인공지능 기반의 영상 분석 프레임워크를 활용한 미술관 관람 경험 관련 인스타그램 릴스 게시물 분석 연구: 홍보용 및 감상용 콘텐츠 비교 분석을 중심으로
An Analysis of Instagram Reels as a Platform for Art Museum Visitor Experiences
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초록
본 연구는 인스타그램 릴스를 통해 공유되는 미술관 관람 경험의 재현 방식을 분석하고, 디지털 환경에서 형성되는 관람 경험의 의미를 규명한다. 이를 위해 인공지능 기반의 다단계 영상 분석 체계를 구축하여 감상용 및 홍보용 릴스의 구성 전략을 비교 분석했다. 1,077장의 장면을 분석한 결과, 감상용 릴스는 ‘artworks’ 장면, ‘interaction’ 장면 중심의 높은 지속성을 보이며 정서적·미학적 경험의 유지를 강조했다. 반면 홍보용 릴스는 ‘selfie’ 및 ‘space’ 장면의 비중이 높고 장면 전환이 활발해 정보 전달과 관심 유도에 초점을 두었다. 카이제곱 검정 결과, 릴스 유형과 장면 구성 간에는 유의한 연관성이 나타났으며 특히 홍보용 릴스에서 ‘selfie’, ‘space’ 장면이 기대보다 높은 빈도로 나타났다. 본 연구는 영상 기반 관람 경험을 정량적으로 분석할 수 있는 프레임워크를제시하며, 디지털 마케팅 및 온라인 환경에서의 관람 경험 연구에 실질적 근거를 제공한다.
Abstract
This study analyzes museum visitor experiences on Instagram Reels using a multi-stage framework integrating scene segmentation, classification, and Markov transition analysis. Comparing 1,077 scenes, findings reveal that appreciation-oriented Reels foster aesthetic engagement through continuity in ‘artwork’ and ‘interaction’ scenes. In contrast, promotional Reels prioritize information delivery via frequent transitions and ‘selfie’ and ‘space’ imagery. Statistical analysis confirms significant associations between Reel types and scene composition, demonstrating that Reels function as purposeful narrative devices that selectively mediate visitor experiences through strategic editing. This research offers a robust quantitative methodology for studying digital museum engagement and marketing.