투이컨설팅 유지연 선임컨설턴트
데이터이슈맵(Data-Issue Map) 이란?
데이터이슈맵(Data-Issue Map)은 사회적 이슈, 데이터, 연구자, 정책결정자의 상호 연관성을 분석하는 기법이다. 사회적 이슈는 시간이 지남에 따라서 파장이 커질 것으로 예상되어 사전 조치가 필요한 조짐 또는 사건이다. 데이터이슈맵은 사회적 이슈에 대해서 기민하고 체계적인 대응을 가능하게 한다.
지난 2015년 5월 메르스 감염병은 전국을 들썩이게 하였다. 메르스 감염병이 한국에서 유행하기 전, 2013년 6월 사우디아라비아에서 최초 메르스 감염 사망 환자 발생 뉴스가 처음으로 보도되었다. 이후 네이버에서 “메르스”의 검색이 처음으로 시작되었고, 점차 검색 빈도가 증가했다. 만약 이때 정부기관이 메르스를 인지하고 선제적인 대응을 했다면 38명의 사망자를 포함한 총 186명의 확진자를 발생시키는 사태로 확대되지는 않을 것이다.
이 같은 사회적 이슈에 신속하게 대응하기 위해서는 이슈와 관련된 데이터는 무엇이며, 관련 연구를 한 사람(전문가)이 누구인지, 담당기관 및 부서가 어디인가 등의 연관성을 분석하여 정의해야 한다. 데이터이슈맵은 이슈에 대한 데이터, 연구자, 의사결정 담당기관 정보를 한눈에 볼 수 있게 한다.
데이터이슈맵(Data-Issue Map) 작성 단계
데이터이슈맵은 두 단계로 작성한다. 이슈에 영향을 미치는 요인을 찾는 영향 요인 도출 단계와 도출된 영향 요인을 기반으로 데이터, 연구자, 의사결정기관의 연관 맵을 작성하는 단계이다.
▶ 1단계: 영향 요인 도출
데이터이슈맵 작성의 시작은 이슈에 영향을 주는 원인 파악이다. 영향 요인을 기준으로 데이터, 연구자, 의사결정 담당 기관이 정해진다. 영향 요인은 문헌조사 및 전문가 의견을 기반으로 미래 변화 7대 요소인 STEPPER※의 관점으로 도출한다. 전문가 평가를 통해 이슈와 영향 요인 간의 연관성을 분석하여 영향 요인의 우선순위를 파악한다.
※ STEPPER: 사회(society), 기술(technology), 환경(environment), 인구(population), 정치(politics), 경제(economy), 자원(resource)을 미래의 변화를 가져오는 주요 7대 요소라 명함(카이스트, 미래를 여는 명강의 2015, 카이스트 미래전략연구센터).
▶ 2단계: 이슈맵 작성
영향 요인을 기준으로 데이터맵, 연구자맵, 의사결정기관맵을 작성한다.
● 데이터맵
데이터맵은 이슈와 관련된 정책 및 연구 시 필요한 영향 요인 별 데이터를 쉽게 획득할 수 있도록 하는 맵으로 데이터명, 데이터 유형(엑셀/텍스트), 데이터 설명, 데이터 속성, Raw 데이터 제공 기관, 데이터 공개 기관, 공개 사이트명, URL을 제공한다.
<그림 1> 데이터맵
<그림 2> 연구자맵 <그림 3> 연구 키워드 별 연구자 분포도 ●의사결정기관맵 <그림 4> 의사결정기관맵 <그림 5> 영향 요인 별 주요 의사결정기관맵
● 연구자맵
연구자맵은 관련 연구를 진행한 연구자 정보를 표현한다. 국가과학기술정보서비스(NTIS, National Technical Information Service)를 이용하여 작성한다. NTIS는 국가연구개발사업에 대한 정보를 한 곳에서 서비스하는 국가 R&D 정보 지식 포털이다(http://www.ntis.go.kr). 연구 키워드에 영향 요인을 입력한 후 연구책임자를 대상으로 과제 수, 연구 수행 연도, 사업비 등을 기준으로 필터링하여 정리한다. 연구자에 대해서는 이름(한글/영문), 소속, 전화번호, 이메일, 전문분야, NTIS URL을 제공한다. 연구자맵을 이용해 각 연구 키워드 별 연구자의 분포도 파악할 수 있다.
의사결정기관맵은 영향 요인 별 주요 정책 의사결정 및 수행 전담 기관과 전담부서, 부서 연락처, 담당업무 등을 표현한다. 의사결정기관맵을 이용해 각 영향 요인 별 의사결정 기관들의 연결고리도 한눈에 볼 수 있기 때문에 이슈 문제 해결이 필요할 시 주요 의사결정기관이 어느 기관인지 신속하게 파악하여 알맞은 조치 및 대응이 가능하다.
데이터이슈맵 고도화
데이터이슈맵 작성에서 가장 중요한 것은 이슈와 영향 요인과의 연관성이다. 연관성이 높을수록 데이터이슈맵의 활용 가치는 커진다. 빅데이터 분석을 적용하여 연관성이 높은 영향 요인을 찾을 수 있다. 웹크롤링을 이용한 뉴스 및 포털 사이트 분석, 소셜 미디어 콘텐츠 분석, 구글 등 검색 사이트의 검색어 추이 등을 활용할 수 있다. 영향 요인들의 유사성을 측정하는 군집 분석, 신경망 분석 등의 기법을 적용하면 연관성을 보다 잘 파악할 수 있다. 또한, 전문가 의견 수집을 위한 인터뷰도 중요하다. 특정 분야 전문가에 치우치지 않도록 ‘STEPPER’의 관점으로 대상 전문가를 선정해야 한다. 데이터, 연구자, 의사결정기관맵의 정보의 변경, 삭제 등이 발생할 수 있으므로, 맵을 정기적으로 그리고 지속적으로 업데이트해야 한다.
빅데이터 시대인 만큼 데이터를 기반으로 미세먼지, 싱크홀, 전염병 문제 등 사회적 이슈에 대한 문제 해결을 하고자 하는 니즈가 증가하고 있다. 데이터이슈맵은 데이터와 이슈를 결합하고, 각 이슈에 맞는 데이터, 연구자, 의사결정기관을 제공함으로써 사회적 이슈를 해결하고자 하는 공공기관 및 기업들의 니즈를 충족시킬 수 있는 기반이 된다.
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