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4차산업혁명 시대 과학기술의 발전은 사회 전반의 모습을 빠르게 바꾸어 나가고 있으며 현대를 살아가는 인류의 삶의 수준은 높아지고 있다. 의학 기술의 발달로 100세 시대라는 말이 통용될 정도로 인간의 건강에 관한 관심이 높아지고 평균 수명은 증가하였다. 이와 같은 시대적 변화와 함께 공공안전에 관한 사회적 관심과 필요성 또한 증대되었다. 특히 매슬로우의 인간 욕구 5단계 이론에 따르면 1단계 생리적 욕구를 충족한 인간이 2번째 단계로 충족하고자 하는 욕구는 안전 욕구로[1] 안전을 추구하고자 하는 인간의 욕구는 필수 요소이다. 이러한 안전을 보장해주는 국가 및 사회의 공공안전 관련 시스템과 기능은 매우 중요한 공공재이다. 그러나 한국 사회를 돌아보면 지난 수십여 년간 대형 사회적 참사와 각종 사고의 반복으로 수많은 인명 피해와 큰 상처로 얼룩졌고 성수대교 붕괴, 삼풍백화점 붕괴, 대구 지하철 참사, 세월호 침몰 등으로 대표되는 사회를 떠들썩하게 하였던 대형 사고는 끊임없이 반복되고 있다. 특정 사고와 이슈가 발생하면 수많은 인명 피해가 발생하며 사회 구성원의 공공안전에 큰 위협을 받아왔고 사회적 관심은 공공안전에 집중되었다. 이러한 과정을 통해 그간 사회 안전 시스템에 관한 국민적 요구와 함께 ｢재난 및 안전관리 기본법｣, ｢산업안전보건법｣, ｢국민보호와 공공안전을 위한 테러방지법｣, ｢중대 재해 처벌 등에 관한 법률｣ 등 다양한 관련 법률이 제정 및 개정되며 사회 안전 시스템을 정비하고자 노력하였다. 하지만 대형 사고는 주기적으로 반복되며 국민적 불안감과 불신은 해소되지 않고 지금까지 고질적인 사회 문제로 남아있다. 특히 2022년 10월 29일 용산 이태원에서 발생한 사고는 전 국민을 충격에 빠뜨렸으며 다시 한번 대한민국의 공공안전 문제가 사회의 최대 이슈로 떠오르게 되었다. 관련 수많은 언론 보도가 쏟아졌으며 웹을 기반으로 한 각종 포털 및 SNS에는 사고에 관한 수많은 성토의 목소리가 끊임없이 이어지고 있다. 초연결을 특징으로 하는 현대 사회에서 특히 텍스트를 기반으로 한 각종 웹 게시물과 SNS, 포털 게시물, 언론 보도 등은 특정 이슈에 관한 사회적 인식과 담론을 담고 있다[2]. 따라서 본 연구는 이러한 측면에서 최근 대형 사회적 참사인 이태원 사고가 발생한 2022년 10월 29일부터 최근까지의 약 1개월간 포털을 기반으로 한 공공안전 관련 빅데이터를 수집하여 텍스트마이닝 및 사회연결망 분석을 통해 최근 공공안전에 관하여 형성된 한국 사회의 인식 및 그 특성을 살펴보고 정책적 시사점을 제시하고자 하였다.

