초록 ▼

3. 연구결과
□ 이슈 구조분석 및 유형 분석
O 언론과 소셜 미디어, 두 채널의 교차분석을 통해 이슈의 생애주기(life cycle)를 추적하는 유형분석(typology analysis)을 실시
- 매 시점 별로 두 채널에서 공통적으로 출현하는 이슈를 대상으로 연결 중심성과 위세 심성을 살펴보며 이슈 유형을 구분

O 유형분석 결과 예시

O 2015년 5월의 ‘정부’와 6월의 ‘국민’은 잠재 이슈를 시작으로 현안 이슈 ☞ 드러난 이슈 ☞ 숨겨진 이슈의 순서대로 위치 이동
- K ‘환

3. 연구결과
□ 이슈 구조분석 및 유형 분석
O 언론과 소셜 미디어, 두 채널의 교차분석을 통해 이슈의 생애주기(life cycle)를 추적하는 유형분석(typology analysis)을 실시
- 매 시점 별로 두 채널에서 공통적으로 출현하는 이슈를 대상으로 연결 중심성과 위세 심성을 살펴보며 이슈 유형을 구분

O 유형분석 결과 예시

O 2015년 5월의 ‘정부’와 6월의 ‘국민’은 잠재 이슈를 시작으로 현안 이슈 ☞ 드러난 이슈 ☞ 숨겨진 이슈의 순서대로 위치 이동
- K ‘환자’는 현안 이슈에서 시작해 드러난 이슈와 잠재 이슈를 거쳐 다시 드러난 이슈로 복귀
- ‘병원’은 드러난 이슈에서 숨겨진 이슈로 그리고 다시 현안이슈로 부상하며 감염병의 치료자에서 매개자로, 그리고 책임자로 그 위상이 변화

O 이러한 관찰은 그것이 어떤 이슈이든 모든 이슈에는 고유한 생명력이 있고, 이 생명력은 자기에게 생명력을 부여하는 행위자(들)의 활동이 멈추지 않는 한 일정한 조건 아래 활성 단계와 비활성 단계의 양 극단을 반복적으로 왕복할 것이라고 추측할 수 있는 근거를 제공

- 그렇다면, 이슈의 생성에서 확대와 축소를 거쳐 소멸에 이르는 과정에 대한 연구 즉, 이슈 생애주기 연구를 통해 복수 이슈의 변화 양상을 검토하며 일정한 패턴을 찾아내고 거기에서 활성화 기제와 비활성화 기제를 찾아낼 수 있다면, 어느 이슈가 잠재 이슈이고 어느 이슈가 현안 이슈인지와 같은 현상 진단을 넘어, 잠재 이슈 가운데 어느 이슈가 현안 이슈로 전환될 것인지를 예측할 수 있는 도구로 활용 가능
- 나아가 어느 이슈가 갈등의 소지가 있고, 어느 이슈가 갈등으로 현재화될 것인지 예측 가능
※ 이슈 또는 갈등 조기경보(early-warning)의 가능성 확인

□ 프레임 분석
O 이 연구가 차용한 프레임 분석의 특징
- 프레임 유형을 설정하는 방법은 연역적 접근과 귀납적 접근이 있는데 이 연구는 연역적 접근이 빠지기 쉬운, 주어진 틀에 따라 경험적 자료를 조작적으로 선택하는 방법론적 오류를 피하기 위해 귀납적 접근을 선택

- 이 연구의 목적은 데이터의 유목화를 바탕으로 군집화된 프레임을 제시하는 기존 연구를 넘어 프레임과 프레임의 충돌 또는 동일 프레임 내에서의 경쟁관계를 재구성해보는 것이 목표

- 이 연구는 프레임에 내재하는 이슈 정의(定意, issue definition) 즉, 사회문제 정의와 공공문제 정의를 둘러싼 대립과 경쟁이 프레임 변동과 갈등의 원천임을 강조
· 프레임에 내재하는 정책문제를 도출하고 해법 진단

O 3장의 이슈구조 분석에서 소개한 재난대응단계(2015년 5월·6월·7월)와 재난복구단계(2015년 12월 및 2016년 4월)의 데이터를 활용, 확산통제·국가재난·책임귀인·경제효과 등 4개 프레임을 도출
- 확산통제 프레임은 언론과 소셜에서 ‘증상’, ‘의심’, ‘이동’, ‘경로’, ‘방문’, ‘차단’, ‘격리’, ‘통제’, ‘마스크’, ‘관리’, ‘학교’, ‘휴업’ 등으로 표현되는데 메르스에 대한 효과적인 대응과 종식을 위한 가장 확실한 방법이자 수단으로 병원(病源)의 통제와 감염자 관리를 제시하는 의미 영역

