Spatial Big Data Strategy for Smart Safer City in Connection with Citizen Participation

최준영,이정윤,안재성 국토지리학회 2020 국토지리학회지 Vol.54 No.2

Various studies have been performed to measure, monitor, and implement the sustainable development goals(SDGs) and new urban agenda (NUA) of the UN based on urban big data. This study proposes a spatial big data platform-based analysis framework that can measure and analyze indexes related to a safe city as an implementation of the SDGs andNUA and create the corresponding policies. This analysis framework utilizes the spatial big data platform as a diagnosticand analysis tool for evidence-based policy adoption and guarantees citizen participation by a community mapping technique.The case study carried out assessed the risk of pedestrians in Chungju city, Korea and selected CCTV locations, which weredetermined through the spatial data-based analysis of pedestrian road security. The results of the analysis were comparedwith the citizens’ opinions about dangerous areas. The results confirmed the feasibility of the analysis framework that linkscommunity mapping with the spatial big data platform and supports evidence-based policy adoption based on spatial bigdata. In the future, this analysis framework could be used as a reference framework for the adoption of evidence-basedpolicies and the implementation of urban big data platforms guaranteeing citizen participation. Various studies have been performed to measure, monitor, and implement the sustainable development goals (SDGs) and new urban agenda (NUA) of the UN based on urban big data. This study proposes a spatial big data platform-based analysis framework that can measure and analyze indexes related to a safe city as an implementation of the SDGs and NUA and create the corresponding policies. This analysis framework utilizes the spatial big data platform as a diagnostic and analysis tool for evidence-based policy adoption and guarantees citizen participation by a community mapping technique. The case study carried out assessed the risk of pedestrians in Chungju city, Korea and selected CCTV locations, which were determined through the spatial data-based analysis of pedestrian road security. The results of the analysis were compared with the citizens’ opinions about dangerous areas. The results confirmed the feasibility of the analysis framework that links community mapping with the spatial big data platform and supports evidence-based policy adoption based on spatial big data. In the future, this analysis framework could be used as a reference framework for the adoption of evidence-based policies and the implementation of urban big data platforms guaranteeing citizen participation.

Toward a Policy for the Big Data-Based Social Problem-Solving Ecosystem: the Korean Context

Park, Sung-Uk,Park, Moon-Soo Asian Society for Innovation and Policy 2019 Asian Journal of Innovation and Policy Vol.8 No.1

The wave of the 4th Industrial Revolution was announced by Schwab Klaus at the 2016 World Economic Forum in Davos, and prospects and measures with the future society in mind have been put in place. With the launch of the Moon Jae-in administration in May 2017, Korea has shifted all of its interest to Big Data, which is one of the most important features of the 4th Industrial Revolution. In this regard, this study focuses on the role of the public sector, explores related issues, and identifies an agenda for determining the demand for ways to foster Big Data ecosystem, from an objective perspective. Furthermore, this study seeks to establish priorities for key Big Data issues from various areas based on importance and urgency using a Delphi analysis. It also specifies the agenda by which Korea should exert national and social efforts based on these priorities in order to demonstrate the role of the public sector in reinforcing the Big Data ecosystem.

Toward a Policy for the Big Data-Based Social Problem-Solving Ecosystem: the Korean Context

박성욱,Moon-Soo Park 아시아기술혁신학회 2019 Asian Journal of Innovation and Policy Vol.8 No.1

The wave of the 4th Industrial Revolution was announced by Schwab Klaus at the 2016 World Economic Forum in Davos, and prospects and measures with the future society in mind have been put in place. With the launch of the Moon Jae-in administration in May 2017, Korea has shifted all of its interest to Big Data, which is one of the most important features of the 4th Industrial Revolution. In this regard, this study focuses on the role of the public sector, explores related issues, and identifies an agenda for determining the demand for ways to foster Big Data ecosystem, from an objective perspective. Furthermore, this study seeks to establish priorities for key Big Data issues from various areas based on importance and urgency using a Delphi analysis. It also specifies the agenda by which Korea should exert national and social efforts based on these priorities in order to demonstrate the role of the public sector in reinforcing the Big Data ecosystem.

