빅데이터(Big Data)란 아주 방대한 양의 데이터를 말하며, 넓게는 수집 및 분석과 관련된 기술 및 도구를 포함하는 단어로, 소셜 미디어 사용이 증가하며 정책 의제 결정의 패러다임이 정치적 영향력을 가진 소수집단으로부터 일반 시민으로 확대되고 있는 것이 현 추세이다. 환경정책 분야의 경우, 수립 과정 중 시장자료의 부재로 설문조사를 통해 인식 및 정책수요를 파악하고 있는데, 이 경우 응답자가 도덕적이고자 하는 욕구에 의해 조사결과가 상향(또는 하향) 편중될 가능성이 커 정책 수요자의 인식과 실천 사이에 불일치가 발생할 수 있다는 문제가 있다. 하지만, 빅데이터의 경우 데이터 기반의 객관적 ...
빅데이터(Big Data)란 아주 방대한 양의 데이터를 말하며, 넓게는 수집 및 분석과 관련된 기술 및 도구를 포함하는 단어로, 소셜 미디어 사용이 증가하며 정책 의제 결정의 패러다임이 정치적 영향력을 가진 소수집단으로부터 일반 시민으로 확대되고 있는 것이 현 추세이다. 환경정책 분야의 경우, 수립 과정 중 시장자료의 부재로 설문조사를 통해 인식 및 정책수요를 파악하고 있는데, 이 경우 응답자가 도덕적이고자 하는 욕구에 의해 조사결과가 상향(또는 하향) 편중될 가능성이 커 정책 수요자의 인식과 실천 사이에 불일치가 발생할 수 있다는 문제가 있다. 하지만, 빅데이터의 경우 데이터 기반의 객관적 의사결정이 가능하고, 불확실한 미래에 대응하는 하나의 방법으로 활용할 수 있다는 장점이 있고, 특히, 소셜 데이터의 경우 개인이 자신의 의견을 직접 자유롭게 게시하는 형식이므로 보다 현실적인 데이터로 예상할 수 있다. 기후변화 문제는 전세계 수많은 사람들과 국가 간 이해관계가 복잡하게 얽혀 있고 과학적 불확실성이 높은 과제로서, 이를 둘러싼 거버넌스에는 과학자나 정치력을 지닌 이해 집단은 꾸준히 참여해 온 반면, 정작 커다란 영향을 받는 일반시민들은 논의 과정에서 배제되어 왔다. 관련된 선행 연구 역시주로 해외사례 연구를 통한 정책 사례 연구와 기후변화 정책수립을 위한 취약성 분석에 초점을 맞추어 진행되어, 정작 기후변화 적응의 주체인 시민의 측면에서 진행되어야 할 기후변화 정책 의사결정 과정에 대해서는 관심이 미흡했다. 이에 본 연구에서는 소셜 빅데이터와 빅데이터 분석 기법을 통해 국민들이 기후변화에 대해 어떻게 인식하고 반응하며, 어떤 정책을 필요로 하는가에 대한 정보를 제공하고자한다. 본 연구에 사용된 데이터는 Twitter, Naver 사이트에서 수집되는 ‘기후변화’ 단어를 포함하는 모든 게시글이고, 2016년 12월 1일부터 2018년 5월 31일까지 총 18개월간의 소셜 데이터를 계절별로 분석하기 위해 3개월 단위로 분석하였다. 연구는 데이터 수집부터 가공 및 분석, 시각화까지 Python 3.6을 활용하여 수행하였고, 모든 과정은 관련 패키지(KoNLPy, Selenium, pyLDAvis 등)를 활용하거나 직접 코드를 구성하여 시행되었다. 본 연구에서는 키워드 분석을 통해 국민의 기후변화에 대한 감정 및 정책 수요를 파악하였고 주제 분석을 통해 온라인 상에서 논의된 모든 게시글의 전반적인 주제를 한 눈에 파악할 수 있도록 하였다. 