- 국가재난 프레임은 ‘사태’, ‘사망자’, ‘우려’ 등의 단어로 읽히는 문제의식으로 메르스는 더 이상 일개 감염병이 아니라 국가위기대응시스템 또는 국정관리시스템의 문제를 드러내는 상징적 재난사례로 자리매김

- 책임귀인 프레임의 키워드는 ‘A씨’, ‘보건당국’, ‘질병관리본부’, ‘정부’, ‘복지부’, ‘의료진’, ‘병원’. ‘삼성병원’ ‘박원순’, ‘서울시장’, ‘문 장관’. ‘문형표’, ‘대통령’ 등으로 발생 초기의 사회적 혼란은 물론, 메르스가 종식된 사후 평가 과정에서도 책임소재를 둘러싼 대규모 갈등 소재로 작용

- 경제효과 프레임은 메르스가 초래한 개인소득 감소와 국가적 차원의 경제활동 위축을 우려하는 의미영역을 형성

O 프레임에 잠복하는 정책문제 ☞ 갈등의 쟁점이자 갈등의 구조적 원인을 형성

□ 감정분석
O 감성분석은 긍·부정 극성(polarity) 판별 연구를 의미하며, 감정분석은 긍·부정 극성을 여러 세부 감정으로 분류하는 연구를 의미
- 태도는 인지적 차원·정서적 차원·행동적 차원 세 차원으로 구성되는데 특히 정서적 차원은 태도를 행동 의도에 영향을 미치는 정서적 요소로 간주
- 이 연구는 TIBUZZ 감정분석 SEI 1.0을 활용, 국내의 주류 연구경향과 달리 감성분석과 감정분석을 아우르는 분석 방법을 선택

O 메르스 감정분석 결과
- 메르스에 대한 정서는 전반적으로 부정적이었으나 메르스 발생 한달이 경과한 후(6월 26일) 중립적으로 변화했고, 세부 정서를 살펴본 결과 공포·불만·슬픔이 높았으나 6월 20일 이후 정서 변화가 없고 정서간의 차이가 적은 안정적 상태로 변화

- 반면, 정부의 메르스 대처에 대한 정서는 메르스 자체보다 부정적이었고, 메르스 발생 이후 70일 이후에야 중립적으로 변화.
· 세부정서를 살펴본 결과 공포·불만이 압도적이었고, 공포는 다소 감소하였으나 불만이 메르스 발생 이후 70일이 지나도록 지속되어 우려스러운 수준 유지

O 대(對) 정부 감정분석 결과
- 부정적 정보가 제공될 경우 혼란이 일어나고 국민 정서가 부정적으로 변할 것이라는 상식적 예측과 달리 부정적 정보라 할지라도 이를 정부가 솔직히 공개하는 경우 공포와 불만의 감정이 줄고, 정서 변화가 없었다는 사실을 확인

- 보건당국은 ‘메르스 감염 의사가 환자 150여명과 접촉했다’라는 정보와 해당 의사의 이동 경로 전체를 공개하면, 큰 혼란과 부정적 반응이 일어날 것이라고 예측했으나, 감정분석 결과는 이로 인한 정서 변화가 미미했고 오히려 불만 정서가 감소했음을 제시

- 또한 메르스 감염 병원 비공개 상태에서는 공포와 불만이 높았으나, 메르스 감염 병원을 공개했을 때 공포가 줄어들고, 전체 감염 병원을 공개했을 때는 공포가 더 줄어드는 한편 만족이 늘어난 점도 기존 상식과 다른 결과
※ 위험소통(risk communication)의 적실성과 중요성 확인

(출처 : 국문요약 20p)

Abstract ▼

This study has two purposes. First, this study would look for the causes and solutions of a conflict triggered by disaster based on the case of MERS. If we pay attention to the fact that not all disasters convert to a social conflict and that not all social conflicts are derived from a disaster, exa

