빅데이터 기반의 사회연결망 분석을 활용한 공공안전에 관한 사회적 인식 분석 (An Analysis on Social Perception of Public Safety Employing Big Data-based Social Network Analysis)

본 연구의 목적은 최근 이태원 사고로 논란이 된 공공안전에 관한 한국 사회의 인식을 객관적이며 실증적으로 확인하기 위해 포털 빅데이터에 나타난 공공안전에 관한 키워드를 중심으로 사회적 인식과 담론을 분석하고 이를 바탕으로 공공안전에 관한 정책적 시사점을 제시하는 데 있다. 이를 위해 총 7,965건의 관련 빅데이터를 수집하였으며 TF-IDF값을 도출하고 UCINET 프로그램을 활용하여 의미연결망, 연결중심성 CONCOR 군집 분석을 수행하였다. 연구 결과 공공안전과 관련된 TF-IDF 값 상위 50개의 키워드를 도출하였으며 이를 기반으로 의미연결망을 도식하였으며 CONCOR 군집 분석을 통해 총 7개의 군집으로 키워드를 분류하였다. 이를 통해 공공안전을 위한 사회 안전 시스템을 효과적으로 구축하기 위한 공공안전 관련 대응 조직 정비왿� 재해·재난 통합 지휘 체계 구축의 필요성, 안전 담당 인력 확충, AI왿� 빅데이터를 기반으로 한 스마트 재난 안전 대응 시스템 구축 등의 정책적 시사점을 제언하였다.

This study aimed to objectively and empirically examine the perception of Korean society on public safety, to increase awareness in the aftermath of the recent Itaewon disaster, by analyzing social awareness and discourse using keywords related to public safety from the big data portal, thereby making suggestions with policy implications for public safety. A total of 7,965 pertinent big data samples were collected from web portals. Term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) values were calculated using the collected data; semantic network and degree centrality CONvergence of iteration CORrealtion (CONCOR) cluster analyses were conducted using the UCINET general package for social network analysis. The study results are summarized as follows. The 50 keywords with the highest TF-IDF values regarding public safety were derived; based on these keywords, a semantic network was schematized, using CONCOR cluster analysis, In this vein, the policy implications of this study foresee: the reorganization of public safety-related response organization to effectively establish a social safety system for public safety; necessity of establishing an integrated disaster and catastrophe command system; expansion of safety personnel; and establishment of a smart disaster response safety system based on AI and big data technologies.