[논문]소셜 빅데이터 기반 공공정책 국민의견 수렴과 정책 시행 이후 결과 관계 분석: '복지' 정책 사례를 중심으로

김태영; 김용; 오효정

doi:10.14400/jdc.2017.15.3.17

[국내논문] 소셜 빅데이터 기반 공공정책 국민의견 수렴과 정책 시행 이후 결과 관계 분석: '복지' 정책 사례를 중심으로
An Analysis of the Relationship between Public Opinion on Social Bigdata and Results after Implementation of Public Policies: A Case Study in 'Welfare' Policy 원문보기

디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.15 no.3, 2017년, pp.17 - 25

김태영 (전북대학교 대학원 기록관리학과) , 김용 (전북대학교 문헌정보학과) , 오효정 (전북대학교 대학원 기록관리학과)

초록
AI-Helper

슈 스캐닝은 미래예측을 위한 방법 중 하나로 정보화 시대의 큰 화두인 빅데이터에 기반한 미래예측에 적합한 방법이다. 이에 본 연구에서는 이슈 스캐닝 기법을 통해서 현재 우리 사회가 당면한 문제점들을 과학적으로 파악하고, 이를 해결할 수 있는 공공정책 수립에 기여하고자 한다. 효과적인 공공정책 수립을 위해서는 다양한 빅데이터 분석을 통해 국민이 정책에 대해 예측한 위험 및 기대요소를 파악해야 한다. 본 연구에서는 소셜 빅데이터를 기반으로 공공정책에 대한 국민의견 수렴 절차를 설계하고, 정책시행 이후 결과와의 비교 분석을 통해 공공정책에 대한 의견수렴이 정책 수립에 필요한 절차인지를 확인해 보았다. 연구 적용 대상 정책으로는 '만 0-5세 무상보육제'를 선정하였으며, 해당 정책에 대한 국민의 인식이 어떻게 나타나는지 소셜 빅데이터를 통해 분석함으로써 차후 정책 수립시 반영해야 할 시사점을 도출하였다. 본 연구를 통해 얻을 수 있는 시사점은 빅데이터를 활용하여 공공정책에 관한 국민 여론을 수렴하는 것은 정책수립 시에 매우 중요하며, 이는 전 국민이 필요로 하는 정책을 수립하고 사회 발전을 위한 국가적 차원의 대응체계 구축을 위한 밑거름이 될 수 있음에 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

Horizon scanning that one of the methods for future prediction is adaptable way of establishing the policy strategy based on big data. This study aims to understand the social problems scientifically utilized horizon scanning technique, and contribute to public policy formulation based on scanning analysis. In this paper, we proposed a public opinion framework for public policy based on social bigdata, and then confirmed the feasibility this framework by analysis of the relationship between public opinion and results after implementation of public policy. Consequently, based on the analysis, we also drew implications of policy formulation about 'free childcare for under 5-years of age' as an object of study. The method that collects public opinion is very important to effective policy establishment and make contribution to constructing national response systems for social development.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

