“지난 10년간 지속한 사회공헌 사업을 확장할지, 중단할지, 의사결정이 필요한 상황입니다. 지역사회에 정말 필요한 사업이었는지, 실제 어떤 변화가 나타났는지 알고 싶은데, 사업 기획 단계부터 데이터를 제대로 관리하지 못했어요.” (A 기업 ESG 담당자)
“조직의 중요한 의사결정을 앞두고 데이터 기반의 증거를 찾아오라는 지시가 전사 차원으로 내려왔어요. 문제해결이 시급한 사각지대 이슈 데이터를 기반으로, 기관의 전략 우선순위를 당장 도출해야 하는 상황입니다.” (B 비영리기관 전략기획팀장)
최근 트리플라잇을 찾아오는 많은 조직들이 공통적으로 털어놓는 고민입니다. 사회문제를 해결하려면 ‘진짜 중요한 사회문제’가 무엇인지 알아야 하는데, 방법을 찾기 어렵다고 합니다. 선제적으로 시급한 이슈를 찾고 강점을 살린 사업을 기획하고 싶은데, 현장의 목소리 만으로는 고민이 해소되지 않는 것이죠. 증거와 데이터를 통해 문제를 잘 이해하고, 가장 적합한 문제 해결 방식을 찾아, 임팩트를 확장하려는 니즈가 높아지는 모습입니다. 🔎임팩트 측정에 빅데이터를 잘 활용하려면
트리플라잇은 이처럼 사회문제를 해결하려는 많은 조직들의 증거 기반(Evidence-based) 의사결정을 돕는 다양한 솔루션을 개발 및 지원하고 있습니다. 빅데이터 속에서 새롭게 떠오르는 이슈와 키워드를 도출해, 기관의 전략 우선순위를 정하고 리스크에 대응할 수 있는 방향을 설정하고 있습니다. 또한 AI 기반 텍스트 마이닝을 통해 사회문제 관련 세부 이슈를 식별 및 모니터링하고, 각 조직이 관리해야 하는 이슈 맵(map)과 분류체계(Taxonomy)를 구축하기도 합니다.
최근에는 국내 과학기술혁신정책 싱크탱크인 한국과학기술기획평가원(이하 KISTEP)과 함께 심각한 문제로 주목 받는 ‘인구구조 변화’를 주제로 ▲과학기술정책과 연결되는 세부 이슈를 도출하고 ▲ 이슈와 연결되는 정책 우선순위를 분석하는 연구(인구구조 변화 대응을 위한 과학기술혁신 정책 방향)를 진행했습니다. ‘인구구조 변화’라는 광범위한 주제를 두고, ‘과학기술’과 ‘정책’을 관통하는 연결고리를 빅데이터로 찾아야 하는 과제였죠. 연구 과정을 세부적으로 소개하며, 함께 적용해볼 수 있는 아이디어와 경험을 나눠보려 합니다.
인구구조 변화 속 주요 문제 해결을 위한 과학기술 정책 연결을 위해, 다음과 같은 3단계 프로세스를 거쳤습니다. ①인공지능(AI)-빅데이터를 활용해 세부 이슈를 도출하고, ②TRISM(TRiplelight Issue Signal Matrix)*을 기반으로 트렌드 특성을 분석했으며, ③이슈-정책을 연계한 종합 인사이트를 공유했습니다.
가장 먼저 ‘인구구조 변화’와 관련된 뉴스 데이터 5년치(2013~2022, 약 25만 건)를 수집했습니다. 뉴스 빅데이터는 우리 사회의 변화와 대중의 인식을 살펴보는 연구에 유용합니다. 하지만, 그 양이 방대하기 때문에 효과적인 분석을 위해 전문적인 기술이 필요한데요. Chat-GPT와 같은 생성형 AI의 기반 기술인 대규모 언어 모델(LLM)은 뉴스 빅데이터를 분석하는 데 매우 적합한 도구입니다.
이번 프로젝트에서는 주요 AI 모델 중 하나인 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)와 이를 기반으로 생성된 언어 모델(all-MiniLM-L6-v2)을 활용하여 ‘토픽 모델링’이란 기술을 구현했습니다. 토픽 모델링은 단어와 문맥을 고려해 텍스트 데이터들을 비슷한 주제별로 묶어 주는 머신러닝 기법으로 수집한 데이터 속 세부 이슈를 식별하는 핵심적인 방법입니다.
토픽 모델링을 진행한 결과, 최근 5년간 급격한 고령화로 인해 나타난 문제들이 가장 큰 비중을 차지했습니다. 고령화를 심화시키는 저출생 관련 키워드도 뒤를 이었습니다. 인구구조 변화와의 연관성이 낮은 토픽을 제외하고, 총 15개 이슈가 최종 도출됐습니다.
