디지털 전환 시대 공공데이터 개방 네트워크의 구조 분석: 지자체-공공기관의 연계성 및 활용도 제고를 중심으로
Structural Analysis of Public Data Opening Networks in the Digital Transformation Era: Focusing on the Connectivity and Utilization between Local Governments and Public Institutions
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초록
본 연구는 디지털 및 혁신 부서가 개방한 공공데이터를 중심으로 기관 간 키워드 공유 구조를 네트워크분석 기법을 통해 파악하고, 그 구조적 특징을 분석하였다. 분석 대상은 공공데이터포털의 ‘디지털’ 또는‘혁신’ 키워드를 포함한 데이터 중 공공기관 및 지방자치단체가 개방한 데이터이며, 이를 11개 정책 분야로 분류한 후 각 분야별 네트워크를 시각화하고 중심성 및 K-Core 분석을 수행하였다. 분석 결과, 공공데이터 네트워크는 일부 기관에 중심성이 집중되어 있고, 특정 기관은 고유 키워드를 통해 독립적인 위치를유지하고 있는 양상을 보였다. 또한 데이터 조회수, 엣지 굵기, 노드 크기 등을 바탕으로 기관 간 데이터 연계 가능성과 활용도를 다각도로 분석하였다. 본 연구는 공공데이터 개방의 현황을 기술적으로 파악하는 데그치지 않고, 네트워크 구조를 통해 데이터 간 연결성과 협업 가능성을 분석함으로써 정책적 개선 방향을제시하고자 하였다. 특히, 데이터 개방의 중심 허브 역할을 하는 기관과 그렇지 못한 주변부 기관 간 차이를 파악하고, 맞춤형 개방 전략 수립의 필요성을 강조한다. 본 연구는 데이터 기반 행정 활성화와 공공데이터 정책 설계에 있어 실증적 근거를 제공한다는 점에서 학문적･실천적 의의를 갖는다.
Abstract
This study examines the structure of inter-organizational keyword sharing based on public datasets released by digital and innovation-related departments, using network analysis methods. The analysis targets datasets from the Korean Public Data Portal that include the keywords “digital” or “innovation” and have been disclosed by public institutions and local governments. These datasets were categorized into 11 policy domains, and for each domain, network visualizations were generated along with centrality and K-Core analyses. The results reveal that the public data network exhibits a concentration of centrality in a few institutions, while some organizations maintain independent positions through unique keywords. Additionally, metrics such as the number of data views, edge thickness, and node size were used to evaluate the potential for inter-agency data linkage and utilization from multiple perspectives. Rather than merely describing the current state of public data openness, this study aims to provide policy implications by analyzing semantic connectivity and the potential for collaboration through the network structure. In particular, it identifies differences between institutions that function as central hubs of data openness and those located on the periphery, emphasizing the need for tailored data release strategies. The findings offer empirical insights that contribute both theoretically and practically to advancing data-driven public administration and informing public data policy design.