이후 키워드 분석을 통해 확인했던 국민 정서 및 정책 수요 분석에서의 결과와 주제 분석 결과를 종합해 중복되는 내용 및 유사한 내용을 대표 문장으로 설정한 뒤 삭제하고, 총 8개의 대분류로 나누었고, 결과적으로 총 44개 세부 전략, 28개의 정책 목표 및 중점 고려사항을 파악할 수 있었다. 마지막으로 빅데이터 분석의 실효성을 검증하기 위해 기수립된 국가 기후변화 적응대책과의 연관성 분석을 실시하였고, 본 연구를 통해 확인된 28개의 정책 목표를 중심으로 제 2 차 국가 기후변화 적응대책과 비교 분석하였다. 분석 결과 정책적인 부분을 포함한 기후변화 전반에 걸쳐 시민들은 대체로 부정적인 감정을 보이는 것으로 나타났으며 여름‧겨울철에는 이상 기후에 대해 가장 크게 반응하고 봄‧가을에는 미세먼지와 특정 사건에 대해 즉각적으로 반응하는 것을 확인할 수 있었다. 미세먼지와 관련한 키워드의 경우에는 모든 계절에 걸쳐 위험하다고 언급되고 있었고, 2017년 중반기 이후에는 미국의 파리협정 탈퇴와 탈원전에 대한 논의가 지속적으로 이루어짐도 확인할 수 있었다. 또한 연관성분석을 통해 소셜 빅데이터로 확인한 28개의 지표가 실제 국가 기후변화 적응대책과 대부분 연관되어 있음을 확인할 수 있었고, 소셜 데이터에서 논의되는 있는 수준은 국가 수준의 기후변화 적응 정책과 매우 일치하고 있을 정도로 심도 깊음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 데이터 수립부터 분석까지 전 과정이 코드화되어 있어 실시간 모니터링이 가능할 것으로 기대되고, 정책 입안 후 정책에 대한 국민의 반응을 살피거나 본 연구에서 제안하는 것처럼 의사결정 과정에 활용한다면, 보다 만족도 높은 정책의 입안과 수용력 높은 정책 실현이 가능할 것으로 기대된다. 또한, 직관적인 시각화가 가능한 분석 기법들을 통해 분석 결과가 정책 입안자에게 좋은 지표가 될 수 있을 뿐 아니라 국민 혹은 정책 결정자를 설득하거나 정책 제공자와 정책 수요자 사이의 인식 차이를 줄이는 데에도 충분히 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
빅데이터(Big Data)란 아주 방대한 양의 데이터를 말하며, 넓게는 수집 및 분석과 관련된 기술 및 도구를 포함하는 단어로, 소셜 미디어 사용이 증가하며 정책 의제 결정의 패러다임이 정치적 영향력을 가진 소수집단으로부터 일반 시민으로 확대되고 있는 것이 현 추세이다. 환경정책 분야의 경우, 수립 과정 중 시장자료의 부재로 설문조사를 통해 인식 및 정책수요를 파악하고 있는데, 이 경우 응답자가 도덕적이고자 하는 욕구에 의해 조사결과가 상향(또는 하향) 편중될 가능성이 커 정책 수요자의 인식과 실천 사이에 불일치가 발생할 수 있다는 문제가 있다. 하지만, 빅데이터의 경우 데이터 기반의 객관적 의사결정이 가능하고, 불확실한 미래에 대응하는 하나의 방법으로 활용할 수 있다는 장점이 있고, 특히, 소셜 데이터의 경우 개인이 자신의 의견을 직접 자유롭게 게시하는 형식이므로 보다 현실적인 데이터로 예상할 수 있다. 기후변화 문제는 전세계 수많은 사람들과 국가 간 이해관계가 복잡하게 얽혀 있고 과학적 불확실성이 높은 과제로서, 이를 둘러싼 거버넌스에는 과학자나 정치력을 지닌 이해 집단은 꾸준히 참여해 온 반면, 정작 커다란 영향을 받는 일반시민들은 논의 과정에서 배제되어 왔다. 