지난 4년 여수지역 최대 관심 키워드는 ‘해경’
지난 4년 여수지역 최대 관심 키워드는 ‘해경’
  • 강성훈
  • 승인 2018.04.24 10:07
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중앙선관위, 후보자 정책개발지원 위한 빅데이터 분석
‘관광객, 관광, 경도, 수산시장, 복합리조트, 삼부토건’ 등
중앙선거관리위원회가 지난 4년간 언론과 시의회 회의록의 빅데이터 분석을 통해 지역의 관심이슈를 도출해 내 눈길을 끈다.
중앙선거관리위원회가 지난 4년간 언론과 시의회 회의록의 빅데이터 분석을 통해 지역의 관심이슈를 도출해 내 눈길을 끈다.

 

지난 4년간 언론이 주목한 여수와 관련한 가장 큰 이슈는 ‘해경’과 ‘전남대’였다는 데이터 분석 결과가 눈길을 끈다.

또, 여수시의회는 ‘도로’와 ‘주차장’이 가장 관심을 끈 키워드였던 것으로 나타났다.

이같은 분석결과는 중앙선거관리위원회가 6.13지방선거와 관련해 후보자들의 정책공약 개발 지원을 위해 지난 4년간 언론과 시의회 회의록을 분석해 내놓은 결과다.

중앙선거관리위원회는 제7회 전국동시지방선거와 관련해 24일부터 홈페이지(www.nec.go.kr)와 모바일 앱(선거정보)를 통해 ‘우리동네 공약지도’ 온라인 서비스를 시작했다.

‘우리동네 공약지도’는 정당과 후보자의 정책·공약 개발을 지원하고 유권자 공약제안을 활성화하기 위해 중앙선관위가 서울대학교 폴랩(Pollab)에 의뢰해 제작한 것으로, 유권자는 해당 서비스를 이용하여 자기 동네의 주요 이슈를 확인하고 원하는 공약을 직접 제안할 수 있다.

이번에 선보이는 공약지도는 민선 6기 지방자치단체가 출범한 2014년 7월부터 2018년 2월까지 ▲512개 언론사(지역일간지 포함)의 보도 622만9,584건, ▲243개 광역 및 기초지방의회의 본회의 및 상임위 회의록 10만1,835건, ▲중앙선관위에 접수된 유권자 희망공약 2,159건을 빅데이터 분석한 결과다.

17개 시·도와 226개 구·시·군별 관심 사안을 한 눈에 비교해 볼 수 있도록 언론과 지방의회 분야로 구분하여 지도형식으로 시각화했다.

이번 빅데이터 분석에는 최대 분량의 지방자치단체 관련 언론보도를 수집·활용하였으며, 국내 최초로 지방의회 회의록을 전수 분석했다.

분석결과 여수시와 관련한 언론 이슈는 해경이 가장 높은 노출빈도를 보였고, 전남대, 관광객, 관광, 산업단지, 경도, 청소년, 경찰, 광양항, 화재 등이 10위권을 차지했다.

여수 앞바다에서 발생한 사건사고의 노출 빈도가 그대로 반영된 결과로 보인다.

또, 수산시장, 투자유치, 밤바다, 복합리조트 등이 상위권 검색 순위에 올랐고, 이순신대교, 크루즈, 여순사건, 해상케이블카 등이 100위권내 관심사로 분석됐다.

시의회 회의록을 분석한 결과는 도로가 가장 관심높은 이슈였고, 주차장, 관광객, 교육, 세입, 국비, 건물, 아파트, 공원, 도비 등이 10위권에 자리했다.

특히, 6대 의회 임기말 등장했음에도 ‘삼부토건’이 이례적으로 100위권내 관심사로 순위에 올려 눈길을 끌었다.

삼부토건은 돌산상포지구 특혜의혹과 관련한 지역내 핵심 이슈였음을 반영한 결과로 풀이된다.

이같은 분석결과를 토대로 관심분야별로 분류한 결과 재난․안전․질병․사고가 23.4%, 산업․경제․지역사업이 20.5%, 스포츠․문화 20%, 교육․청년․일자리가 19.8%, 복지․사회 16.3% 순으로 나타났다.

또, 지역별관심분야의 경우 여수는 경제.일자리 23.5%, 정치.행정 22%, 교육 21.5%, 문화.체육 16.9%, 사건사고 16.1% 순이었다.

‘우리동네 공약지도’에서는 시·도나 구·시·군별 지역의 이슈 순위와 이슈에 대한 관련어, 정치·교육·문화·복지 등 관심분야별 분류를 볼 수 있고, 각 지역별로 관심분야를 비교할 수도 있다.

선관위는 “‘우리동네 공약지도’를 통해 유권자는 적극적으로 희망공약을 제안하고, 정당과 후보자는 지역 수요에 맞는 정책과 공약을 개발하여 진정한 동네민주주의가 정착되기를 기대한다”고 밝혔다.

한편, 이번 연구는 지난 1월부터 3개월여 동안 진행했으며, 시·도 및 구·시·군의 언론보도와 지방의회 회의록을 텍스트 마이닝 기법으로 빅데이터 분석하고, 이를 워드 클라우드와 토픽 모델링 방식으로 시각화했다.


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