[논문]빅데이터 분석을 통한 지방자치단체 정책이슈 도출 방법론

김용진; 김도영

doi:10.5392/jkca.2018.18.10.229

빅데이터 분석을 통한 지방자치단체 정책이슈 도출 방법론
Methodology of Local Government Policy Issues Through Big Data Analysis 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.18 no.10, 2018년, pp.229 - 235

김용진 (한국교통대학교 건설환경도시교통공학부) , 김도영 (수원시정연구원 도시공간연구실)

초록
AI-Helper

본 연구의 목적은 효율적이고 효과적인 정책 발굴 과정에서 빅데이터의 활용이 점차 중요해지는 현실에서 지방자치단체의 정책 이슈 발굴에 빅데이터 분석을 활용하는 방안을 제시하는 데 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 수원시를 대상으로 지난 3년간의 수원시 약 18만 건의 기사를 분석하여 정책 이슈를 발굴하였으며, 이를 IPA분석을 통해 정책의 우선순위를 평가하였다. 본 연구의 분석 결과는 신문 기사를 통한 반정형 빅데이터의 분석으로 전국의 주요 이슈와는 차별화된 지방자치단체의 차별화된 정책 이슈를 도출하는데 효과적임을 보였으며, 특히 도출된 정책 이슈들이 대부분 그 우선순위가 높은 것으로 평가되었다. 이처럼 본 연구에서 제시한 빅데이터 분석을 통한 정책 이슈 발굴의 방법론은 지방자치단체가 효율적인 정책 이슈를 도출하고 민의를 효과적으로 파악할 수 있음을 의미한다. 또한, 본 연구에서 제시한 방법론은 지방자치단체의 온라인 민원 자료, 주민 SNS 등 다양한 반정형, 비정형 빅데이터의 분석을 통한 정책 이슈 발굴에 적용이 가능할 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to propose a method to utilize Big Data Analysis to find policy issues of local governments in the reality that utilization of big data becomes increasingly important in efficient and effective policy making process. For this purpose, this study analyzed the 180,000 articles of Suwon city for the past three years and identified policy issues and evaluated policy priorities through IPA analysis. The results of this study showed that the analysis of semi-formal big data through newspaper articles is effective in deriving the differentiated policy issues of different local autonomous bodies from the main issues in the nation, In this way, the methodology of finding policy issues through the analysis of big data suggested in this study means that local governments can effectively identify policy issues and effectively identify the people. In addition, the methodology proposed in this study is expected to be applicable to the policy issues through the analysis of various semi - formal and informal big data such as online civil complaint data of the local government, resident SNS.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

특히, 빅데이터에 대한 활용은 기업에서 그 활용이 본격화 되었다. 구글과 같은 인터넷 기업들을 중심으로 빠르게 변화하는 소비자들의 심리를 파악해 기업의 정책에 반영하는 것이다[1]. 최근에는 미국, 일본 및 유럽 국가 등의 선진국을 중심으로 빅데이터를 활용한 정책 개발이 이뤄지고 있다.
본 연구는 빅데이터의 활용을 통한 정책 발굴의 필요성을 인식하고, 빅데이터 중 신문 기사의 반정형 데이터를 통해 지방자치단체의 정책 이슈를 발굴하고자 하였다.
본 연구는 지방자치단체의 정책 발굴의 효율성을 높이고 민의를 효과적으로 파악하기 위한 빅데이터 분석의 활용 방안을 제시하였다는 점에서 의미를 지닌다. 즉, 빅데이터를 활용한 정책 이슈의 발굴과 정책의 개발은 기존의 탑다운 방식의 일방적인 정책 추진과 비교되며, 숨은 민의를 파악할 수 있으며 효과적이고 효율적이라는 장점을 지닌다.
본 연구에서는 빅데이터 분석을 통한 수원시의 주요 정책 이슈를 발굴하기 위해 2015년부터 2017년까지의 주요 일간지 및 주요 지역 신문을 분석하였다.
본 연구에서는 수원시의 정책 이슈를 발굴하기 위해, 2015년부터 2017년까지의 주요 일간지 및 주요 지역 신문의 수원 관련 기사들의 웹페이지를 크롤링하여 분석을 실시하였다.
이에 본 연구에서는 지방자치단체에서 빅데이터를 활용한 정책 개발의 프로세스를 제시하고, 정책의 우선 순위를 도출하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 수원시를 대상으로 텍스트마이닝 기법을 활용하여 수원시의 우선 정책 과제를 도출하고 전문가 설문조사를 실시하여 정책의 우선 순위를 도출할 것이다.

