박소희
(Division of Forest Fire and Landslide, Department of Forest Environment and Conservation, National Institute of Forest Science)
,
강민정
(Lab of landslide, Division of research technical research institute, Korea Association of Forest Enviro-conservation Technology)
,
유송
(Division of Forest Fire and Landslide, Department of Forest Environment and Conservation, National Institute of Forest Science)
연구목적: 본 연구는 빅데이터 플랫폼 '혜안'을 사용하여 2015년에서 2020년 사이의 산사태와 사방댐에 대한 언론 및 대중의 인식을 파악하고 방재 분야에서 '혜안'의 활용성을 확인하고자 수행되었다. 연구방법:빅데이터 플랫폼 '혜안'의 키워드 검색을 사용하여 2015~2020년의 '산사태'와 '사방댐'에 대한 검색 총량 및 시기에 따른 매체별 검색어 출현 횟수, 그리고 긍·부정 추이를 확인하였다. 연구결과:산사태에 비해 사방댐에 대한 인식이 현저하게 부족하며, 사방댐에 대한 언론보도와 트위터 및 블로그에서 나타나는 대중의 인식 수준 사이에 현저한 괴리가 나타난다. 산사태의 실제 발생 시기에 따라 극명하게 관심이 나타나는 '산사태'와 달리 '사방댐'에 대한 자료는 산사태의 실제 발생 시기와 시기적 연관성이 낮다. 사방댐에 대한 긍정적인 인식이 유추되지만 '혜안'으로는 재난 방지책에 대한 정확한 통계적 긍·부정 인식 확인이 어렵다. 결론: 전문가들이 사방사업에 대해 긍정적으로 인식하는 것에 비해 산사태에 대한 효과적인 방지책으로서의 사방댐에 대한 대중인식은 매우 저조하므로 사방사업에 대한 적극적인 홍보가 우선적으로 이루어져야 할 것이다. 추후 다양한 SNS 플랫폼에 대해 추가적인 빅데이터 조사와 함께 방재사업의 직접적 영향권에 있는 사람들을 대상으로 주기적인 현장 설문조사가 동반되어야 할 것이다. '혜안'을 사용한 방재 분야의 효과적인 인식 파악에는 한계가 있으므로 이를 활용한 지자체/정부적 정책 수립에는 신중을 기해야할 것이다.
연구목적: 본 연구는 빅데이터 플랫폼 '혜안'을 사용하여 2015년에서 2020년 사이의 산사태와 사방댐에 대한 언론 및 대중의 인식을 파악하고 방재 분야에서 '혜안'의 활용성을 확인하고자 수행되었다. 연구방법:빅데이터 플랫폼 '혜안'의 키워드 검색을 사용하여 2015~2020년의 '산사태'와 '사방댐'에 대한 검색 총량 및 시기에 따른 매체별 검색어 출현 횟수, 그리고 긍·부정 추이를 확인하였다. 연구결과:산사태에 비해 사방댐에 대한 인식이 현저하게 부족하며, 사방댐에 대한 언론보도와 트위터 및 블로그에서 나타나는 대중의 인식 수준 사이에 현저한 괴리가 나타난다. 산사태의 실제 발생 시기에 따라 극명하게 관심이 나타나는 '산사태'와 달리 '사방댐'에 대한 자료는 산사태의 실제 발생 시기와 시기적 연관성이 낮다. 사방댐에 대한 긍정적인 인식이 유추되지만 '혜안'으로는 재난 방지책에 대한 정확한 통계적 긍·부정 인식 확인이 어렵다. 결론: 전문가들이 사방사업에 대해 긍정적으로 인식하는 것에 비해 산사태에 대한 효과적인 방지책으로서의 사방댐에 대한 대중인식은 매우 저조하므로 사방사업에 대한 적극적인 홍보가 우선적으로 이루어져야 할 것이다. 추후 다양한 SNS 플랫폼에 대해 추가적인 빅데이터 조사와 함께 방재사업의 직접적 영향권에 있는 사람들을 대상으로 주기적인 현장 설문조사가 동반되어야 할 것이다. '혜안'을 사용한 방재 분야의 효과적인 인식 파악에는 한계가 있으므로 이를 활용한 지자체/정부적 정책 수립에는 신중을 기해야할 것이다.
