Airbnb and Urban Renewal in Lisbon (2015–2019): Spatial Interactions Revealed by Network-Enhanced Kernel Density Modelling

도시는 사람들의 움직임과 돈의 흐름에 의해 끊임없이 다시 그려지는 살아있는 지도입니다. 수십 년 동안 도시 계획가들은 다양한 힘이 도시를 어떻게 형성하는지 이해하기 위해 노력해 왔으며, 대개 사건이 발생하는 장소를 살펴보는 방식을 취해 왔습니다. 새로운 사업체가 문을 열거나 건물이 개보수될 때, 그것은 경관에 흔적을 남깁니다. 최근 몇 년 사이, 이러한 지도 위에 강력하고 새로운 힘이 등장했습니다. 바로 에어비앤비(Airbnb)와 같은 단기 숙박 플랫폼입니다. 이러한 디지털 마켓플레이스는 주택 소유자가 자신의 아파트를 여행객에게 임대할 수 있게 함으로써, 개별 거리 단위까지 내려가는 매우 미세한 규모의 거대하고 보이지 않는 임시 주거 네트워크를 만들어냅니다. 동시에, 많은 유럽 도시들은 소유자와 투자자들이 역사적 구조물을 복원하기 위해 노력함에 따라 집중적인 건물 개보수 주기를 겪고 있습니다. 연구자들에게 중요한 질문은 단순히 이 두 가지 현상이 일어나고 있는지 여부가 아니라, 이들이 물리적 공간에서 서로 어떻게 연관되어 있는가 하는 점입니다. 이들은 같은 동네에 위치하고 있을까요? 같은 거리를 따라 이동할까요? 이를 밝히기 위해 과학자들은 흩어진 데이터 포인트를 매끄럽고 연속적인 강도 이미지로 변환하는 도구를 사용합니다. 그러나 도시는 평평하고 탁 트인 들판이 아닙니다. 도시는 거리와 교차로로 이루어진 복잡한 망입니다. 도시를 평면으로 취급하는 방식은 때때로 세부 사항을 흐릿하게 만들어, 어떤 거리가 가장 많은 압력을 받고 있는지 정확히 파악하기 어렵게 만듭니다.

새로운 연구는 이 관계를 밝히기 위해 2015년부터 2019년 사이의 포르투갈 리스본에 초점을 맞추었습니다. 이 기간 동안 리스본은 에어비앤비 등록의 급격한 증가와 함께 면허를 받은 건물 재활성화의 활발한 주기를 경험했습니다. 연구진은 이 두 현상이 단순히 같은 일반 구역에서 중첩되어 나타나는 것인지, 아니면 더 구에 구체적인 거리 수준에서 상호작용하고 있는지를 확인하고자 했습니다. 이를 위해 그들은 두 가지 방식으로 데이터를 매핑했습니다. 첫 번째 방법인 평면 밀도 추정(planar density estimation)은 도시의 넓은 활동 영역을 보여주는 매끄러운 히트맵 형태의 뷰를 생성합니다. 두 번째 방법인 네트워크 밀도 추정(network density estimation)은 더 정밀합니다. 이는 사람과 건물이 공중을 가로지르는 직선이 아니라 도로에 의해 연결되어 있다는 사실을 존중하며, 실제 거리 네트워크의 선을 따라서만 강도를 계산합니다. 이 두 접근 방식을 비교함으로써, 연구팀은 거시적인 관점과 미세한 세부 사항 모두에서 에어비앤비와 도시 재생이 리스본을 어떻게 재편하고 있는지 확인할 수 있었습니다.

광범한 관점은 명확한 패턴을 드러냈습니다. 에어비앤비 등록과 건물 개보수 모두 리스본의 역사적 중심지와 그 주변 지역에 집중되어 있었습니다. 바이샤(Baixa), 치아두(Chiado), 알파마(Alfama)와 같은 유명 지역을 포함하는 이 중심 벨트는 중심부에서 멀어질수록 활동성이 급격히 떨어지는 모습을 보였습니다. 두 현상은 동일한 영토를 공유하는 것으로 보였으며, 이는 관광객에게 매력적인 지역이 건물의 복원에 가장 많은 투자가 이루어지는 지역이기도 함을 시사합니다. 그러나 이러한 평면 지도의 뷰는 도시의 전반적인 형태를 보는 데는 유용하지만, 중요한 세부 사항을 뭉뚱그려 놓았습니다. 이 방식은 중심 지역을 하나의 균일한 고활동 패치처럼 보이게 하여, 도시가 실제로 별개의 거리와 블록으로 구성되어 있다는 사실을 가렸습니다.