제안 방법

다음으로 수원시의 주요 정책 이슈를 보다 구체적으로 발굴하기 위해, 도출된 키워드들을 그 특징별로 나누어 분류하였다. 분류한 결과는 1.
설문조사는 2017년 12월 1일부터 2017년 12월 10일까지 온라인 설문조사를 실시하였으며, 총 설문 응답자는 70명이며, 이 중 일관성이 떨어지는 설문 부수를 제외한 총 66부의 응답을 분석하였다. 설문의 항목은 도출된 정책 이슈들에 대해 수원시에서 중요하게 다뤄야 하는 정도와 현재 대응 정도(성취도)에 대한 7점 척도의 질문으로 구성되어 있다.
이러한 정책 이슈들에 대한 IPA 분석을 실시하기 위하여, 관련 분야 교수, 석·박사급 연구원, 공무원, 시민 활동가 등을 대상으로 전문가 설문조사를 실시하였다.
이에 본 연구에서는 지방자치단체에서 빅데이터를 활용한 정책 개발의 프로세스를 제시하고, 정책의 우선 순위를 도출하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 수원시를 대상으로 텍스트마이닝 기법을 활용하여 수원시의 우선 정책 과제를 도출하고 전문가 설문조사를 실시하여 정책의 우선 순위를 도출할 것이다.
정책 이슈의 중요도와 수원시가 우선하여 추진해야 하는 정책을 도출하기 위해 본 연구에서는 수원시 관련 석·박사급 연구원, 공무원, 시민단체 및 관련학과 교수 총 70명을 대상으로 전문가 설문조사를 실시하여, 이를 기반으로 IPA 분석을 실시하였다.
텍스트마이닝을 통해 수집된 자료는 형태소 분석을 통해 의미가 있는 최소 단위로 분석하여 수원시의 주요 정책 이슈의 키워드들을 도출하였다. 여기에서 형태소란, 언어의 “최소 의미 단위”를 말하며, 이 때 의미는 어휘적 의미와 문법적 의미 모두를 포함한다.

대상 데이터

이러한 정책 이슈들에 대한 IPA 분석을 실시하기 위하여, 관련 분야 교수, 석·박사급 연구원, 공무원, 시민 활동가 등을 대상으로 전문가 설문조사를 실시하였다. 설문조사는 2017년 12월 1일부터 2017년 12월 10일까지 온라인 설문조사를 실시하였으며, 총 설문 응답자는 70명이며, 이 중 일관성이 떨어지는 설문 부수를 제외한 총 66부의 응답을 분석하였다. 설문의 항목은 도출된 정책 이슈들에 대해 수원시에서 중요하게 다뤄야 하는 정도와 현재 대응 정도(성취도)에 대한 7점 척도의 질문으로 구성되어 있다.
연구의 공간적 대상인 수원시를 중심으로 수원시 관련 주요 일간지 및 지역신문의 지난 3년간의 기사 약 18만 건을 분석하였다. 분석 결과, 수원시의 주요 정책 이슈는 1.

