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빅데이터 분석기법을 활용한 10년간의 공공데이터 관련 정책 연구:정권별 비교분석을 중심으로

A decade of open data policy research using big data analytics techniques: focusing on comparative analysis by regime

정성훈|위주연|양재동|김근현
국가정책연구소 (Institute of Public Policy & Administration)|2023.12|국가정책연구 (Public Policy Review)|제37권 제4호|pp. 45-67|DOI 10.17327/ippa.2023.37.4.003

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빅데이터정책공공데이터Big dataPolicyOpen dataRegime정권
주제분류정책학

초록

본 연구는 빅데이터 분석기법을 활용하여 10년간의 각 정권별(박근혜, 문재인, 윤석열) 공공데이터 관련 정책을 살펴보기 위해 수행되었으며, 방대한 양의 데이터를 수집하기에 장점이 있는 텍스트마이닝을 활용하였다. 분석방법은 Python과 R을 활용하였으며, 공공데이터 관련 언론보도 3만여 개의 데이터를 수집하였다. 분석기법으로는 워드클라우드, N그램, 감성분석, 토픽모델링, CONCOR분석 5가지를 활용하였다. 분석결과 박근혜 정부에서는 공공데이터 ‘개방’에 주안점을 두었고 ‘민간 데이터’와 관련된 단어빈도가 높게 도출되었다. 문재인 정부에서는 ‘활용’에 주안점을 둔 정책과 ‘인공지능’에 대한 단어빈도가 높게 도출되었다. 윤석열 정부에서는 공공데이터 ‘활용’에 주안점을 둔 정책과 ‘플랫폼’에 대한 단어빈도가 높게 도출됨을 확인하였다. 감성분석 결과 ‘재난, 범죄, 질병’ 등 부정적 단어들이 높게 도출되었는데, 이는 공공데이터를 활용함으로써 사회적 문제를 해결하고자 하는 목적에서 기인 된 단어라 판단된다. 토픽모델링 분석결과 ‘관리 및 평가’ 토픽의 비중 감소를 통해 품질을 향상시키고 양질의 평가 기준 마련 필요성과 ‘인프라 구축’의 중요도를 확인하였다. 마지막으로 CONCOR 분석결과 박근혜 정부에서는 ‘경진대회, 혁신, 활용’ 등의 군집이 높았고, 문재인 정부에서는 ‘뉴딜, 청년일자리, 시스템’ 등의 군집이 높았으며, 윤석열 정부에서는 ‘ 플랫폼, 지자체, 창업’ 등에 대한 군집이 높게 도출되었음을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통해 공공데이터 이해관계자들과 학술적 목적을 가진 연구자들에게 기초자료를 제공하고자 한다.

Abstract

This study was conducted to examine the public data-related policies of each regime (Park Geun-hye, Moon Jae-in, and Yoon Seok-yeol) over a 10-year period using big data analysis techniques, and utilized text mining, which has the advantage of collecting a large amount of data. The analysis method utilized Python and R, and collected data from more than 30,000 public data-related media reports. Five analysis techniques were used: word cloud, N-gram, sentiment analysis, topic modeling, and CONCOR analysis. As a result of the analysis, the Park Geun-hye government focused on ‘opening’ public data, and the frequency of words related to ‘private data’ was high. In the Moon Jae-in government, policies focused on ‘utilization’ and the frequency of words related to ‘artificial intelligence’ was high. Under Yoon Seok-yeol’s government, policies focused on “utilization” of public data and the word “platform” were found to be highly frequent. The sentiment analysis showed a high frequency of negative words such as ‘disaster, crime, and disease’, which are judged to be words that originate from the purpose of solving social problems by utilizing open data. The topic modeling analysis revealed the need to improve quality by reducing the proportion of ‘management and evaluation’ topics and to establish quality evaluation criteria, and the importance of ‘infrastructure construction’. Finally, the CONCOR analysis confirmed that the Park Geun-hye government had high clusters of ‘contest, innovation, and utilization’, the Moon Jae-in government had high clusters of ‘new deal, youth jobs, and system’, and the Yoon Seok-yeol government had high clusters of ‘platform, local government, and startup’. Through the results of this study, we hope to provide basic data for open data stakeholders and researchers with academic purposes.

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