[논문]인구절벽사회에서 노인과 일자리 감성분석

김양우

doi:10.5392/jkca.2020.20.11.110

인구절벽사회에서 노인과 일자리 감성분석
Sentiment Analysis of Elderly and Job in the Demographic Cliff 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.20 no.11, 2020년, pp.110 - 118

김양우 (한국보건복지인력개발원)

초록
AI-Helper

소셜미디어 데이터는 우리사회의 문제점과 여론의 향방을 알 수 있는 대리지표로서의 역할을 하고 있다. 이 연구는 2016년부터 2018년 까지 뉴스데이터 109,015건 건의 자료를 활용하여 우리사회 노인과 일자리 감성분석을 실시함으로써, 고령사회와 인구절벽에 직면한 한국 사회에서, 가용노동력 확대 가능성을 알아보았다. 노인 일자리 토픽키워드로 '노인*일자리', '노인*고용', '노인*임금' 등을 사용하였다. 감성분석결과, 대부분의 기간에서는 긍정적 감성이 우세하여 생산연령인구 확충가능성을 알 수 있었다. 노인 일자리확대관련 긍정 감성과 저임금관련 부정감성으로, 일은 하지만 여전히 빈곤한 노인의 실태가 나타났다. 본 연구에서는 소셜 빅데이터를 활용하여 계층적 군집분석과 연관 텍스트분석으로 노인과 일자리 관련 우리사회의 인식과 감성을 분석하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Social media data serves as a proxy indicator to understand the problems and the future of public opinion in Korean society. This research used 109,015 news data from 2016 to 2018 to analyze the sensitivity of the elderly and employment in Korean society, and explored the possibility of expanding the labor force in Korean society, which is facing a cliff between the elderly and the population. Topic keywords for employment of the elderly include "elderly*employment", "elderly*employment", and "elderly*wage". As a result of the analysis, positive sensitivity prevails for most of the period, and it is possible to expand the working-age population. Positive feelings about expanding employment opportunities for the elderly and negative feelings about low wages have brought to light the reality of the elderly who are still poor despite their work. In this study, social big data was used to analyze the perceptions and sensibilities of Korean society related to the elderly and employment through hierarchical crowd analysis and related text mining analysis.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 이러한 사회적 당면과제와 노인 일자리 문제점에 대해, 우리 시대의 여론을 분석함으로써, 우리 사회의 노인에 대한 이미지를 탐지하고[5], 노인의 일자리에 대한 사회적 감정을 감성분석을 통해 알아보고자 한다.
생산 가능 경제활동 인구감소에 따라 고령자의 일자리 복귀에 대한 가능성을 열어두고, 우리 사회에 광범위하게 퍼져있는 노인에 대한 사회적 인식을 파악하고자 하였다. 2016년 1월 1일부터 2018년 9월 30일까지의 뉴스데이터 중 “노인”, “노인들”, “고령”, “노년”, “어르신”, “꼰대”, “연금충”, “틀딱”, “틀딱충”, “틀딱이” 키워드가 들어간 데이터를 수집하여, 해당 키워드가 들어간 데이터 480,367건을 확보였다.

제안 방법

2016년 1월 1일부터 2018년 9월 30일까지의 뉴스데이터 중 “노인”, “노인들”, “고령”, “노년”, “어르신”, “꼰대”, “연금충”, “틀딱”, “틀딱충”, “틀딱이” 키워드가 들어간 데이터를 수집하여, 해당 키워드가 들어간 데이터 480,367건을 확보였다. 그 중 광고 및 복합주제 데이터 제외를 위해 수집대상 키워드가 3번 이상 포함된 데이터 109,015건을 선별하여, 감성분석을 실시하였다[표 1].
텍스트데이터를 Neural Network으로 학습하여, 단어들을 다차원 공간에 “벡터화＂하는 방법으로 중심 단어의 주변 단어들을 이용해 중심 단어를 추론하는 방식을 사용했다.
텍스트를 활용한 네트워크분석을 실시하였다. 텍스트데이터를 Neural Network으로 학습하여, 단어들을 다차원 공간에 “벡터화＂하는 방법으로 중심 단어의 주변 단어들을 이용해 중심 단어를 추론하는 방식을 사용했다.
해당기간동안 수집된 뉴스데이터를 대상으로 기초데이터를 준비하고 형태소 분석 엔진을 이용하여, 띄어쓰기를 기준으로 구분된 어절을, 의미를 가지는 최소 단위인 형태소로 나누어 형태소분석을 실시하였다. 토픽별 감성트랜드 분석을 위해[표 2]의 노인관련 주제키워드와 일자리관련 토픽키워드가 포함된 문장을 선별하여, 감성의 긍/부정 건수를 집계하였다[그림 1].
토픽별 연관어 분석을 위해서는 노인관련 주제키워드와 일자리관련 토픽키워드가 포함된 문장을 선별한 후, 고빈도 명사(구) 150개를 추출하고 명사구의 동시 발생 문장을 유사도 분석하였으며, 노인-일자리 키워드 간의 관계를 파악하기 위해 계층적 군집을 실행하여 5개의 그룹으로 분할하였다[그림 2].
해당기간동안 수집된 뉴스데이터를 대상으로 기초데이터를 준비하고 형태소 분석 엔진을 이용하여, 띄어쓰기를 기준으로 구분된 어절을, 의미를 가지는 최소 단위인 형태소로 나누어 형태소분석을 실시하였다. 토픽별 감성트랜드 분석을 위해[표 2]의 노인관련 주제키워드와 일자리관련 토픽키워드가 포함된 문장을 선별하여, 감성의 긍/부정 건수를 집계하였다[그림 1].