이론/모형

웹크롤링은 텍스트마이닝을 하기 위한 데이터를 수집하는 과정으로, 조직적, 자동화된 방법으로 웹사이트의 내용들을 탐색하여 정보를 수집하게 된다[16]. 이를 위해 본 연구에서는 파이썬을 활용하였다. 파이썬은 간결한 문법으로 이해가 쉽고 다양한 분야에서 활용할 수 있어 최근 머신러닝, 그래픽, 웹개발등의 다양한 분야에서 활용되고 있는 프로그램 언어이다.

성능/효과

IPA 분석 결과, 8개 정책 이슈 중 농업을 제외한 소외계층 및 복지, 구도심 및 균형개발, 재난·안전, 고용 및 취·창업, 첨단산업, 환경, 문화·역사·관광이 모두 정책적 중요성이 높은 것으로 나타났다.
본 연구에서 분석한 신문 기사를 통한 빅데이터 분석은 해당 기간 동안 탄핵, 촛불시위, 대통령선거 등 전국 주요 신문의 대형 이슈에도 불구하고 수원에서 주요하게 다뤄지는 정책 이슈들을 도출하는데 효과적임을 보였다. 또한, 분석을 통해 도출한 8가지 정책 이슈들의 경유 전문가 설문조사를 통한 IPA분석 결과, 대부분이 수원시에 그 중요성이 높은 것으로 평가되었다.
본 연구에서 분석한 신문 기사를 통한 빅데이터 분석은 해당 기간 동안 탄핵, 촛불시위, 대통령선거 등 전국 주요 신문의 대형 이슈에도 불구하고 수원에서 주요하게 다뤄지는 정책 이슈들을 도출하는데 효과적임을 보였다. 또한, 분석을 통해 도출한 8가지 정책 이슈들의 경유 전문가 설문조사를 통한 IPA분석 결과, 대부분이 수원시에 그 중요성이 높은 것으로 평가되었다.
분석 결과, 수원시의 주요 정책 이슈는 1.소외계층 및 복지, 2.구도심 및 도시균형개발, 3.재난·안전, 4.고용 및 취·창업, 5.첨단산업, 6.환경, 7.농업, 8.문화·역사·관광의 총 8가지 분야 총 110여개의 이슈로 나타났다.
본 연구에서는 빅데이터 분석을 통한 수원시의 주요 정책 이슈를 발굴하기 위해 2015년부터 2017년까지의 주요 일간지 및 주요 지역 신문을 분석하였다. 우선, 주요 일간지의 해당 기간 동안 수원 관련 기사는 128,393개이고, 지역 신문의 수원 관련 기사는 53,911건으로 나타났다. 수원 관련 기사들에 대한 형태소 분석으로 수원과 관련된 주요 키워드들을 도출하여 워드클라우드로 표현한 결과는 [그림 3]과 같다.
이 중 수원시가 일정 수준으로 대응하고 있는 문화·역사·관광을 제외한 나머지 정책 이슈들의 우선 순위가 높았으며, 그 중 특히 재난 및 안전과 소외계층 및 복지의 우선순위가 높았다.
재난 및 안전, 소외계층 및 복지, 고용 및 취·창업, 첨단산업, 환경, 문화·역사·관광, 구도심 및 균형개발 등의 7개 이슈가 모두 2사분면에 위치하는 것으로 나타났다.
주요 일간지 및 지역 신문의 182,304건의 기사를 분석한 결과에서는 2015년 발생한 수원시의 살인 사건과 메르스가 가장 주된 이슈로 나타났다.
본 연구는 지방자치단체의 정책 발굴의 효율성을 높이고 민의를 효과적으로 파악하기 위한 빅데이터 분석의 활용 방안을 제시하였다는 점에서 의미를 지닌다. 즉, 빅데이터를 활용한 정책 이슈의 발굴과 정책의 개발은 기존의 탑다운 방식의 일방적인 정책 추진과 비교되며, 숨은 민의를 파악할 수 있으며 효과적이고 효율적이라는 장점을 지닌다. 특히, 빅데이터에 관한 실질적인 연구가 많지 않은 국내 현실에서 빅데이터를 활용하여 구체적인 지방자치단체의 정책 이슈를 발굴하는 방법론을 제시하였다는 점에서 의미를 지닌다.

