빅데이터를 활용한 통일의식 분석 연구

Abstract

통일의 주체는 국민이기에 통일을 실현하는데 있어 국민의 통일의식을 정확하게 파악하는 것은 무엇보다 중요한 의미를 지닌다. 현재 국민의 통일의식을 파악하기 위해 주로 여론조사 방식의 통일의식조사가 실시되고 있으나, 조사의 결과가 여론조사 방식에 포함될 수 있는 수많은 오류와 편향이 무시된 체 비판 없이 받아들이는 경향을 확인할 수 있었다. 연구자는 지금과 같은 상황은 국민들의 통일의식에 대한 잘못된 이해를 만들고, 나아가 통일에 대한 남남갈등을 유발할 수 있다는 문제의식을 갖게 되었다. 이에 본 연구의 목적은 여론조사 방식의 통일의식조사가 국민들의 통일의식을 제대로 반영하고 있는지 그 타당성과 신뢰성을 확인하고, 여론조사방식의 한계를 보완할 수 있는 빅데이터를 활용한 통일의식 분석 방안을 모색하는 것이다. 이를 위해 먼저 서울대 통일평화연구원 「통일의식조사」와 KBS 남북교류협력단 「국민통일의식조사」의 조사결과를 분석 자료로 상호간의 비교 분석을 시도하였다. 비교 분석을 통해 확인된 통일의식조사의 의의는 오랜 기간 축적된 데이터를 통해 통일의식 변화 추세를 확인할 수 있고, 조사 과정을 통해 국민들에게 통일에 대한 다양한 정보를 제공해 주며, 조사 결과 활용을 통해 통일에 대한 사회적 논의를 유발하는데 기여하고 있다는 것이다. 이와 함께 다음과 같은 통일의식조사의 한계를 발견할 수 있었다. 첫째, 통일의식조사는 설문지 구성을 통해 설정된 조건 안에서만 통일의식 변화의 대략적 추세를 확인할 수 있는 제한적 조사방법으로 평가할 수 있었다. 조사기관이 어떻게 묻느냐에 따라 국민의 통일의식이 서로 다르게 평가되는 사례를 발견하였다. 둘째, 통일의식조사는 국민의 통일의식을 과도하게 단순화시킬 수 있는 위험성을 지니고 있었다. 제한된 선택지에 다양한 통일의식을 반영하려는 시도 자체가 무리한 것으로 평가될 수 있으며, 특정기간에 실시한 여론조사 결과를 1년간의 통일의식으로 해석하는 것 또한 확대 해석의 오류를 피할 수 없었다. 셋째, 통일의식조사는 조사 방법상의 한계를 인정하지 않고 조사 결과를 절대적 수치인 것처럼 해석하는 문제점을 지니고 있었다. 오차범위 내의 미미한 수치변화에도 큰 의미를 부여하고, 그 원인을 추측하는 비과학적인 분석태도를 확인할 수 있었다. 이러한 통일의식조사의 한계를 보완할 수 있는 방법으로써 다음 세 가지 빅데이터 분석기법을 활용하여 통일의식을 분석하였다. 첫째, 소셜 마이닝 분석기법이다. ㈜코난테크놀로지의 소셜미디어 분석 솔루션 펄스K(http://www.pulsek.com/pulsek/)를 분석환경으로, 소셜미디어를 대표하는 페이스북, 트위터, 블로그에서 2014년에 발생한 통일 관련 버즈 전체를 수집하고 이를 분석에 활용하였다. 둘째, 웹 로그 분석기법을 시도하였다. 통일 관련 5개 공공기관 홈페이지의 최근 3년간 로그 데이터를 정보공개청구제도를 통해 수집하였고, 각 홈페이지의 기간별, 성별, 연령대별 접속 추이 분석과 웹페이지별 조회 로그 분석을 시도하였다. 셋째, 웹 검색 트래픽 분석기법 사용하였다. 통일 검색 트래픽의 특징과 통일관련 연관검색어 트래픽을 검토하여 통일에 대한 관심 수준 변화와 검색어 활용의 의도를 분석하였다. 다음은 빅데이터를 활용한 통일의식 분석결과이다. 