대상 데이터

2016년 1월 1일부터 2018년 9월 30일까지의 뉴스데이터 중 “노인”, “노인들”, “고령”, “노년”, “어르신”, “꼰대”, “연금충”, “틀딱”, “틀딱충”, “틀딱이” 키워드가 들어간 데이터를 수집하여, 해당 키워드가 들어간 데이터 480,367건을 확보였다.

성능/효과

“일자리” 토픽에 대해 계층적 군집을 하여 5개의 그룹으로 분할한 결과, 공익활동, 안전지킴이, 일자리 확대, 저출산, 경로당으로 군집되었다[표 3].
노인 일자리 토픽의 월별 언급 추이를 좀 더 자세히 분석한 결과, 언급량이 급격히 증가한 시기에는 사회적으로 노인 일자리관련 이슈가 있었던 것으로 나타났다. 노인 일자리 월별 언급비율이 피크를 나타내었던 시점에 우리사회의 이슈를 세부적으로 매칭해보면 다음과 같다.
노인 일자리 확대 관련한 군집분석에서는 ‘재취업’, ‘수급자’, ‘취약계층’, ‘장려금’, ‘노동자’, ‘일용직’, ‘저소득층, ’사각지대‘, ’영세자영업자‘ 등의 키워드가 주를 이루는 것으로 나타나, 고령사회구성원들이 가질 수 있는 고숙련, 고경력 등의 우리 사회에 긍정적인 영향을 행사할 수 있는 트래픽 보다는, 주로 취약성과 연관성이 높은 부정적 인식이 지배적인 것으로 나타났다.
더불어 국민연금 가입자 대비 수급 비율은 ‘96년 12.1%에서 ’16년 20.1%로 증가, 평균수명이 길어짐에 따라 갈수록 높아질 것으로 전망되며, 65세 이상 전체 노인 중 기초연금 수급 비율이 65% 이상을 상회하고 있다는 내용의 통계자료발표도 함께 나왔다.
둘째, 노인 일자리에 대한 감성분석결과, 긍부정의 감성이 혼재되어 나타났고 대부분의 기간에서는 긍정적 감성이 우세하였다. 한편, 저임금 용어관련 감성문장은 ‘괴롭다’, ‘악순환이 반복되다’ 등 부정감성이 압도적으로 우세하여, 해당 용어 출현 빈도가 많은 시점에서는 부정적인 감성을 나타내었다.
연도별 노인일자리 언급 기사는 건수 측면에서 증가세를 나타내고 있었다. 뿐만 아니라, 총기사건수에서 차지하는 비율도 최근으로 갈수록 증가하여, 2016년 2.63%에서 2018년에는 3.47%로 높아지는 양상을 보였다.
셋째, 노인 일자리에 대한 계층적 군집분석 결과, 주요 트래픽이 ‘안전지킴이’, ‘공익활동’에 치우쳐, 실질 소득증대를 가져올 수 있는 일자리에 대한 인식과는 연관성이 낮아 보였으며, 우리사회의 노인빈곤과 노인에 대한 양질의 일자리 부족을 대변해 주고 있었다.
6배나 높은 것으로 나타났다. 즉, 노인고용률은 높지만, 노인을 위한 양질의 일자리가 없고 저임금에 시달리고 있어, 노인빈곤율이 OECD 회원국 중 가장 높다는 내용이었다.
첫째, 우리사회의 노인 일자리에 대한 관심정도를 알아보기 위해, 토픽 키워드 트래픽 분석을 실시한 결과, 일자리와 관련된 언급은 전체 노인관련 뉴스데이터 중 2.63~3.47%로 나타났다. 이는 한국의 인구역학에서 급격한 고령사회 진행속도를 고려할 때, 그 시급성에 비해 아직도 우리사회가 노인인구 증가와 인구절벽사회를 미래문제로 인식하고 있음을 알 수 있었다.
추출된 노인관련 뉴스데이터 109,015건에서 일자리 토픽 데이터는 3,283건으로 연평균 3.01%를 차지하는 것으로 나타났다. 연도별 노인일자리 언급 기사는 건수 측면에서 증가세를 나타내고 있었다.
특히 공공부문 일자리 창출에서 노인일자리를 3만 명 확대하고 단가를 인상(+5만원, 22→27만원)한다는 계획이 발표되었으며, 구체적인 예시로는 보육부문에 보조교사 4,000명, 대체교사 1,000명, 시간제보육교사 40명, 요양부문에 노인돌봄서비스 600명, 의료부문에 치매관리 5,125명, 방문건강관리사 508명, 사회복지부문에 아동안전지킴이 3,073명, 여성경제활동촉진지원 80명 등이 있었다.

