정책옹호연합 간 정책아이디어의 차이와 시기별 변동 분석: 긴급재난지원금에 대한 빅데이터 분석을 중심으로 = Differences in policy ideas between policy advocacy coalitions over time: Big data analysis on the Emergency Disaster Relief Fund

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The importance of policy ideas, which work as a bridge between the institutional level and the actor level in policy process analysis, is increasing. However, empirical research explaining the policy process through policy ideas is relatively insufficient. Therefore, this study uses semantic network analysis based on big data to analyze the policy process through policy ideas. The subject of the study is the Emergency Disaster Relief Fund, which was promoted by the Korean government in 2020 to overcome social and economic problems caused by COVID-19. Policy ideas for emergency disaster relief funds were derived by collecting documents from the administration, progressive and conservative media, and public opinion, three major groups that influence the policy process. Through this process, the differences in policy ideas of each group were classified, and three advocacy coalitions—positive, skeptical, and practical—were formed based on Sabatier’s belief system in the advocacy coalition framework.

국문 초록 (Abstract)

제도 수준과 행위자 수준의 정책 과정 분석의 가교 역할을 하는 정책아이디어의 중요성이 높아지고 있으나, 이를 통해 정책 과정을 설명하는 실증적 연구는 상대적으로 부족한 것이 현실이다. 이에 본 연구는 정책 아이디어를 통한 정책 과정 분석을 위해 빅데이터에 기반한 의미네트워크 분석을 수행한다. 코로나바이러스감염증 19에 따른 사회･경제적 문제를 극복하기 위해 2020년 대한민국 정부가 추진한 1차, 2차 긴급재난지원금 정책을 연구의 대상으로 삼았으며, 해당 정책 과정에 영향을 주는 주요한 집단인 행정부, 진보･보수 언론, 여론의 문건들을 빅데이터로 수집하여 긴급재난지원금에 대한 정책 아이디어를 도출하였다. 이를 통해 각 집단의 정책 아이디어 차이를 구분하고, 그 양상이 1차~2차 시기별로 어떻게 변해가는지를 파악하였으며, Sabatier의 정책옹호연합모형의 신념 체계를 이론적 기반으로 하여 긴급재난지원금 정책에 대한 긍정적･회의적･실용적 3가지 옹호연합을 구성할 수 있었다.

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