공공안전을 키워드로 포함하는 총 7,965건의 데이터에서 텍스트마이닝을 통해 TF-IDF 상위 50개의 키워드를 도출하여 워드클라우드로 시각화한 결과는 그림 1과 같이 나타났으며 TF-IDF 값과 중심성을 분석한 결과는 아래 표 2와 같이 나타났다. TF-IDF 값과 연결중심성이 가장 높은 수치를 나타낸 키워드는 ‘안전’으로 나타났다. ‘정부’, ‘운영’, ‘평가’, ‘관리’, ‘발생’ 키워드가 TF-IDF 값과 연결중심성 값이 공통으로 10위 이내의 키워드로 나타났다. TF-IDF 값 상위 키워드를 공공안전 관련 조직 측면에서 살펴보면 ‘정부’, ‘지자체’, ‘기관’, ‘행정안전부’, ‘국가’ 등의 특징적 키워드가 상위 순으로부터 나타남을 확인할 수 있었다. 대응을 위한 방법 측면에서 특징적 키워드를 살펴보면 ‘안전관리’, ‘안전검검’, ‘운영’, ‘평가’, ‘관리’, ‘점검’, ‘구축’, ‘예방’, ‘교육’, ‘제공’, ‘대응’, ‘서비스’, ‘재난대응’, ‘운영관리’, ‘대비’, ‘공급’, ‘참여’, ‘정책’, ‘훈련’, ‘개선’, ‘노력’, ‘지원’ 등의 키워드가 상위 순으로 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 그리고 위협 측면에서의 특징적 키워드는 ‘참사’, ‘안전사고’, ‘재난’, ‘사고’ 등이 나타났으며 최근 발생하였던 이태원 사고와 관련하여 ‘이태원’ 키워드도 상위 순위로 나타났다. 의미연결망과 CONCOR 군집 분석결과는 아래의 Fig 1과 같이 도식되었다. 의미연결망의 네트워크 구조는 총 50개의 노드와 2,150개의 연결선으로 이루어져 있으며 평균 연결 강도는 43, 밀도는 0.878, 평균 연결 거리는 1.122, 지름 2, 컴포넌트는 1로 나타났다. CONCOR 분석을 통해 분류된 군집을 위의 Table 3과 같이 정리하였다. 군집은 총 7개로 분류되었으며 가장 많은 수의 키워드를 통해 군집을 형성한 군집 G는 대응 관련 주체인 국가 및 정책, 인력 및 교육 지원 환경 등에 관한 키워드가 군집을 이루었다. 또 안전사고의 예방과 대비와 관련된 군집 C와 재난과 관련된 군집 E, 이태원 사고와 관련된 키워드의 군집 F가 각각의 군집을 이루었으며 ‘행정안전부’ 키워드는 단독 키워드로 군집 D를 형성하였다. 군집 분류를 통해 ‘지자체’, ‘정부’, ‘행정안전부’, ‘국가’가 각각 다른 군집을 형성하며 공공안전과 관련된 조직 특성에 차이가 있음을 유추해 볼 수 있었으며 이태원 사고와 관련된 군집을 통해 사고와 관련되어 정부에 대해 요구되는 바가 크다는 점을 유추할 수 있었다.

Fig. 1. 
‘Public Safety’ keyword wordcloud

Fig. 2. 
Public Safety’ keyword network & CONCOR

CONCOR 분석을 통해 분류된 군집을 위의 표 3과 같이 정리하였다. 군집은 총 7개로 분류되었으며 가장 많은 수의 키워드를 통해 군집을 형성한 군집 G는 대응 관련 주체인 국가 및 정책, 인력 및 교육 지원 환경 등에 관한 키워드가 군집을 이루었다. 또 안전사고의 예방과 대비와 관련된 군집 C와 재난과 관련된 군집 E, 이태원 사고와 관련된 키워드의 군집 F가 각각의 군집을 이루었으며 ‘행정안전부’ 키워드는 단독 키워드로 군집 D를 형성하였다. 군집 분류를 통해 ‘지자체’, ‘정부’, ‘행정안전부’, ‘국가’가 각각 다른 군집을 형성하며 공공안전과 관련된 조직 특성에 차이가 있음을 유추해 볼 수 있었으며 이태원 사고와 관련된 군집을 통해 사고와 관련되어 정부에 대해 요구되는 바가 크다는 점을 유추할 수 있었다.