This study has two purposes. First, this study would look for the causes and solutions of a conflict triggered by disaster based on the case of MERS. If we pay attention to the fact that not all disasters convert to a social conflict and that not all social conflicts are derived from a disaster, examining the aspect of the conflict in South Korean society occurring around MERS would be a great opportunity to explore the causes and solutions of the disaster-conflict. Second, this study would utilize big data analysis to analyze the case of MERS and examine the usefulness and limitations of big data analysis that emerges as a technical tool for evidence-based decision-making in policy analysis. There is an optimistic view that a better policy can be drawn up based on data without an in-depth analysis of the supposition made by the discussion of data-based policy decisions or the structural relationship between the implied factors, which is in vogue groundlessly, and this study aims to seek a measure for big data-based policy analysis that can be utilized in the actual administrative field by the South Korean government and contribute to building a foundation by applying big data analysis to case analysis.

For this purpose, as materials of analysis, this study first took about 790,000 aspects of data generated in social media and the media (205,000 in the media; 585,000 in social media) for approximately 12 months from May 20, 2015 through February 18, 2016, and when the confirmed cases were reported, conducted analysis of the issue structure and analysis of the issue type, combined analysis of frames with analysis of emotions to find the causes, issues and solutions to the conflict. Through this, this study suggests four conclusions as follows:

First, as a result of the analysis of the issue structure and the analysis of issue type, it was noted that all issues had their unique vitality, which repeatedly traveled between the extremes of the active phase and the inactive phase under certain conditions unless the activity of the agent(s) giving a life force to them stops. It seems that it can be predicted which issue may cause conflict or be made present as the conflict based on these observations. In addition, this suggests that it is possible to construct and operate an early warning system of issue that forecasts issue changes.

Second, this study drew four frames, including spread control, national disaster, responsibility attribution and economic effect in the topography of discourses formed, concerning MERS, utilizing big data analysis. Also, it was noted that the confrontation and competition surrounding the issue definitions, inherent in the frames, in other words, the definitions of social problems and public issues were the sources of the shift and conflict of the frames. In addition, it was noted that evaluation of the South Korean government's measures against MERS based on these issue definitions could meet the demands of the members of society more deeply.

Third, the result of an analysis of emotions denied a commonsense observation that when negative news is delivered, the public emotions, too, would change to more negative ones. Rather, it was predicted that there could be big confusion and negative responses if the health authorities disclosed the information, “A doctor who was infected with MERS contacted about 150 patients” and the entire path of the doctor's movement；however, the result of the analysis of emotions showed that there was little emotional change, accordingly, and the emotion of dissatisfaction rather decreased. In addition, when the hospitals with patients infected with MERS were not disclosed, there was strong concern and a great deal of complaints, but when those with patients infected with MERS were disclosed, the fear decreased, and when all infected hospitals were disclosed, the fear decreased further, and the satisfaction increased, which were results different from those of the existing common sense. This confirms the accuracy and importance of risk communication, which suggests that it could be an important means to resolve the conflict triggered by the disaster.

Fourth, the advantages/disadvantages, usefulness and limitations of big data analysis can be examined through the above analysis as follows. First, to examine the usefulness： ① Data analysis contributes to the traditional policy analysis and research based on instrumentality and professional technology by preventing methodological errors of the researchers’ teleological data selection and interpretation； ② As big data analysis secures inter-subjectivity through the mixture and confrontation of different kinds of data, it contains a mechanism required for increasing the internal validity of analysis；③ Big data analysis contains unconventional information researcher cannot control in advance because of the immensity and atypicality of data, and these two attributes expand the researcher’s perspective buried under the exploration of an efficient policy alternative, provide a chance to see the limitations of the traditional policy analysis, directly based on the instrumentality and professional technology, so it is more suitable as a tool for policy planning；and ④ Topic modeling and emotion analysis become possible, so their sentiment and public opinion, and response and sentiment (feelings and emotions) can be understood through the unique expression of the target group of policy, which, accordingly, provide a clue to reflect the motivation of irrational or unreasonable acts of a social agent in an analysis.

However, there are limitations as follows: ① Considering the properties of big data, the elaboration of the dictionary of keywords for the extraction of the issue, including dark data filtering and continuous advancement of analytic algorithms and programs are needed, so it is necessary to invest a great deal of time and effort； and ② Big data analysis measures network eigenvector centrality and degree centrality in real time and holds the mighty power of analysis that can identify major agents. Accordingly, special attention should be paid to the likelihood of the monitoring and control mechanisms of governmental authority if agent analysis is conducted beyond issue analysis.