연구진이 네트워크 기반의 뷰로 전환했을 때, 그림은 크게 바뀌었습니다. 넓은 중심 패치는 구체적인 선형 회랑(corridors)으로 분리되었습니다. 모호한 활동 구역 대신, 데이터는 에어비앤비와 도시 재생이 특정 거리들을 따라 긴밀하게 조직되어 있으며 특정 교차점에서 연결되어 있음을 보여주었습니다. 연구는 유명한 아베니다 다 리베르다데(Avenida da Liberdade)와 역사적 구역의 좁고 구불구불한 거리들을 포함하여, 이 집중 현상이 가장 강력하게 나타나는 다섯 가지 주요 체계를 식별했습니다. 이러한 네트워크 지도에서, 두 현상은 단순히 같은 동네를 공유하는 것이 아니라, 종종 정확히 같은 거리 구간을 점유하거나 인접한 블록에서 서로 평행하게 달리고 있음이 분명해졌습니다. 이러한 수준의 세부 사항은 매우 중요한데, 왜냐하면 도시의 압력이 한 구역에 고르게 퍼져 있는 것이 아니라 특정 동맥을 통해 전달된다는 것을 보여주기 때문입니다.

연구는 또한 특정 교구(parish)나 개별 거리와 같이 더 작은 영역으로 줌인했을 때 이러한 패턴이 어떻게 유지되는지도 살펴보았습니다. 바이샤와 알파마 지역을 포함하는 산타 마리아 마이오르(Santa Maria Maior) 교구의 경우, 네트워크 뷰는 에어비앤비와 개보수가 모두 활발한 짧은 거리들의 조밀한 격자 구조를 보여주었습니다. 가장 높은 강도의 지점들은 여러 거리가 만나는 교차로, 즉 가시성이 높고 유동 인구가 많은 곳에서 발견되었습니다. 아베니다 다 리베르다데와 같은 다른 지역에서는 메인 대로와 그 측도들을 따라 지속적인 활동의 선이 나타났습니다. 이는 단기 숙박과 건물 재생 사이의 관계가 무작위적인 우연이 아니라, 도시의 물리적 구조에 의해 조직된 구조적 현상임을 확인시켜 주었습니다. 연구진은 임대 가격이나 호스트 유형과 같은 서로 다른 요인들을 고려하여 데이터를 조정하더라도 주요 패턴은 동일하게 유지된다는 것을 발견했습니다. 중심 회랑과 주요 노드(nodes)는 일관되게 나타났으며, 이는 거리의 위치와 연결성이 해당 거리의 구체적인 비즈니스나 사람들의 특성보다 더 중요하다는 것을 시사합니다.

이 연구의 가장 중요한 발견 중 중 하나는 우리가 도시를 바라보는 방식에 따라 보이는 것이 달라진다는 점입니다. 광범한 평면 지도는 일반적인 관심 구역을 식별하는 데 탁면하지만, 같은 동네에서 일어나는 두 사건이 실제로는 몇 블록 떨어져 있거나 지형적 장벽에 의해 분리되어 있을 수 있다는 사실을 숨길 수 있습니다. 네트워크 지도는 거리를 따라감으로써 도시의 압력 지점이 가진 진정한 해부학적 구조를 드러냅니다. 이러한 차이는 도시 계획가들에게 매우 중요합니다. 정부가 관광과 재생의 영향을 관리하고자 한다면, 압력이 전체 동네가 아닌 특정 거리에 집중되어 있다는 것을 아는 것이 훨씬 더 정밀한 조치를 가능하게 합니다. 특정 구역 전체에 광범한 규칙을 적용하는 대신, 공식 당국은 중첩이 가장 격렬하게 일어나는 특정 회랑이나 교차로를 표적으로 삼을 수 있습니다.

이 연구는 한 가지 현상이 다른 현상을 유발한다고 증명하려 하는 것이 아닙니다. 에어비앤비 등록이 건물 개보수를 강제했다거나, 개보수된 건물이 자동으로 더 많은 관광객을 끌어들였다고 말하는 것이 아닙니다. 대신, 이 연구는 이 두 강력한 힘이 어디에서 만나고 있으며 공간적으로 어떻게 배치되어 있는지를 보여주는 진단적 지도를 제공합니다. 연구진은 두 가지 관점(광범한 뷰와 네트워크 기반 뷰)을 모두 사용하는 이 결합된 접근 방식이 복잡한 도시 변화를 이해하는 데 훨씬 더 명확한 도구를 제공한다고 제안합니다. 특정 거리와 노드가 지니는 무게감을 식별함으로써, 도시는 일반적인 관찰을 넘어 표적화된 전략으로 나아갈 수 있습니다. 리스본의 사례는 도시가 어떻게 변하고 있는지 진정으로 이해하려면, 단순히 일이 일어나는 '영역'뿐만 아니라 그것들을 연결하는 '선'을 보아야 한다는 것을 보여줍니다. 결과는 도시 관리의 미래가 이러한 보이지 않는 네트워크와 그곳이 가장 무거운 하중을 실어 나르는 구체적인 지점을 인식하는 데 달려 있음을 보여줍니다.