빅데이터 분석을 활용한 과학적 정책의제 발굴에 관한 연구: 12개 중앙행정기관의 정책 소통 사례를 중심으로

황갑신 한국정책학회 2023 한국정책학회 추계학술발표논문집 Vol.2023 No.0

본 연구의 목적은 빅데이터 분석을 활용해서 국민의 여론을 수렴한 후 과학적인 분석으로 정책의제를 발굴해서 문제를 해결하는 과정을 살펴보고자 한다. 이를 위해 2022년 12개 중앙행정기관의 정책 소통 사례를 분석했다. 그 결과 분석대상으로 선정된 정부 부처에서는 다양한 정형데이터와 비정형 데이터를 결합한 빅데이터 분석을 통해 정책의제를 설정했다. 그리고 데이터 분석 당시의 사회 문제해결을 위해 대안을 마련하고 이를 즉각적으로 실행했다. 또한 분석대상 기관은 타깃 데이터 분석을 통해 가짜뉴스에 대한 대응으로 사실 중심의 신뢰성 있는 명확한 메시지를 전달했다. 새롭게 결정된 정책은 대국민 홍보를 위해서 기자 회견과 같은 대언론 보도 전략을 실행함으로써 국민에게 주요 정책 정보를 신속하게 전파했다. 언론 홍보 후에도 이에 대한 피드백을 바탕으로 홍보 방향 결정 및 후속 조치를 추진하는 등 과학적인 정책 소통을 실행했다. 결국 본 연구대상 기관은 과학적인 데이터 분석 후 문제해결을 위한 신속한 정책 결정과 집행을 통해 정부 정책 업무성과를 높였으며 이와 동시에 국가 예산을 절약하는 틀을 마련했다. The purpose of this study is to study the process of collecting public opinion using big data analysis and then discovering policy agendas through scientific analysis to solve problems. To this end, we analyzed the policy communication cases of 12 central administrative agencies in 2022. As a result, the government departments selected for analysis set policy agendas through big data analysis combining various structured and unstructured data. In particular, they prepared alternative solutions to solve social problems at the time of data analysis and implemented them immediately. In addition, the analyzed agencies delivered clear, fact-centered, and reliable messages in response to fake news through targeted data analysis. To publicize the new policy, the organization implemented a mass media coverage strategy such as press conferences to quickly disseminate key policy information to the public. After the press release, the agency implemented scientific policy communication by determining the direction of the press release and following up on it based on the feedback. In the end, the agency improved the performance of government policy work through rapid policy decisions and implementation to solve problems after scientific data analysis, and set up a framework to save the national budget at the same time.

빅데이터 분석을 이용한 19대 대통령 선거 언론보도 연구

성지연,박정의 한국커뮤니케이션학회 2019 커뮤니케이션학연구 Vol.27 No.3

This study analyzed the two major candidate-related agenda appearing at news media during the 19th presidential election. For the analysis, the authors attempted to extract keywords from news by using text mining and hierarchical cluster analysis. There were two major research findings. The first research result showed that the keywords appearing at news would prime the following agendas: president Park Geun-hye’s impeachment, major candidates’ running for presidency, and anti-Moon alliance for the first three weeks; primary election, two-way race between Moon Jae-in and Ahn Chul-su, and candidates’ qualification checking for the second three weeks; negative campagin and fake news concerning candidates for the last three weeks. The second one indicated that the keywords related to a candidate and candidates’ family would be most primed; keywords about election issues such as impeachment, arrangement of THAAD(Terminal High Altitude Area Defense), anti-Moon alliance, and fake news would be next primed. Compared to the above keywords, political party and voters-related keywords would not be important. 본 연구는 비정형 빅데이터 분석 방법중 하나인 텍스트 마이닝과 계층적 군집분석을 통해 19대 대통령 선거기간 동안 언론보도가 문재인과 안철수 두 후보를 중심으로 강조한 키워드를 통해 주요하게 드러난 의제들을 살펴보고, 이들 의제들이 5개유권자 투표 결정 요인(후보자, 정당, 이슈, 정책, 유권자)중 어떤 속성을 띠고 있는지 살펴보았다. 연구 결과, 1∼3주차는 헌법재판소의 박근혜 대통령 탄핵 인용 결정 관련 의제들과 대선주자들의 대권 출마공식 선언, 범보수 진영의 후보 단일화 등이, 4∼6주차는 각 당의 경선 관련 의제와 문재인 안철수 후보의 양자 대결 구도, 후보자간 검증 공방 관련 의제 등이, 7∼9주차는 공식 선거운동 돌입과 함께 TV토론회에서의 후보자간 공방과 네거티브 검증관련 의제, 사전투표, 가짜뉴스 의제 등이 주요 선거 의제로 나타났다. 다음으로 선거 의제들의 속성을 살펴본 결과, 후보자 및 후보자 가족에 대한 검증, 후보자의 언행, 과거 행적 등 후보자 요인 속성 의제가 두드러진 것을 발견했다. 선거 이슈 속성 의제는 박근혜 대통령 파면, 최순실 게이트, 사드, 반문 연대, 후보 단일화, 가짜뉴스를 중심으로 나타났으며, 정당 요인 속성 의제는 각 당 경선과 정당인들의 발언 논란 관련 의제, 유권자 요인 속성 의제는 호남홀대론 공방 의제 등이 있었다.