즉, 정책 시행 전후로 여론을 수렴하여 예측된 위험 및 기대요소와 실제 결과에 대한 반응을 분석함으로써 정책수립 단계에서 반영할 수 있는 요소를 도출하였다. 결론적으로 본 연구에서는 공공 정책에 대한 국민의견을 수렴하는 체계적인 프레임워크를 설계하여 보다 실질적으로 국민들의 의견을 파악함으로써, 정책수립 과정에 현실적으로 적용할 수 있는 방안을 제안하고자 한다.
결론적으로 본 연구에서는 해당 이슈에 대한 포털 검색로그 및 트위터(twitter) 언급량을 활용하여 복지정책에 대한 국민들의 의견을 수렴 및 분석하고 정책과정에 반영할 수 있는 인사이트를 도출하고자 하였다. 특히 정책시행 이후의 결과를 수렴된 의견과 비교・분석하면서, 공공정책에 대한 의견 수렴이 정책 수립에 필요한 절차인지를 확인해 보았다.
따라서 본 논문에서는 대응 추진체계의 기반요소(데이터 분석→미래전망・정책대안 제시→정책전략 수립)로서 국민이 공공정책에 대해 예측한 위험 및 기대요소를 빅데이터를 통해 파악하고[4], 이를 기반으로 효율적인 공공정책을 수립할 수 있도록 돕는 구축제계를 마련하고자 한다.
본 연구에서는 실제 무상보육을 시행한 결과에서 나타난 문제점이 소셜 빅데이터 기반의 국민의견 수렴 결과와 얼마나 관계가 있는지를 분석하였다. 2007년 17대 대선 당시에 영유아 보육정책의 일환으로 무상보육정책이 처음 공약으로 거론되었다.
정보가 폭발적으로 증가하는 추세에 힘입어 빅데이터를 활용한 다양한 사회적・정책적 이슈 탐지 및 동향 분석, 예측 모형 설계 등에 관한 연구가 현재 진행되고 있다[5]. 본 연구에서는 여러 연구들 중에서도 특히 소셜 빅데이터를 활용한 공공정책 수립 및 수요예측에 관한 연구들을 구체적으로 살펴보고자 한다[6].
본 연구에서는 연구 사례로서 “만 0-5세 무상보육제”를 선정하고, 이에 대한 국민의 인식이 어떻게 나타나는지 소셜 빅데이터를 통해 분석함으로써 차후 정책 수립시 반영해야할 시사점을 도출하였다.
이를 위해 본 연구에서는 소셜 빅데이터에 나타난 복지정책 및 무상교육 제도에 대한 반응을 중심으로 “만 0–5세 무상보육제도”를 바라보는 국민들의 시선을 살펴보았다.
따라서 본 논문에서는 대응 추진체계의 기반요소(데이터 분석→미래전망・정책대안 제시→정책전략 수립)로서 국민이 공공정책에 대해 예측한 위험 및 기대요소를 빅데이터를 통해 파악하고[4], 이를 기반으로 효율적인 공공정책을 수립할 수 있도록 돕는 구축제계를 마련하고자 한다. 즉, 공공정책에 대한 국민의견 수렴 절차를 빅데이터 분석을 통해 설계하고 이에 대한 효용성을 논하고자 한다.
그러나 현재 공공정책 분야에서 빅데이터를 활용한 연구는 공통적으로 빅데이터 분석을 통해 정책 수요를 탐지하고 예측모형을 개발하는데 주안점을 두고 있다. 즉, 대부분의 연구에서 빅데이터가 향후에 공공정책에 대한 수요를 파악하고 정책수립 방향을 설정하기 위해 주요한 수단임을 입증하데 그친 반면, 본 연구에서는 더 나아가 소셜 빅데이터를 활용하여 공공정책 수립에 대한 기반요소로서, 국민이 향후 정부 공공정책에 대해 예측한 위험 및 기대요소를 파악하고자 한다. 즉, 정책 시행 전후로 여론을 수렴하여 예측된 위험 및 기대요소와 실제 결과에 대한 반응을 분석함으로써 정책수립 단계에서 반영할 수 있는 요소를 도출하였다.
결론적으로 본 연구에서는 해당 이슈에 대한 포털 검색로그 및 트위터(twitter) 언급량을 활용하여 복지정책에 대한 국민들의 의견을 수렴 및 분석하고 정책과정에 반영할 수 있는 인사이트를 도출하고자 하였다. 특히 정책시행 이후의 결과를 수렴된 의견과 비교・분석하면서, 공공정책에 대한 의견 수렴이 정책 수립에 필요한 절차인지를 확인해 보았다. 이러한 분석을 통해 도출된 정책반영 요소들은 실질적으로 공공정책 수립에 반영될 수 있다.