본 연구는 빅데이터를 기반으로 사회연결망 분석기법을 활용하여 공공안전에 관한 사회적 인식을 확인하고 이를 통해 공공안전에 관한 정책적 측면에서의 시사점을 도출하고자 하였다. 용산에서 발생한 이태원 사고와 관련하여 공공안전에 관한 사회적 관심이 최고조에 이른 최근 1개월간의 공공안전 관련 빅데이터를 대상으로 한국 사회의 공공안전에 관한 인식이 어떠한 키워드를 중심으로 이루어져 있는지를 살펴보기 위해 TF-IDF 분석과 의미연결망, 연결중심성, CONCOR 분석을 수행하였다. 이를 통해 높은 순위의 키워드 및 상관관계에 의해 분류 형성된 의미연결망과 군집을 분석하였다. 연구 결과에 따르면 ‘안전’, ‘정부’, ‘운영’, ‘평가’, ‘관리’, ‘발생’ 등의 키워드가 TF-IDF 값과 연결중심성 값 상위 순위로 나타났다. 이는 공공안전과 관련하여 정부의 역할이 매우 중요하다는 사회적 인식을 드러내는 것이다. 그리고 관련 조직 측면에서는 ‘행정안전부’, ‘지자체’, ‘국가’ 등이 나타난 것은 공공안전을 책임지고 사회 안전망을 확립해야 할 주체는 국가 및 부처, 지자체가 주관하여 대응하여야 한다는 인식을 의미한다. 또 대응 측면에서 ‘안전관리’ , ‘안전검검’, ‘재난대응’, ‘예방’, ‘구축’, ‘정책’, ‘노력’ 등의 특징적 키워드들이 나타나 공공안전과 관련된 안전의 관리 및 점검 예방 정책 구축의 필요성을 사회적으로 인식하고 있음을 확인할 수 있었다. 공공안전 관련 CONCOR 분석 수행 결과 대응 측면과 관련된 키워드들이 가장 많은 숫자의 군집을 이루었으며 이태원 사고와 관련된 ‘이태원’, ‘정부’, ‘요구’ ‘확대’, ‘추진’ 등의 키워드가 하나의 군집을 형성하였다. 이외에도 재난 훈련과 관련된 군집, 안전 점검과 예방, 대비 키워드가 군집을 형성하며 공공안전과 관련된 예방과 대비에 대한 사회적 요구와 필요성에 관한 인식이 형성되어 있음을 유추할 수 있었다.

지금까지의 연구 결과를 바탕으로 공공안전에 관한 정책적 함의를 다음과 같이 제시하고자 한다. 우선 재난·재해·범죄 등 사회적 위협에 효과적으로 대응할 수 있는 공공안전 대응 조직 정비가 시급하다. 공공안전에 대한 위해 요소나 예방, 사고 징후 및 사고 발생 시 경찰 및 소방, 지자체, 군 등을 효과적으로 통제할 수 있는 통합 대응 체계에 관한 법령 등 제도적 근거와 실행을 위한 구체적 지침 마련이 필요하다. 또 주기적으로 공공안전 점검과 실질적 대응 훈련의 반복을 통해 사고를 사전에 방지하고 사고 발생 시 효율적이고 즉각적인 대응이 이루어질 수 있는 체계 구축이 이루어져야 할 것이다. 경찰 및 소방, 지자체 등 재난 및 안전 담당 공무원 수를 확충하고 전문적 교육 훈련을 통한 대응 역량 강화에 총력을 기울여야 할 것이다. 마지막으로 안전한 사회를 위해 첨단 과학기술 장비를 적극적으로 활용하여야 한다. 특히 AI와 빅데이터 기술을 기반으로 한 스마트 재난 안전 대응 시스템을 구축하여 사고 및 재난의 전조를 사전에 예측하고 상황이 발생하였을 때 연관기관과 주변 인원에게 신속히 전파하여 피해를 최소화할 수 있는 지능형 대응 시스템을 정착시켜 나가야 할 것이다. 본 연구는 데이터 분석 대상과 기간이 다소 제한적이라는 점에 한계가 있으나 공공안전에 관한 사회적 인식을 빅데이터 기반의 사회연결망 분석기법을 활용하여 실증적으로 분석하였다는 점에 학술적 의의가 있다. 향후 공공안전 보장을 위한 대책에 관한 빅데이터 기반의 다양한 연구가 이루어지기를 기대하며 본 연구가 관련 정책에 기초자료로 활용될 수 있을 것을 기대한다.