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이 연구는 갈등 이슈가 소셜 웹(Social Web)에서 어떻게 나타났는지를 분석했다. 정부가 구축한 빅데이터 공통기반 플랫폼 ‘혜안’을 활용해 대전시의 도시철도 2호선 ‘트램’의 정책결정과정에서 나타난 주요 이슈들을 소셜분석했다. ‘트램’을 키워드로 4년간의 뉴스 및 블로그․트위터를 4개의 시기로 나눠 분석한 결과 뉴스가 80%이상을 차지했지만 트램을 결정한 1시기에는 새로운 교통수단에 대한 시민들의 관심과 찬반 논쟁이 트위터(55.2%)에서 뜨거웠다. 주요 키워드로 검색된 ‘노면전차’, ‘교통약자’, ‘정치자금법 위반 혐의’, ‘시장직’, ‘시민들’, ‘예타 면제’ 같은 단어들은 각 시기별 특성을 반영했다. 정책을 결정(1시기)한 자치단체장이 정치자금법 위반 혐의로 시장직을 상실(2시기)한 시기에는 ‘문제’, ‘논란’, ‘어렵’, ‘우려’와 같은 부정 키워드들이 주를 이뤘다. 특히 뉴스 검색에서는 기자회견이나 성명서 등 보도자료 중심의 기사가 대부분이어서 언론의 심층 기획보도가 부족함을 드러냈다. 이 연구를 통해 지방자치단체가 범정부 빅데이터 시스템인 ‘혜안’을 통해 정책을 개발하고 민의(民意)를 파악함으로써 사회적 갈등 관리에 활용할 수 있다는 것을 알게 되었다. 또한 갈등 이슈에 대한 언론의 적극적인 취재보도의 필요성도 확인했다.
This study analyzed big data to investigate how conflict issues are reflected in social webs. For this, social analysis was performed on the policy-making process for the urban rail transit no. 2 of Daejeon City, “tram,” using the big data platform “Hyean,” which was established by the Korean Government. An analysis of “tram” with keywords in four different stages revealed news to account for more than 80%. During stage 1, when it was decided to operate the tram, the citizens’ positive and negative responses toward the new transport system were massive on Twitter (55.2%). Major keywords, such as ‘trolley car,’ ‘the transportation vulnerable,’ ‘alleged violation of the Political Fund Law,’ ‘mayoralty,’ ‘citizens,’ and ‘the pre-feasibility study exemption’ reflected the characteristics of the time. During stages one and two, when the major who had made the policy was relieved of his post due to a violation of Political Fund Law, negative keywords, including ‘issues,’ ‘controversy,’ ‘difficult,’ and ‘concern’, were used widely. In particular, negative public opinion was evident on Twitter throughout the stages one to four. This study showed that local governments also need to utilize big data to identify public opinion, develop and promote policies, and manage conflicts to increase administrative efficiency.
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Big Data, Social Analysis, Policy-Making, Conflict Management, Tram