제안 방법

이러한 분석을 통해 도출된 정책반영 요소들은 실질적으로 공공정책 수립에 반영될 수 있다. 국민 여론을 통한 정책적 위험성을 파악하기 위해 구체적으로는 복지정책에 대한 빈도 분석, 연관어 분석, 감성(긍/부정) 분석을 수행하였다. 특히, 관련 키워드별로 연관어 분석을 수행하여 해당 키워드에 대한 국민들의 관심 분야가 어떻게 변화하는지를 파악하였다.
복지와 마찬가지로 경제 연관어에서 등장한 “복지”와 “정책” 키워드를 통해 “복지정책”에 대한 언급량(2007년-2013년) 추이도 함께 살펴보았다([Fig. 5]).
이에 구체적으로 “복지”에 대한 국민들의 감정변화 추이를 알아보고자 복지에 대한 긍/부정 감성 분석을 수행하였으며, 이는 다음의 [Table 2], [Fig. 3]과 같다.
이에 구체적으로 “복지정책”에 대한 국민들의 감정변화 추이를 알아보고자 복지정책에 대한 긍/부정 감성 분석을 수행하였으며, 이는 다음의 [Table 3], [Fig. 6]과 같다.
즉, 대부분의 연구에서 빅데이터가 향후에 공공정책에 대한 수요를 파악하고 정책수립 방향을 설정하기 위해 주요한 수단임을 입증하데 그친 반면, 본 연구에서는 더 나아가 소셜 빅데이터를 활용하여 공공정책 수립에 대한 기반요소로서, 국민이 향후 정부 공공정책에 대해 예측한 위험 및 기대요소를 파악하고자 한다. 즉, 정책 시행 전후로 여론을 수렴하여 예측된 위험 및 기대요소와 실제 결과에 대한 반응을 분석함으로써 정책수립 단계에서 반영할 수 있는 요소를 도출하였다. 결론적으로 본 연구에서는 공공 정책에 대한 국민의견을 수렴하는 체계적인 프레임워크를 설계하여 보다 실질적으로 국민들의 의견을 파악함으로써, 정책수립 과정에 현실적으로 적용할 수 있는 방안을 제안하고자 한다.
국민들의 의견은 2007년에서 2013년까지의 포털 검색로그 및 트위터 언급량을 통해 수집하였으며, 수집된 데이터를 분석하고 정책에 영향을 미칠 가능성이 있는 잠재적 요소를 탐색하여 이머징(emerging) 이슈를 도출하기 위해 이슈 스캐닝 기법을 활용하였다. 특히 [Fig. 1]과 같은 주요 이슈 및 세부 이슈를 발굴하는 일련의 과정을 거쳐 국민 여론의 방향을 파악하였다.
국민 여론을 통한 정책적 위험성을 파악하기 위해 구체적으로는 복지정책에 대한 빈도 분석, 연관어 분석, 감성(긍/부정) 분석을 수행하였다. 특히, 관련 키워드별로 연관어 분석을 수행하여 해당 키워드에 대한 국민들의 관심 분야가 어떻게 변화하는지를 파악하였다.

대상 데이터

본 연구 수행을 위한 기초자료로 한국전자통신연구원(이하 ETRI) 에서 개발한 소셜미디어 이슈 탐지 및 모니터링 플랫폼인 WISDOM 솔루션 및 PWC의 기초 자료를 활용하였다[11].
이를 위해 본 연구에서는 의견 수렴 대상으로 공공정책 중에서도 복지정책인 “만 0-5세 무상보육제도”를 선정하였다.

이론/모형

이를 위해 본 연구에서는 소셜 빅데이터에 나타난 복지정책 및 무상교육 제도에 대한 반응을 중심으로 “만 0–5세 무상보육제도”를 바라보는 국민들의 시선을 살펴보았다. 국민들의 의견은 2007년에서 2013년까지의 포털 검색로그 및 트위터 언급량을 통해 수집하였으며, 수집된 데이터를 분석하고 정책에 영향을 미칠 가능성이 있는 잠재적 요소를 탐색하여 이머징(emerging) 이슈를 도출하기 위해 이슈 스캐닝 기법을 활용하였다. 특히 [Fig.