후속연구

특히, 빅데이터에 관한 실질적인 연구가 많지 않은 국내 현실에서 빅데이터를 활용하여 구체적인 지방자치단체의 정책 이슈를 발굴하는 방법론을 제시하였다는 점에서 의미를 지닌다. 그러나 본 연구는 수원시만을 대상으로 하고 있다는 지역적인 한계와 함께 신문기사만을 분석하고 있다는 점에서 한계를 지닌다. 향후에는 신문 기사와 주민 민원, SNS 등 다양한 빅데이터의 분석을 통한 정책 발굴의 연구가 필요할 것으로 예상한다.
본 연구의 결과는 이후 지방자치단체가 보다 다양한 빅데이터를 활용하여 민의를 보다 적극적으로 살피고 자료 기반의 구체적이고 효율적인 정책을 개발하고 추진하는데 중요한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
그러나 본 연구는 수원시만을 대상으로 하고 있다는 지역적인 한계와 함께 신문기사만을 분석하고 있다는 점에서 한계를 지닌다. 향후에는 신문 기사와 주민 민원, SNS 등 다양한 빅데이터의 분석을 통한 정책 발굴의 연구가 필요할 것으로 예상한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	빅데이터란 무엇인가?	빅데이터에 대해 학계에서 합의된 정의는 없으나, Manyika(2011)는 일반적인 데이터베이스가 저장, 관리, 분석할 수 있는 범위를 벗어나는 광대한 규모의 데이터라고 정의한 바 있으며[7], Gantz(2013)는 다양한 종류의 대규모 데이터로부터 가치 있는 정보를 추출할 수 있는 기술이라고 정의한 바 있다[8]. 또한, 위키피디아 는 “기존 데이터베이스 관리도구로 데이터를 수집, 저 장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술”이라고 정의하고 있다.
	자연어 처리 기반 텍스트마이닝 기술의 성능을 측정하는 요소는?	자연어 처리 기반 텍스트마이닝 기술을 구현하기 위해서는 자연어 텍스트를 컴퓨터가 이해할 수 있는 요소로 구조화하여 문장 수준의 텍스트에서 의미를 추출해야하며, 이때 응답률, 해석의 정확도, 추출 결과의 신뢰성 및. 일관성, 처리속도, 확장성 등으로 그 성능을 측정한다[15].
	빅데이터를 활용한 정책 개발를 통해 얻는 장점은 무엇이 있는가?	최근에는 미국, 일본 및 유럽 국가 등의 선진국을 중심으로 빅데이터를 활용한 정책 개발이 이뤄지고 있다. 교통, 안전, 보건, 복지 등의 분야를 중심으로 한 빅데이터 기반의 정책 개발은 국민들의 수요를 구체적인 자료에 기반하여 파악하고, 이를 바탕으로 최적화 된 정책을 개발할 수 있다는 장점이 있다[2].

참고문헌 (18)

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원문보기 상세보기
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김신곤, 조재희, "지방자치단체의 빅데이터 도입을 위한 제언," 한국지역정보학회지, 제16권, 제3호, pp.13-41, 2013.
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서동민, 정한민, "빅데이터 분석 서비스 지원을 위한 지능형 웹크롤러," 한쿡콘텐츠학회논문지 제13권, 제12호, pp.575-584, 2013.
김도영, 4차 산업혁명시대 수원시 혁신방향과 과제 도출, 수원시정연구원, 2017.
최승범, "지방자치단체 빅데이터의 활용트렌드와 활성화 조건에 관한 연구," 사회경제와 정책연구, 제6권, 제1호, pp.177-205, 2016.

저자의 다른 논문 :

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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