자살예방법의 개정과 개인정보의 긴급사용 등 빅 데이터 활용방안에 관한 연구 - 국가 자살예방사업의 효율성 제고를 위한 빅 데이터의 활용 및 분석에 관한 試論 -
A study on the revision of suicide prevention law and the use of bid data such as urgent use of personal information
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초록
우리 사회의 자살률 증가는 심각한 사회적 문제로 대두되고 있다. 정부는 자살문제의 해결을 위해 과학적 근거에 기반한 전략적 접근을 위한 대응책을 마련하고 시행할 계획을 발표하였다. 그 중에 특히 자살사망자의 전수조사자료를 빅데이터로 활용･분석하여 자살사망의 패턴을 파악하겠다는 발표는 빅 데이터 패턴 분석의 특성상 사회문제를 예측할 수 있기 때문에 자살예방대책의 효과를 제고시킬 수 있는 방안으로서 기대하는 바가 크다. 이에 본 연구는 자살예방사업에 빅 데이터 분석을 활용하기 위하여 어떤 분석방법이 효율적인지를 알아보기 위한 선행적 연구로 시도되었다. 여기서는 2017년 한 해 동안 자살과 관련된 키워드 ‘자살’, ‘자해러’, ‘동반자살’의 사용 데이터를 수집하였고, 키워드 버즈량 시계열 분석, 연관어 분석, 클라우드 분석, 감성 분석을 행하였으며 그 결과를 2015년∼2017년 실제 자살률과 비교･분석하였다. 이와 같은 비교분석의 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 시계열 분석을 통한 자살 관련 키워드의 데이터 버즈량 증가는 실제 자살률이 높은 시기이전에 선행된다는 점을 확인할 수 있었다. 정부는 국가자살동향 감시체계(NSSST) 구축을 통하여 실시간 통계로 전략적인 자살예방을 하고자 하는 사업을 발표하였는데, 시계열 분석을 활용하여 데이터 버즈량의 증가 추이를 지속적으로 관찰한다면 적절한 예방대책 투입시기를 추측하는 것이 가능할 것이다. 둘째, 연관어 분석 및 클라우드 분석만으로 자살의 사회적 원인을 규명하기에는 어려움이 있었지만 자살의 사회적인 실태를 파악할 수 있었다. 또 클라우드 분석에서는 자살률이 높은 시기에 자살의 수단과 감정 상태와 관련된 단어들이 관찰되었다 이러한 분석은 국가의 적극적 개입･관리를 통한 자살촉발 위험요인을 제거하는데 활용될 수 있을 것이다. 셋째, 키워드 감성분석에서는 감성분석 변이가 실제로 월별 자살률과 같은 추이를 보이는 것으로 관찰되어 부정적 감성 추이를 파악하는 것은 자살예방대책의 수립에 매우 중요한 의미를 지닌다. 따라서 부정적 감성지표는 이른바 ‘온라인 심리부검보고’로 볼 수 있으며, 이는 자살예방을 위한 빅 데이터 분석에 적절한 ‘감성 사전’을 마련하는데 활용될 수 있다. 하지만 빅 데이터 활용 및 분석기법은 개인정보 침해나 사생활의 감시 우려와 밀접하게 관련되어 있다. 예전에는 자살위험자 구조를 위한 신고를 받아도 경찰에서 구호를 위해 인적사항, 위치 등 정보를 제공받을 수 있는 근거가 없었다. 정부는 2019년 7월 16일부터 자살위험자 구조에 필요한 경우, 경찰관서와 소방관서 등 긴급구조 기관이 정보통신서비스 제공자에게 개인정보를 요청할 수 있도록 하는 자살예방법을 개정하였다. 이제는 자살위험자에 대한 적극적 구조가 이루어질 것으로 기대되며 자살고위험자 발견에 빅 데이터 분석기법의 활용이 더 활성화되는 것도 기대할 수 있게 되었다. 자살은 더 이상 개인의 문제가 아니라 국가차원의 예방이 필요한 사회적 현상인 것으로 그 기조가 변화하였다. 다양한 빅 데이터 분석방법을 활용하여 자살 문제를 지속적으로 감시한다면, 현 시점에 필요한 대책을 진단하고 보완하여 효과적으로 자살예방을 할 수 있을 것으로 확신한다.
Abstract
The suicide rate in Korea is gradually becoming a serious social problem. The government has announced plans to develop and implement countermeasures for strategic approaches based on scientific evidence to resolve suicide issues. Therefore, in this study, we conducted a preliminary study to find out which analysis method is effective to use big data analysis for suicide prevention project. As a result, if we continuously monitor the trend of the data buzz of the suicide-related keywords, we can know that it is possible to guess the “prevention period” and since suicide articles use negative expressive indicators, it is necessary to build up “emotional dictionary” which is related to suicide. In addition, since the buzz amount of the keyword related to the suicide measure increases in the month in which the actual suicide rate is high, it is necessary to pay special attention to this period. However, big data analytics are closely related to privacy breaches. In the past, there were no grounds for police to provide personal information, location, etc. for relief, even when reported for rescue suicide. Since July 16, 2019, the government has revised the Suicide Prevention Act, which allows emergency rescue agencies, such as police and fire departments, to request personal information from telecommunications service providers when necessary for the rescue of suicide victims. If we use the results of this analysis as basic data, I am confident that it will be a more effective suicide prevention measure in designing and implementing an analysis program for future suicide prevention. Suicide is no longer a matter of individual but a social phenomenon that needs national prevention.
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