성능/효과

4]의 긍/부정 변화 추이를 통해서도 부정보다는 긍정적인 감정들이 우세한 것을 확인할 수 있다. 결과적으로 이전 대선에서 복지 관련 정책이 단순히 표를 공략하고자 하는 포률리즘 선동을 위한 수단이 되었다는 우려와 함께 대체로 국민 대부분이 희망, 안전, 도움, 건강, 기부, 적극적, 노력 등의 긍정적인 키워드를 많이 언급하였다.
결론적으로 국민들의 “복지”에 대한 관심이 점차 증가하고 있음을 변화 추이를 통해 도출할 수 있었다.
결론적으로 국민들의 “복지정책”에 대한 관심이 점차 증가하고 있음을 변화 추이를 통해 도출할 수 있었다.
만약 그렇지 않다면 복지정책이 실질적으로 국민들의 기대수준에 미치지 못하고 있거나 또는 정책내용이 국민들에게까지 직접적으로 전달되지 않고 있다는 근거가 될 것이다. 결론적으로 복지정책에 대해 국민들이 느끼고 있는 감정을 분석함으로써, 현재 시행되는 복지정책과국민들의 간격이 얼마인지를 명확히 보여주는 지표를 도출할 수 있다.
결론적으로, 앞에서 언급했던 “복지와 ”복지정책“에 대한 국민들의 상반된 감정에 대한 3가지 해석 중에서 “셋째, 복지정책의 수준은 상당하지만, 국민의 대다수가 그에 대한 내용을 잘 알지 못하고 있다.
경제 연관어 중에서 “복지”와 관련된 키워드로는 복지, 불평등, 분배 등이 있으며, 이에 대한 언급량(2007년-2013년)을 추출해 보았다. 그 결과 복지, 불평등, 분배에 대한 언급량 추이가 점차 증가함을 확인할 수 있다. 특히, “불평등”과 “분배”에 대한 언급량 추이는 동일한 패턴으로 움직이고 있음을 파악할 수 있다.
프레임워크를 기반으로 분석을 수행한 결과 무상보육과 관련하여 국민들이 재정적 측면에서 부담과 우려를 미리 느꼈음을 파악하였다. 그리고 정책 시행결과 사전에 국민들이 우려한 재정적 부담이 정책 시행의 실질적인 장애물로 작용하였음을 확인하였다. 즉, 정부가 무상보육정책 시행 전에 미리 국민의견을 수렴하였다면, 차후에 발생할 문제점에 대한 해결책을 사전에 고안했을 것이다.
6]을 살펴보면, “복지정책”에 대한 국민들의 반응은 긍정 또는 부정이 비등한 수준이다. 긍정적인 반응에 해당되는 키워드로 희망, 적극적, 경제적, 도움, 노력, 무료 등이 나타났으며, 부정적인 반응에 해당되는 키워드에는 엽기, 낭비, 획일적, 갈등, 위기, 부담 등이 나타났다. 그러나 표면적으로 보이는 것과 달리 [Fig.
둘째, “만 0-5세 무상보육제”에 대하여 ‘반대’, ‘비판’, ‘불만’ 등의 키워드가 나타났다.
둘째, 국민들의 복지 기대수준에 미치지 못하는 복지정책들이 시행되고 있다. 셋째, 복지정책의 수준은 상당하지만, 국민의 대다수가 그에 대한 내용을 잘 알지 못하고 있다.
이처럼 데이터 분석으로 도출되는 결과는 분석 과정에 대한 제시 및 다양한 가시화 방법을 통해 정책결정자 및 국민의 이해 증진에 용이하며, 국민정서분석을 통해 비교적 적은 비용과 짧은 시간으로 정책 수립의 가능성을 타진할 수 있다. 특히 본 연구에서와 같이 소셜 빅데이터를 활용하여 공공정책에 관한 국민 의견을 수렴하는 것은 정책수립시 매우 중요하며, 이는 전 국민이 필요로 하는 정책을 수립하고 사회 발전을 위한 국가적 차원의 선제적 대응체계 구축을 위한 밑거름이 될 수 있다.
첫째, “만 0-5세 무상보육제”에 대한 국민들의 감정을 분석한 결과 가장 두드러지게 나타난 키워드는 ‘부담’과 ‘우려’, ‘걱정’이다.
이를 토대로 “복지”와 “복지정책”에 대한 국민들의 상반된 감정에 대해 해석하면 다음과 같다. 첫째, 국민들은 복지에 대한 막연한 관심은 있으나, 정작 복지정책에 대한 관심 수준은 낮다. 둘째, 국민들의 복지 기대수준에 미치지 못하는 복지정책들이 시행되고 있다.