첫째, 소셜미디어 언급량 분석 결과, 2014년 통일 관련 키워드가 중복 글 포함 총 1,216,965건(통일 : 25,850건, 대북관련 사안 : 147,532건, 북한 : 950,270건, 북한정권 : 93,913건)이 발생되었음을 확인하였다. 또한 통일 검색 트래픽은 대체적으로 인권, 환경 검색량과 유사한 수준을 보였으며, 통일 검색량이 집중되는 시기에는 맛집, 영어 검색 트래픽을 상위했다. 둘째, 소셜미디어에서 발생한 통일 관련 키워드 간의 언급량을 상호 비교한 결과, 통일 관련 논의는 통일을 직접 언급하기보다 주로 북한, 대북 관련 사안, 북한정권에 집중되어 있음을 확인할 수 있었다. 대북관련 사안 중에서는 주로 북한인권과 이산가족에 관심이 집중되었다. 또한 북한정보포털 웹페이지 조회 로그 분석을 통해 북한에 대한 관심이 주로 북한 정권의 주요 인물에 집중되어 있음을 확인했다. 셋째, 2014년에 발생한 소셜미디어 통일에 대한 언급 중 긍정적 정서가 37%, 부정적인 정서가 55%로 나타냈다. 특히 10월부터 12월 사이의 부정 여론 증가를 확인하였고, 연관어 분석을 통해 10월 10일 대북전단 발원지 무력 충돌 사건에서 그 원인을 찾을 수 있다. 북한 키워드의 감성 분석 결과 긍정 정서가 31%, 부정 정서가 60%를 차지했다. 2014년 4월과 10월에 북한에 대한 부정 여론이 높게 나타났으며, 연관어 분석을 통해 4월 무인항공기 이슈에서 그 원인을 찾을 수 있었다. 북한정권 키워드의 감성 분석 결과 긍정 정서가 23%, 부정 정서가 69%를 보였다. 10월과 12월에 북한정권에 대한 부정 여론이 높게 나타났으며, 연관어 분석을 통해 12월 김정은 암살을 다룬 더 인터뷰(The interview) 영화상영 이슈로 부정 여론이 증가한 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 앞선 분석 결과들을 종합해 볼 때 빅데이터를 활용한 통일의식 분석의 의의는 다음과 같이 설명할 수 있다. 첫째, 빅데이터 분석은 통일 관련 소셜미디어나 홈페이지, 검색포털서비스 이용 행태와 같은 능동적 행위 데이터를 분석함으로써 여론조사에 비해 조사기관의 의도 개입 가능성이 적은 객관적인 조사 방법으로서 의의를 지니고 있다. 둘째, 빅데이터 분석은 통일에 대한 국민의 관심 변화 등에 대해 세부적으로 분석할 수 있다는 장점을 지니고 있다. 소셜 분석을 통해 통일에 대한 관심변화 추세를 일자별로 확인할 수 있었고, 검색 트래픽 분석을 통해 통일에 대한 관심이 특정 시기에 집중되는 특성을 발견하였다. 셋째, 빅데이터 분석은 데이터를 기반으로 과학적 분석이 가능하다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다. 소셜미디어 언급량 분석을 통해 국민의 관심이 북한정권의 인물에 집중되어 있으며, 통일 정서의 변화는 북한관련 안보 이슈에 주로 영향을 받는다는 것을 확인하였다. 또한 웹 검색 트래픽 분석을 통해 통일교육 관련 정보 수집 수요가 웹상에서 통일에 대한 급격한 관심증가를 유발하고 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구 결과는 통일의식조사의 한계를 명확히 밝혀 조사 결과를 주체적으로 활용해야하는 이유를 규명하였으며, 빅데이터를 활용한 통일의식 분석을 통해 통일의식에 대한 객관적이고 종합적인 이해에 기여하였다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.