Purpose: This study was conducted to understand the public awareness of landslide and check dams in 2015-2020 using the big data platform 'Hyean' and to confirm the utilization of this platform in disaster prevention areas. Method: The total amount, number of detection by period by media, and affirm...
Purpose: This study was conducted to understand the public awareness of landslide and check dams in 2015-2020 using the big data platform 'Hyean' and to confirm the utilization of this platform in disaster prevention areas. Method: The total amount, number of detection by period by media, and affirmative and negative trends of a search for 'landslide' and 'check dam' in 2015-2020 were analyzed using a keyword search of 'Hyean.' Result: There is significant lack of public awareness of check dam compared to landslide, and the trend is more noticeable in the conspicuous gap of data amount between the news and SNS media. The number and the timing of the search for 'landslide' coincided with the actual occurrence of landslide, while the detection of 'check dam' was less related to it. Relatively affirmative preception for the check dam is inferred, but it was difficult to confirm accurate statistical affirmative and negative trends in the disaster prevention field using 'Hyean.' Conclusion: Unlike the experts who expect positive public awareness of check dam, the statistic results show that the public awareness of the check dam as an effective countermeasure against landslide was extremely low. Active promotion of erosion control projects should be carried out first, and a balanced sample survey should accompany online and periodic field surveys. Since there is a limit to grasping the effective perception in the field of disaster prevention area using 'Hyean', it should be very cautious to establish local/governmental policies using it.
Purpose: This study was conducted to understand the public awareness of landslide and check dams in 2015-2020 using the big data platform 'Hyean' and to confirm the utilization of this platform in disaster prevention areas. Method: The total amount, number of detection by period by media, and affirmative and negative trends of a search for 'landslide' and 'check dam' in 2015-2020 were analyzed using a keyword search of 'Hyean.' Result: There is significant lack of public awareness of check dam compared to landslide, and the trend is more noticeable in the conspicuous gap of data amount between the news and SNS media. The number and the timing of the search for 'landslide' coincided with the actual occurrence of landslide, while the detection of 'check dam' was less related to it. Relatively affirmative preception for the check dam is inferred, but it was difficult to confirm accurate statistical affirmative and negative trends in the disaster prevention field using 'Hyean.' Conclusion: Unlike the experts who expect positive public awareness of check dam, the statistic results show that the public awareness of the check dam as an effective countermeasure against landslide was extremely low. Active promotion of erosion control projects should be carried out first, and a balanced sample survey should accompany online and periodic field surveys. Since there is a limit to grasping the effective perception in the field of disaster prevention area using 'Hyean', it should be very cautious to establish local/governmental policies using it.
본 연구에서는 행정안전부에서 구축한 빅데이터 공통기반 플랫폼 ‘혜안’의 키워드 검색을 활용하여 2015~2020년에 나타나는 산사태와 사방댐에 대한 인식을 비교·분석하고, 사방댐에 대한 인식 수준과 긍·부정 인식 조사에 대한 ‘혜안’의 활용성을 검토하고자 수행되었다
제안 방법
검색어로 사용한 ‘산사태’와 ‘사방댐’에 대한 긍·부정 인식을 분석하기 위해, 각 검색어에 대한 긍·부정, 중립 비율과 주요 상위 10개 긍·부정 키워드를 비교하였다
따라서 이 연구에서는 각 검색어별로 검색 총량을 키워드별로 분석·비교하여 해당 검색어에 대한 인식 정도와 관심도를 분석하였다
따라서, 본 연구에서는 산사태와 사방사업, 그중에서도 가장 대표적인 사방댐에 대한 대중의 관심 및 인식 수준과 긍정 및 부정적인 인식 변화를 확인하기 위해 ‘혜안’의 키워드 검색을 사용하여 2015~2020년에 나타난 ‘산사태’와 ‘사방댐’에 대한 소셜분석 데이터를 매체별, 시계열적으로 분석하였다
또한, 산사태 정보시스템(http://sansatai.forest.go.kr/)에서 제공하는 산사태 통계와 2015~2020년의 임업 통계 연보에 집계된 사방댐 실적 자료를 사용하여 연도·월별로 자료를 분석하고, 시기별 검색어에 따른 검출 추이를 해석하였다.