후속연구

결과적으로 정부가 무상보육 정책시행 이전에 소셜 빅데이터를 활용하여 국민의견을 수렴하였다면 이와 같은 문제를 미리 감지하고 이를 해결하기 위한 대비책을 사전에 고안했을 것이다. 이처럼 소셜 빅데이터를 통해 국민 의견을 수렴함으로써 전 국민이 공감하고 필요로 하는 정책을 수립할 수 있으며, 사회 발전을 위한 국가적 차원의 선제적 대응체계를 비로소 구축할 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	연구 적용 대상 정책으로는 어떤 정책을 선정 하였는가?	본 연구에서는 소셜 빅데이터를 기반으로 공공정책에 대한 국민의견 수렴 절차를 설계하고, 정책시행 이후 결과와의 비교 분석을 통해 공공정책에 대한 의견수렴이 정책 수립에 필요한 절차인지를 확인해 보았다. 연구 적용 대상 정책으로는 '만 0-5세 무상보육제'를 선정하였으며, 해당 정책에 대한 국민의 인식이 어떻게 나타나는지 소셜 빅데이터를 통해 분석함으로써 차후 정책 수립시 반영해야 할 시사점을 도출하였다. 본 연구를 통해 얻을 수 있는 시사점은 빅데이터를 활용하여 공공정책에 관한 국민 여론을 수렴하는 것은 정책수립 시에 매우 중요하며, 이는 전 국민이 필요로 하는 정책을 수립하고 사회 발전을 위한 국가적 차원의 대응체계 구축을 위한 밑거름이 될 수 있음에 있다.
	이슈 스캐닝이란?	슈 스캐닝은 미래예측을 위한 방법 중 하나로 정보화 시대의 큰 화두인 빅데이터에 기반한 미래예측에 적합한 방법이다. 이에 본 연구에서는 이슈 스캐닝 기법을 통해서 현재 우리 사회가 당면한 문제점들을 과학적으로 파악하고, 이를 해결할 수 있는 공공정책 수립에 기여하고자 한다.
	만 0-5세 무상보육제도를 선정한 이유는?	이를 위해 본 연구에서는 의견 수렴 대상으로 공공정책 중에서도 복지정책인 “만 0-5세 무상보육제도”를 선정하였다. 선정 이유는 현재 정책이 시행되었고, 이후 시행 결과에 대한 논의까지 종료된 이슈로, 해당 제도가 빅데이터를 기반으로 수렴된 국민의견과 정책시행 이후 결과가 어떠한 관계를 가지는지 분석이 가능하기 때문이다.

참고문헌 (14)

National Information Society Agency, "Planning Scientific Policy of Data Evidence-Based. Seoul: National Information Society Agency", 2015.
H. J. Han and J. Y. Lee, "Identifying Emerging Issues in the Water Resource Management: Using Horizon Scanning. Sejong: Korea Environment Institute", 2015.
Y. S. Jeong, "Business Process Model for Efficient SMB using Big Data", Journal of Convergence Society for SMB, Vol. 5, No. 4, pp.11-16, 2015.
Y. B. Cho, S. H. Lee, and S. H. Woo, "In Snall and Medium Business the Government 3.0-based Big Data Utilization Policy", Journal of Convergence Society for SMB, Vol. 3, No. 1, pp.15-22, 2013.
K. H. Kim, "A Study on the Analysis of Consumer Convergence Preferences for Healthcare Information Service in Social Media", Journal of the Korea Convergence Society, Vol. 7, No. 5, pp. 181-188, 2016.
Y. S. Ching, R. K. Park, and J. M Kim, "Study on predictive modeling of Incidence of Traffic Accidents caused by Weather Conditions", Journal of the Korea Convergence Society, Vol. 5, No. 1, pp. 9-15, 2014.
M. S. Lee, C. H. Lee and J. Y. Kim, "Big Data Analysis on Demands for Environmental Policies. Seoul: Korea Environment Institute", 2014.
T. M. Song et. al., "Forecasting of Low Fertility Policies Based on Social Big Data. Sejong: Korea Institute for Health and Social Affairs", 2015.
M. H. Jang and Y. I. Yoon, "Research into Changes in Government Policies and Public Perceptions on Camping via Analyses of Big Data from Social Media." Korean Journal of Tourism Research, Vol. 31, No. 1, pp. 91-112, 2016.
J. H. Yang, "A Study on the Effect of Contextual Factors on Entrepreneurial Intention of Korean University Students." Management Education Review, Vol. 30, No. 1, pp. 25-45, 2015.
C. H. Lee, et. al., "Social WISDOM: A Issue Detection/Monitoring System." Proc. the 38th Conference of the Korea Information Processing, Vol. 19, No. 2, pp. 431-434, 2012.
T. I. Kim, "The Relationship between Welfare Spending and National Debt : Analysis of OECD Countries and its Implications for Korea." Critical Social Policy, No. 35, pp. 7-46, 2012.
M. H. Lee et. al, "A Study on the Direction of Childcare Policy after Implementation of Free Childcare Policy. Seoul: Korea Institute of Child Care and Education", 2014.
N. G. Choi, "Free Childcare, What is Problem?", http://www.domin.co.kr/news/articleView.html?idxno978124 (October 04, 2016)

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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