트리플라잇은 장기간 사회의 큰 관심을 받는 ‘중대 이슈’, 관심도가 급증하는 ‘확산 이슈’, 곧 다가올 미래에 중요해질 ‘잠재 이슈’로 분류해 사회문제를 지속적으로 모니터링하고 있습니다. 이슈의 특성과 시기별로 사회와 조직에 미치는 영향력이 달라지기 때문입니다.
TRISM(TRiplelight Issue Signal Matrix)을 기반으로 인구구조 변화 이슈를 분석한 결과, 최근 5년간 가장 관심이 높았던 중대 이슈는 연금 고갈, 생산 인력 부족, 지방소멸, 정부 출산 장려 정책들이었습니다. 또한 급격히 관심이 증가하는 확산 이슈는 저출생의 원인으로 지목되고 있는 여성 삶의 질 문제, 고령 사회에 유망한 첨단 산업의 전망과 관련된 키워드로 나타났습니다. 잠재 이슈로는 의료, 반려동물, 노후 금융으로 나타나, 이와 관련해 부족한 복지와 정책을 보완하는 솔루션에 대한 관심이 높아질 것으로 분석됩니다. 앞으로 저출생･고령화 문제가 빠르게 확산될 것으로 예상되는 만큼, 이러한 문제해결을 견인하는 과학기술 개발과 정책 마련이 필요한 시점입니다.
모든 문제를 동시에 해결하긴 어렵습니다. 자원과 시간이 한정된 만큼, 보다 시급하고 중요한 문제를 해결하기 위한 우선순위 설정이 중요합니다. ‘진짜 문제’를 발굴·모니터링하며, 각자의 역량과 자원으로 해결할 수 있는 뾰족한 전략을 세워야 하죠. 이슈와 솔루션의 연결성이 강할수록, 임팩트는 더욱 커지게 됩니다. 🔎2023 사회문제 빅데이터 리포트 읽기
KISTEP에서 도출한 ‘9개 핵심과학기술정책 어젠다’와 트리플라잇이 도출한 인구구조 변화 관련 15대 이슈를 연계 분석한 결과, 이슈와 정책간 연결성이 높은 양상을 보였습니다. 9개의 과학기술 정책 어젠다가 인구구조 변화와 관련되는 주요 이슈들을 빠짐없이 고려하고 있는 모습입니다.
중대 이슈와 가장 많이 연결된 정책은 ‘인구구조변화에 대응한 지방도시 스마트시티 정책’, ‘학령인구 감소 대응을 위한 지역과 대학 밀접성 강화 방안’으로 지역과 밀접한 모습을 보였습니다. 지방소멸 문제가 현실로 다가온 만큼, 기술 혁신 정책의 우선순위로 고민하는 것이 필요한 상황입니다.
가장 많은 정책 어젠다와 연결된 이슈는 ‘4차 산업 일자리 및 인력 부족(5개)’였으며, ‘고령 사회의 첨단 산업(4개)’이 뒤를 이었습니다. 4차 산업 및 첨단 산업의 인력 수급 동향과 일자리 현황을 지속적으로 모니터링하며 정책을 수립해야 할 것으로 분석됩니다.
이슈의 홍수 속에서 필요한 정보를 신속하고 정확하게 찾아내는 것은, 사회문제를 해결하는 지름길이 됩니다. 빅데이터 분석 기술이 문제 해결을 위한 사업 기획, R&D 전략, 투자 기회 탐색, 모금 전략, 홍보 및 커뮤니케이션 등 다양한 프로세스에 활용되는 이유입니다. 트리플라잇은 앞으로도 이러한 기술 기반 전문성을 고도화 하여, 사회 문제를 해결하려는 많은 조직들이 임팩트 중심의 증거 기반 의사결정을 할 수 있도록 돕고자 합니다.
*TRISM(TRiplelight Issue Signal Matrix)
임팩트 측정 및 전략 전문기관 트리플라잇이 개발한 이슈 신호 분석 매트릭스로, 시간 가중치를 적용한 이슈의 연평균 빈도, 증가량(CAGR)을 기준으로 구분한 4분면(’중대’, ‘확산’, ‘잠재’, ‘만성’)에 따라 이슈 트렌드의 특성을 설명하는 프레임워크입니다. TRISM을 통해 기관이 진행하는 사업 및 활동과 관련된 이슈들의 관리 우선순위를 세우고, 전략 로드맵에 반영할 수 있습니다. 각 조직에서 주목해야 하는 맞춤형 사회 이슈 분석 데이터 및 전략 로드맵은 유료로 제공되며, 관심 있는 기관은 별도 문의 바랍니다.
📌TRISM으로 도출한 주제별 이슈 트렌드 읽기 : 데이터로 분석한 미래세대 이슈 키워드 ❶아동 ❷청소년 ❸청년
