는 경우가 많기 때문입니다. 이 연구는 시장이 시각적 복잡성에 보상을 주고 시각적 무질서에 벌칙을 부여한다는 것을 보여주었지만, 이러한 가치가 시간이 흐름에 따라 어떻게 변화했는지를 살펴보면 이야기가 달라집니다. 지난 10년 동안 시장은 어둡고 녹색인 인공 구조물에 대해 더욱 엄격해진 반면, 밝고 조밀한 인공 구조물의 가치는 상승했습니다.
아마도 가장 놀라운 발견은 이러한 시각적 선호도가 모두에게 평등하게 공유되지 않는다는 점일 것입니다. 동네의 외관에 대한 가치는 그곳에 사는 사람들의 소득 수준에 크게 좌우됩니다. 고소득층이 거주하는 부유한 동네에서 구매자들은 밝기에 높은 프리미엄을 부여하며 이를 위해 추가 비용을 지불할 용의가 있는 반면, 복잡하고 질감이 있는 환경은 매우 싫어합니다. 그러나 저소득 지역에서는 그 반대가 사실입니다. 이 지역 주민들에게 밝은 인공 환경은 실질적인 개선의 징표로 간주되어 긍정적인 가치를 지니는 반면, 부유한 구매자들이 싫어하는 복잡한 질감은 그만큼의 불이익을 받지 않습니다. 이는 시각적 환경이 사회적 불평등을 비추는 거울 역할을 하는 상황을 만듭니다. 즉, 부유한 공동체가 지불하는 특징은 가난한 공동체가 가치 있게 여기는 특징과 다르며, '좋은' 시각적 환경으로부터 발생하는 재정적 혜택은 이미 더 나은 상태에 있는 사람들에게 흘러가는 경향이 있습니다.
연구진은 자신들의 측정 결과가 단순히 특정 측정 방식에 의한 우연이 아님을 확인하기 위해, 전 세계 수백만 개의 이미지를 학습하여 위성 이미지를 이해하도록 설계된 거대하고 진보된 인공지능 모델을 사용하여 결과를 테스트했습니다. 이 모델은 수천 가지의 서로 다른 방식으로 시각적 세계를 볼 수 있는 능력을 갖추고 있었습니다. 연구진은 자신들이 측정한 여덟 가지 특징의 단순한 설명이 복잡하고 첨단 기술적인 모델만큼이나 주택 가격을 잘 예측한다는 것을 발견했습니다. 첨단 모델은 거의 새로운 정보를 추가하지 않았으며, 이는 인간이 해석 가능한 특징들, 즉 밝기와 질감의 복잡성과 같은 요소들이 주택 시장이 관심을 갖는 핵심적인 시각적 정보를 포착하고 있음을 시사합니다. 이는 또한 그들의 결과가 아무도 이해할 수 없는 '블랙박스' 알고리즘에 의존하는 것이 아니라 견고하다는 것을 의미했습니다.
연구팀은 또한 사람들이 미래를 위해, 즉 동네가 시간이 지남에 따라 더 좋아질 것이라고 예상하며 베팅하는지를 탐구했습니다. 그들은 각 동네를 시간이 흐름에 따라 변화하는 작은 시스템으로 취급하여, 그 시각적 외관이 어떻게 진화하는지 추적했습니다. 그들은 주택 시장이 미래의 변화를 예측하지 못한다는 사실을 발견했습니다. 대신, 가격은 눈에 보이는 현재를 반영합니다. 만약 어떤 동네가 미래에 더 밝아지거나 더 복잡해지는 궤도에 있다고 하더라도, 시장은 그 잠재력에 대해 현재 추가적인 비용을 지불하지 않습니다. 실제로 최근의 몇몇 사례에서 시각적으로 개선되고 있는 동네들이 오히려 약간 더 낮은 가격에 책정되었는데, 이는 구매자들이 미래의 모습보다는 지금 당장 눈에 보이는 것에 전적으로 집중하고 있음을 시사합니다. 시각적 미래는 시각적 현재와 매우 유사하여 투기할 여지가 거의 없습니다.
마지막으로, 연구진은 도시 계획가들이 동네의 시각적 외관을 바꿀 수 있다면 어떤 일이 일어날지에 대한 시뮬레이션을 실행했습니다. 그들은 어두운 인공 구조물 영역을 줄이거나 도시에서 가장 어두운 부분의 밝기를 높이는 조치를 취했을 때의 잠재적인 재정적 영향을 계산했습니다. 그들의 계산에 따르면, 이러한 시각적 개입이 이루어진다면 지역 전체의 주택 가치는 약 3,500억 대만 달러만큼 증가할 수 있습니다. 이 시뮬레이션은 시각적 환경이 단순한 미학의 문제가 아니라, 실질적인 경제적 자산임을 강조합니다. 그러나 연구진은 이러한 수치가 현재의 선호도를 바탕으로 한 스냅샷이며, 이에 대응하여 주택 공급이 어떻게 변할지는 고려하지 않았다고 주의를 주었습니다. 이 연구는 우리가 도시를 바라보는 방식이 경제와 깊게 얽혀 있으며, 누가 어디에 살 수 있는지를 결정하고 사회에 이미 존재하는 공간적 격차를 강화한다는 결론을 내립니다.
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