또한, 주요 연관 키워드와 검색어 출현 횟수는 매체별(언론 –뉴스 / SNS –블로그, 트위터), 시기별로 구분하였고, 시기별 구분 결과는 산사태 발생 및 사방댐 설치 현황과 비교하였다.
대상 데이터
2018년 8월과 10월 산사태 발생이 집중되어 총 56ha의 피해 면적이 나타났고, 2019년 10월에 154ha의 피해가 발생했다. 2020년 역대 최장 장마 기간을 기록한 집중호우로 인해 7~9월에 집중적으로 산사태가 발생했으며 총 산사태 피해 면적은 1,343ha, 사상자는 9명으로 역대 3위의 산사태 피해 규모를 기록하였다(NIFoS, 2020).
따라서 본 연구에서는 산사태 및 사방댐에 대한 인식을 분석하기 위해 ‘혜안’의 키워드 분석을 활용하여 2015년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지의 자료를 조사·분석하였다.
블로그의 경우, 1년 중 여름에 검색어 출현 횟수가 비교적 높게 나타나며, 산사태가 주로 발생하는 7~8월보다는 강우 이전인 4~6월에 더높은 수치를 보였다. 산사태가 발생하지 않았던2015년 전반에 걸쳐, 그리고 2017년 3월부터 2018년 10월까지 비교적 높은 검색어 출현 횟수를 보였다. 오히려 산사태가 많이 발생했던2020년에는 거의 자료가 검출되지 않는 양상을 보여 산사태 발생에 따른 분명한 추이는 나타나지 않았다.
데이터처리
‘혜안’을 사용하여 산사태와 사방댐의 인식을 비교·분석하기에 앞서 우리나라의 2015~2020년의 산사태 발생에 따른 피해와 사방댐 설치 현황을 조사하였다
성능/효과
‘혜안’을 사용하여 확인한 검색어 ‘산사태’와 ‘사방댐’의 총 검색어 출현 결과를 비교했을 때, 대중은 산사태에 대해서는 언론 및 SNS 플랫폼을 통해 산사태의 피해 규모와 예방 방법, 원인과 행동 요령 등을 언급하며 현저한 관심을 드러낸 반면, 산사태의 실제적인 방재 대책인 사방댐에 대해서는 언급 자체가 매우 적게 나타나는 것을 확인할 수 있었다
2015년부터 2020년까지의 ‘산사태’ 검색어에 따른 검색 총량은 총174,081건인 반면, ‘사방댐’ 검색어에 따른 총 검색 총량은 6,399건으로 현저하게 적게 나타나 사방댐에 대한 일반적인 인식 및 관심이 산사태에 비해 확연히 낮음을 보였다
그러나 본 연구의 ‘혜안’ 분석 결과에 따르면, 전문가들의 응답과는 달리 실제 대중의 관심도를 반영하는 트위터에서 사방사업 및 사방댐에 대한 대중의 인식 수준이 상당히 낮게 나타났으며, 일시적인 SNS 홍보에도 불구하고 대중의 관심이 지속되지 않았음을 확인할 수 있었다
그러나 빅데이터 분석에 전문성이 상대적으로 낮은 일반 공무원이 산사태 및 사방댐에 대한 언론·SNS 매체별 시계열 자료를 통해 대중인식을 객관적인 수치로 분석할 수 있다는 분명한 이점이 있었다
반면 블로그의 경우 주 사용자가 비교적 연령층 전반에 대부분 고르게 분포해 있으며, 해가 갈수록 줄어들고는 있지만 농림어업직 종사자의 10~40% 정도가 블로그를 주 SNS매체로 사용하는 것으로 나타났다. 그럼에도 불구하고 트위터나 블로그에서 비슷한 비율로 사방댐에 대한 언급이 저조하게 나타나, 단순한 연령대의 문제가 아니라 전반적인 대중 인식이 낮을 것임을 확인하였다.