관련된 선행 연구 역시주로 해외사례 연구를 통한 정책 사례 연구와 기후변화 정책수립을 위한 취약성 분석에 초점을 맞추어 진행되어, 정작 기후변화 적응의 주체인 시민의 측면에서 진행되어야 할 기후변화 정책 의사결정 과정에 대해서는 관심이 미흡했다. 이에 본 연구에서는 소셜 빅데이터와 빅데이터 분석 기법을 통해 국민들이 기후변화에 대해 어떻게 인식하고 반응하며, 어떤 정책을 필요로 하는가에 대한 정보를 제공하고자한다. 본 연구에 사용된 데이터는 Twitter, Naver 사이트에서 수집되는 ‘기후변화’ 단어를 포함하는 모든 게시글이고, 2016년 12월 1일부터 2018년 5월 31일까지 총 18개월간의 소셜 데이터를 계절별로 분석하기 위해 3개월 단위로 분석하였다. 연구는 데이터 수집부터 가공 및 분석, 시각화까지 Python 3.6을 활용하여 수행하였고, 모든 과정은 관련 패키지(KoNLPy, Selenium, pyLDAvis 등)를 활용하거나 직접 코드를 구성하여 시행되었다. 본 연구에서는 키워드 분석을 통해 국민의 기후변화에 대한 감정 및 정책 수요를 파악하였고 주제 분석을 통해 온라인 상에서 논의된 모든 게시글의 전반적인 주제를 한 눈에 파악할 수 있도록 하였다. 이후 키워드 분석을 통해 확인했던 국민 정서 및 정책 수요 분석에서의 결과와 주제 분석 결과를 종합해 중복되는 내용 및 유사한 내용을 대표 문장으로 설정한 뒤 삭제하고, 총 8개의 대분류로 나누었고, 결과적으로 총 44개 세부 전략, 28개의 정책 목표 및 중점 고려사항을 파악할 수 있었다. 마지막으로 빅데이터 분석의 실효성을 검증하기 위해 기수립된 국가 기후변화 적응대책과의 연관성 분석을 실시하였고, 본 연구를 통해 확인된 28개의 정책 목표를 중심으로 제 2 차 국가 기후변화 적응대책과 비교 분석하였다. 분석 결과 정책적인 부분을 포함한 기후변화 전반에 걸쳐 시민들은 대체로 부정적인 감정을 보이는 것으로 나타났으며 여름‧겨울철에는 이상 기후에 대해 가장 크게 반응하고 봄‧가을에는 미세먼지와 특정 사건에 대해 즉각적으로 반응하는 것을 확인할 수 있었다. 미세먼지와 관련한 키워드의 경우에는 모든 계절에 걸쳐 위험하다고 언급되고 있었고, 2017년 중반기 이후에는 미국의 파리협정 탈퇴와 탈원전에 대한 논의가 지속적으로 이루어짐도 확인할 수 있었다. 또한 연관성분석을 통해 소셜 빅데이터로 확인한 28개의 지표가 실제 국가 기후변화 적응대책과 대부분 연관되어 있음을 확인할 수 있었고, 소셜 데이터에서 논의되는 있는 수준은 국가 수준의 기후변화 적응 정책과 매우 일치하고 있을 정도로 심도 깊음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 데이터 수립부터 분석까지 전 과정이 코드화되어 있어 실시간 모니터링이 가능할 것으로 기대되고, 정책 입안 후 정책에 대한 국민의 반응을 살피거나 본 연구에서 제안하는 것처럼 의사결정 과정에 활용한다면, 보다 만족도 높은 정책의 입안과 수용력 높은 정책 실현이 가능할 것으로 기대된다. 또한, 직관적인 시각화가 가능한 분석 기법들을 통해 분석 결과가 정책 입안자에게 좋은 지표가 될 수 있을 뿐 아니라 국민 혹은 정책 결정자를 설득하거나 정책 제공자와 정책 수요자 사이의 인식 차이를 줄이는 데에도 충분히 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.