후속연구

이러한 선행연구의 논점취지들을 감안할 때, 뉴스데이터의 긍정부정 감성분석이, 노인의 노동시장 재진입에 대한 직접적인 관계를 규정하지는 않는다 할지라도, 그에 대한 대리지표(surrogate endpoint)로서의 역할은 가능할 것으로 사료된다. 그러므로 해당 주제에 대한 언론사와 뉴스매체들의 뉴스데이터를 활용하여 감성분석을 함으로써 우리사회의 여론의 향방을 분석하고 인구역학 변화로 인한 생산연령인구 절벽사회에서 노인 인력의 노동시장 재진입의 가능성을 살펴볼 수 있을 것이다.
생산연령인구 확충을 위해서도 65세 이상 노인의 노동시장 재진입에 대한 사회적 관심과 연구가 더 중요해 지고 있다. 노인의 노동시장 재진입을 위해서는, 현재 노동시장에서 활동하는 젊은 세대와의 세대 간 갈등과 우리사회에서 만연해 있는 노인에 대한 정서적 수용성에 대한 관심과 함께, 데이터 감성분석 결과에 대한 우리사회 여건을 감안한 심도 깊은 맥락적 해석에 대한 연구도 향후 수행될 필요가 있을 것이다. 앞으로도 해당 주제에 대해 지속적인 빅데이터 수집을 통해 장기적인 관점에서 에서의 변화를 추적분석하고, 정책적 시사점을 찾는다면 미래의 노인 일자리정책 수립 및 노동시장 변화에 효과적으로 대응할 수 있을 것으로 기대된다.
앞으로도 해당 주제에 대해 지속적인 빅데이터 수집을 통해 장기적인 관점에서 에서의 변화를 추적분석하고, 정책적 시사점을 찾는다면 미래의 노인 일자리정책 수립 및 노동시장 변화에 효과적으로 대응할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 이번 연구결과가 보여준 우리사회 구성원의 인식과 사회문화 트렌드 그리고 기저에 흐르고 있는 동인이 정부의 노인 일자리정책과 어떻게 사회적 호응을 하며 긍/부정 반응을 가져오는지에 대한 유기적 관계 분석을 향후 의미있는 연구과제로 제시해 본다. 4차산업혁명시대 디지털 텍스트를 활용하여 다양한 통계분석이나 다른 방식의 감성분석을 활용하는 융복합적인 많은 연구들이 수행되기를 기대한다.
노인의 노동시장 재진입을 위해서는, 현재 노동시장에서 활동하는 젊은 세대와의 세대 간 갈등과 우리사회에서 만연해 있는 노인에 대한 정서적 수용성에 대한 관심과 함께, 데이터 감성분석 결과에 대한 우리사회 여건을 감안한 심도 깊은 맥락적 해석에 대한 연구도 향후 수행될 필요가 있을 것이다. 앞으로도 해당 주제에 대해 지속적인 빅데이터 수집을 통해 장기적인 관점에서 에서의 변화를 추적분석하고, 정책적 시사점을 찾는다면 미래의 노인 일자리정책 수립 및 노동시장 변화에 효과적으로 대응할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 이번 연구결과가 보여준 우리사회 구성원의 인식과 사회문화 트렌드 그리고 기저에 흐르고 있는 동인이 정부의 노인 일자리정책과 어떻게 사회적 호응을 하며 긍/부정 반응을 가져오는지에 대한 유기적 관계 분석을 향후 의미있는 연구과제로 제시해 본다.

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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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