기존에 수행된 단회성의 비교적 작은 표본집단에 대해서만 수행된 설문조사에 비해서는 ‘혜안’의 사용은 전국민적인 대규모 집단을 대상으로 장기간의 시계열적인 빅데이터를 수집을 가능하게 하며, 특히 관련 분석에 대해 상대적으로 전문성이 낮은 일반 공무원이 쉽게 사용할 수 있다는 명확한 이점이 있었다
다만 긍정적인 키워드 ‘개선’, ‘최선’, ‘기대’가 상위 10위 안에 포함되는 등, ‘산사태’를 검색어로 검색한 긍·부정 추이에 비해 부정적인 양상이 확연하게 줄어들고 긍정적인 추이가 증가하는 것으로 나타나 사방댐에 대한 비교적 긍정적인 인식을 간접적으로 확인할 수 있다
그러나 빅데이터 분석에 전문성이 상대적으로 낮은 일반 공무원이 산사태 및 사방댐에 대한 언론·SNS 매체별 시계열 자료를 통해 대중인식을 객관적인 수치로 분석할 수 있다는 분명한 이점이 있었다. 더불어 이 연구를 통해 사방분야 전문가들과 일반 대중 사이의 인식에 차이가 있을 수 있음을 확인할 수 있었다. 따라서 향후 사방댐 관련 정책 및 홍보 성과에 대한 분석 결과를 보완하기 위한 추가적인 온라인 플랫폼과 현장 모니터링을 함께 활용한다면, 이 연구의 방법론 및 결과는 향후 사방분야 정책 및 홍보의 방향성을 계획하기 위한 분석 방법론 및 기초 자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
모든 매체에서 ‘사방댐’의 주요 연관키워드 중 가장 연관성이 높은 것은 ‘산사태’ 및 ‘산림재해’인 것으로 나타나 거의 항상 함께 언급된다는 것을 확인할 수 있다.
시기에 따른 검색어 출현 결과를 비교했을 때, 산사태의 실제 발생 및 피해에 따라 산사태의 검색어 출현 시기는 거의 일치하게 나타났지만 사방댐의 검색어 출현 시기는 산사태 발생과 시기적 연관성이 비교적 낮게 나타나며, 이는 언론보도보다 대중의 직접적 관심도를 반영하는 SNS 매체인 트위터나 블로그에서 더 극명하게 나타난다. 즉, 언론에서는 산사태 피해 보도와 함께 방재대책인 사방댐에 대해 함께 보도하고 있지만, 실제 산사태 발생 혹은 사방댐의 지속적인 추진에도 불구하고 산사태 방재 대책으로서의 사방댐에 대한 대중의 관심 혹은 인식은 이에 준하는 수준으로 보기 어렵다.