(출처 : 영문요약 31p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 발간사 ... 3
• 목차 ... 4
• 표목차 ... 8
• 그림목차 ... 11
• 국문요약 ... 13
• 영문요약 ... 31
• 제1장 서론 ... 35
• 제1절 연구의 배경 ... 36
• 제2절 연구의 목적과 범위 ... 40
• 제3절 연구의 방법과 절차 ... 44
• 제2장 이론적 배경과 연구방법 ... 47
• 제1절 재난갈등 연구의 이론적 기초 ... 48
• 1. 재난관리 연구동향과 재난갈등 ... 48
• 2. 갈등관리 연구동향과 재난갈등 ... 52
• 3. 정책분석 연구동향과 재난갈등 ... 55
• 제2절 선행연구 검토와 분석틀 ... 58
• 1. 구조주의적 구성주의와 맥락의 변수화 ... 58
• 2. 상황 맥락의 변수화 ... 61
• 제3절 분석 방법과 절차 ... 69
• 제3장 이슈 구조 분석 ... 75
• 제1절 데이터 개관 ... 76
• 1. 데이터 개요 ... 76
• 2. 데이터 특성 ... 79
• 제2절 채널별 이슈 분석 ：언론 ... 82
• 1. 재난 대응단계 ... 83
• 2. 재난 복구단계 ... 108
• 제3절 채널별 이슈 분석 ：소셜 미디어 ... 113
• 1. 재난 대응단계 ... 114
• 2. 재난 복구단계 ... 138
• 제4장 이슈 유형 분석 ... 143
• 제1절 이슈 생애주기와 이슈 유형화 ... 144
• 1. 이슈 생애주기 ... 144
• 2. 이슈 유형화 ... 148
• 제2절 이슈 변화 추이 ... 150
• 1. 재난 대응단계 ... 150
• 2. 재난 복구단계 ... 159
• 제3절 갈등조기경보의 가능성 ... 165
• 1. 필요성과 가능성 ... 165
• 2. 빅데이터 기반 갈등조기경보시스템 ... 166
• 제5장 프레임 분석 ... 171
• 제1절 이론적 배경과 프레임 유형분류 체계 ... 172
• 1. 이론적 배경 ... 172
• 2. 프레임 유형분류 체계 ... 177
• 제2절 프레임 충돌과 갈등 양태 ... 191
• 1. 확산통제 프레임 ... 191
• 2. 국가 재난 프레임 ... 194
• 3. 책임귀인 프레임 ... 196
• 4. 경제효과 프레임 ... 201
• 제3절 프레임 충돌과 정책문제 ... 203
• 1. 확산통제 프레임의 정책문제 ... 206
• 2. 국가재난 프레임의 정책문제 ... 208
• 3. 책임귀인 프레임의 정책문제 ... 209
• 4. 경제효과 프레임의 정책문제 ... 210
• 제6장 감정분석 ... 213
• 제1절 이론적 배경과 감정분류 체계 ... 214
• 1. 이론적 배경 ... 214
• 2. 감정분류 체계 ... 219
• 제2절 감정변화 양태 ... 221
• 1. 대(對) 메르스 감정분석 ... 221
• 2. 대(對) 정부 감정분석 ... 229
• 제3절 위험소통 결정요인과 대응방안 ... 237
• 1. 위험소통의 개념과 결정요인 ... 237
• 2. 정부의 위험소통 실태 분석 ... 242
• 제7장 결론 및 정책제언 ... 249
• 제1절 메르스 갈등의 원인과 해법 ... 250
• 1. 구조적 맥락의 원인과 해법 ... 250
• 2. 상황적 맥락의 원인과 해법 ... 253
• 제2절 빅데이터 정책분석의 효용과 한계 ... 258
• 1. 효용 ... 258
• 2. 한계 ... 262
• 참고문헌 ... 265
• 부록 ... 315
• 부록1. 메르스 관련 정부보도자료(리스트 및 요약) ... 316
• 부록2. 메르스 관련 정례브리핑(리스트 및 요약) ... 349
• 부록3. 메르스 관련 정부 대응 일지 ... 358
• 부록4. 메르스 관련 시민사회 반응(일지) ... 362
• 끝페이지 ... 366