빅데이터의 정부 의사결정 반영에 관한 탐색적 연구 -사회적 관심의 재난위기단계 적용을 중심으로-

이은미 ( Eunmi Lee ) 한국정책학회 2015 韓國政策學會報 Vol.24 No.4

본 연구는 빅데이터를 정책의제설정 또는 정부의사결정에 활용할 수 있는 방안을 탐색적으로 모색하여 빅데이터가 기존 자료와 상호보완적으로 사회과학 분야, 특히 행정학·정책학 분야에 사용될 수 있음을 실증하였다. 2009년과 2010년에 전국적으로 발생하였던 신종플루 감염에 대한 재난위기단계 의사결정 사례를 살펴보고, 이를 신종플루 발생, 지역확산, 그리고 구글 트렌드에서 나타난 사회적 관심의 3가지 원인조건을 퍼지셋 질적비교분석(fsQCA)하였다. 분석결과, 구글 트렌트에서 나타난 사회적 관심의 변화 추이는 정책결정자에게 현저성(salience)을 쉽고 편리하게 제공하는 역할을 할 수 있었고 재난현상을 선행적으로 파악할 수 있게 하는 가능성을 보여주었다. 이는 빅데이터의 컴퓨터연산으로서의 알고리즘적 분석과 인간의 정책현상에 대한 해석이 상호 결합되어 효과적으로 사용될 수 있음을 보여주는 것이다. 나아가 일반대중이 중간매체에 의존하지 않고 그 선호와 의사를 정부 의사결정에 직접 반영할 수 있는 가능성을 찾아보았다는 데에도 의의가 있다. This study explored ways to leverage big data for agenda setting or government decision making. It examined that big data is complementary to the social sciences and the existing data, in particular, demonstrated that is used in the field of public administration and policy studies. Using 2009 and 2010 nationwide influenza infection occurrence, this study analyzed crisis management and government decision making with three causal conditions: influenza break out, regional diffusion, and social interest shown on Google Trends. The result illustrated that social interest trend on Google Trends is able to provide social salience to policy makers with easy and convenient, and it increases the predictability to identify proactive crisis management. It shows that algorithm analysis of big data as computer operation and policy analysis could be effectively used in combination each other. Furthermore, the public has possibility to directly reflect the preferences and decision without having to rely on information subsidies in government decisions.

세월호 참사에 대한 트위터와 포털뉴스의 의제 순위 상관관계 연구

김신구 ( Shin-ku Kim ),최은경 ( Eun-kyoung Choi ) 한국인터넷정보학회 2015 인터넷정보학회논문지 Vol.16 No.3