이러한 결과는 산사태에서 가장 많이 검색되는 ‘피해’ 키워드가 사방댐에서도 가장 높게 나타나는 것을 통해 확인할 수 있다
NIFoS(2018)에 따르면, 사방분야의 업무를 담당하고 있는 사방전문가들 (산림조합, 사방협회, 공무원, 교수 등) 중 사방사업에 대한 이미지가 긍정적일 것이라는 의견이 66%로 가장 높게 나타났다. 이에 더불어 현행 사방분야의 개선사항에 대한 의견으로 사방사업 교육과 홍보가 필요하다고 생각하는 비율은 8%에 불과했으며, 오히려 전문 조직 정비 및 기술력 확보가 필요하다고 생각한 비율이 57%로 가장 높았다(Table 4). 본 연구의 분석 결과를 고려할 때, 이러한 전문가 집단의 인식은 언론보도(뉴스, 일부 뉴스를 재생산하는 블로그의 경우)에서 산사태와 관련한 사방사업에 대한 언급이 많이 이루어졌음을 고려하였기 때문으로 보인다.
트위터의 경우에도 우리나라 및 해외(2016.01 중국) 산사태가 발생했을 때 높은 검색어 출현 횟수를 보이는 것을 확인할 수 있었다. 대체로 트위터의 검색어 출현 횟수는 뉴스와 비슷한 수준이거나 적은 숫자로 나타났으나, 예외적으로 태풍이나 지진(2018년 8월 태풍 ‘솔릭’/ 2016년 10월 태풍 ‘차바’/ 2016년 9월 경주 지진)이 발생했을 때높은 수치를 보였다.
‘혜안’을 사용하여 확인한 검색어 ‘산사태’와 ‘사방댐’의 총 검색어 출현 결과를 비교했을 때, 대중은 산사태에 대해서는 언론 및 SNS 플랫폼을 통해 산사태의 피해 규모와 예방 방법, 원인과 행동 요령 등을 언급하며 현저한 관심을 드러낸 반면, 산사태의 실제적인 방재 대책인 사방댐에 대해서는 언급 자체가 매우 적게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 특히 홍보 나 경매 정보와 같이 인식 수준 분석과 무관한 정보들을 제외하면 뉴스와 블로그/트위터 사이의 차이가 더욱 뚜렷해져 사방댐에 대한 언론의 보도 수준과 대중의 인식 수준 사이에 괴리가 큰 것을 확인할 수 있다.
‘산사태’와 ‘사방댐’을 검색어로 설정하여 조사하였을 때, 전체 시기에 걸쳐 검색 총량은 ‘산사태’ 관련 자료가 ‘사방댐’ 관련 자료에 비해 20배 이상으로 나타났으며, 언론보도와 대중의 관심 모두높게 나타났다. 혜안을 통해 확인한 언론보도 및 SNS 자료 분석 결과, 산사태에 대해서는 언론보도뿐 아니라 대중의 우려와 관심이 드러나는 반면, 산사태 피해를 실질적으로 방재할 수 있는 사방댐에 대한 언론보도 및 대중의 인식은 현저하게 낮게 나타난다.
후속연구
더불어 이 연구를 통해 사방분야 전문가들과 일반 대중 사이의 인식에 차이가 있을 수 있음을 확인할 수 있었다. 따라서 향후 사방댐 관련 정책 및 홍보 성과에 대한 분석 결과를 보완하기 위한 추가적인 온라인 플랫폼과 현장 모니터링을 함께 활용한다면, 이 연구의 방법론 및 결과는 향후 사방분야 정책 및 홍보의 방향성을 계획하기 위한 분석 방법론 및 기초 자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
그러나 ‘혜안’에서 분석하는 SNS 플랫폼이 제한적이며 긍·부정 단어 분류가 미흡하고, SNS 플랫폼 사용자 분포에 따라 편향된 결과가 산출될 수 있으므로 ‘혜안’의 단순 키워드 검색 분석을 사용하여 정책을 수립하려면 신중을 기해야 한다. 추후 더 포괄적인 대상에 대한 조사를 위해서는 고른 사용자 분포를 가지는 다양한 SNS 플랫폼에 대한 추가적인 빅데이터 조사와 방재사업의 직접적 영향권에 있는 사람들을 대상으로 주기적인 현장 설문조사가 동반되어야 할 것이다.
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