2014년 4월 16일 발생한 세월호 침몰 사건은 그 동안의 어떤 사건, 사고 그리고 재난보다 한국 정치·사회 그리고 언론에 상당한 영향을 미쳤다. 이에 본 연구는 세월호 사건이라는 특수성을 고려해, 사건 발생 직후 드러난 트위터와 포털뉴스에서 나타난 의제의 현저성과 두 매체 간의 속성의제들이 어떠한 상관관계를 나타내고 있는가를 의제 순위 상관관계를 통해 탐구해 보았다. 빅데이터 수집을 통해 분석해 본 결과, 첫째 세월호라는 키워드와 연관된 트위터의 의제와 포털뉴스의 의제에 현저성에 차이가 없을 것이라는 가설은 기각되었지만, 두 매체의 의제들의 순위 상관관계는 높은 것으로 나타났다. 연구 결과 두 매체의 의제들은 대부분 서로 공유 됨을 알 수 있다. 둘째, 세월호와 연관된 다섯 가지 대상의제들의 트위터와 포털뉴스에서의 속성의제들은 현저성에서 차이가 있었으며, 세 가지 의제들은 순위 상관관계가 높게 나타났고, 나머지 두 의제들은 순위 상관관계가 낮게 나타났다. 이 결과를 통해, 특정 주제에 관해서는 트위터가 포털뉴스와 전혀 다른 의제를 형성, 매체 내에서 공유하였다는 것을 알 수 있다. The Sewol ferry catastrophe that took place on April 16 2014 was unprecedented in terms of its sociopolitical implications, which had reverberated throughout the Korean nation. Mindful of such distinct characteristics of the Sewol ferry catastrophe, this thesis looks into the salience of the agendas portrayed in Twitter and Portal News coverage on the disaster and the correlation between the attribute-specific agendas of the foregoing mediums by making use of the agenda rank order correlation method. Extraction and analysis of big data revealed that first, while the hypothesis that there were little difference in terms of salience among the main agendas between Twitter and Portal News was dismissed, the rank order correlation proved to be high as regards the main agendas on Twitter and Portal News. This signifies that Twitter agendas exert influence over those on Portal News. Next, and regarding the five main agendas on the incident, there existed differences in salience between the attribute-specific agendas of the two mediums, with low figures for corresponding rank order correlations. Such results signify that Twitter and Portal News have little influence over each other as regards their agenda rank order correlation.

환자단체 보도자료와 미디어 보도기사 사이 주요 의제 차이 분석 : 텍스트 마이닝 기법을 중심으로

김동석,유현재,강현우,황순욱,손수지 한국광고PR실학회 2023 광고PR실학연구 Vol.16 No.1

국내의 환자 권리 운동은 2010년 한국환자단체연합회라는 환자단체들의 대규모 연합체 가 결성되면서 더욱 가속화되었다. 이 과정에서 보도자료 배포를 통한 환자단체의 대언론 활동은 환자와 관련된 다양한 이슈를 미디어를 통해 사회에 알리는 데 중요한 역할을 하였다. 그러나 미디어는 보도자료 중 특정 이슈만을 선별해 의제화한다는 점에서 보도자 료의 의도와 보도기사의 결과물은 서로 달라질 수 있다. 이에 본 연구에서는 한국환자단체 연합회 창립 이후 12년 동안 배포한 보도자료 262건과 같은 기간 종합지와 공중파 TV 등 총 13개의 미디어에서 한국환자단체연합회와 관련해 보도한 210건의 보도기사를 분석 해 그 차이를 알아보았다. 본 연구에서는 빅데이터의 토픽 모델링(Topic Modeling) 기법을 연구 방법으로 채택하 였다. 그 결과 보도자료와 보도기사들로 부터 각각 4개씩의 메인 토픽을 도출해 낼 수 있었으며, 의제의 목적, 태도, 접근 및 기술 방식 등에서 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 이는 환자단체의 대언론 커뮤니케이션 활동의 방향성을 제시하고, 환자중심의 의료 환경 을 만드는 데 도움을 줄 수 있을 것이다. The domestic patient rights movement, which began in the 2000s, is accelerating further with the formation of a large coalition in 2010 of patient groups called the Korea Alliance of Patient Organization. As a result, the organization’s media activities, such as distribution of press releases, and the coverage of those activities by the media now play an important role in informing our society of the various issues affecting patients. However, the intent of those press releases and contents of media articles covering them are bound to differ in that the media selects only specific issues they want to cover from the content provided in the press releases. Therefore, in this study, 262 press releases distributed over the 12 years since the foundation of the Korea Alliance of Patient Organization and 210 press articles published by 13 media were analyzed to determine differences. To this end, this study employed the Topic Modeling technique, a big data research method and differences were identified in their purpose, attitude and approach. This study suggest patient organizations’ media communication strategies, and help the public to better understand patients, patient groups, and the media.