위험소통과 정부신뢰 빅데이터 감정분석을 통한 메르스 사례 분석
- 저자[authors] 최미정,은재호
- 학술지명[periodical name] 한국행정학회 학술발표논문집
- 권호사항[Volume/Issue] Vol.2017No.6[2017]
- 발행처[publisher] 한국행정학회
- 자료유형[Document Type] 학술저널
- 수록면[Pagination] 995-1018
- 언어[language] Korean
- 발행년[Publication Year] 2017
- 주제어[descriptor] 메르스,감정,정부신뢰,위험소통,재난관리
초록[abstracts]
[우리 정부는 물론 재난 상황에 처한 외국 정부도 재난 정보를 투명하게 공개하지 않음으로써 적시 대응에 실패하는 사례가 비일비재하다. 대중에게 ‘사실’을 ‘사실대로’ 전달할 경우 공포·두려움과 같은 부정 정서로 인해 비합리적 반응을 보일 것이라고 예상해 정보를 축소·은폐하다가 사전 예방에 실패하는 경향이 자주 있다는 것이다. 2015년에 한국 사회를 혼란에 빠트린 중동호흡기증후군(메르스) 사례를 분석한 이 연구는 효과적인 재난관리를 위해 다음과 같은 두 가지 경험적 관찰을 토대로 투명한 정보공개와 적극적인 위험소통(risk communication)의 필요성을 제기한다. 첫째, 부정 정서와 불신이 더 심각했던 대상은 메르스 자체가 아니라 메르스에 대한 정부의 대응 방식이었다. 메르스 자체에 대한 공포는 발생 18일 이후부터 잦아들기 시작해 30일 이후 중립적 감정을 회복했으나, 정부의 메르스 대응에 대한 감정은 70일이 지나도록 공포·불만·슬픔과 같은 부정 정서에 사로잡혀 있었다는 사실이 이를 반증한다. 둘째, 정부에 대한 부정 감정은 메르스의 객관적 위험성 정도에 비례하기보다 정보 공개의 투명성 정도에 반비례했다. 정부는 메르스 감염자를 진료한 병원 명단을 공개하면 큰 혼란과 부정적 반응이 일어날 것이라고 예측했지만, 감염자 진료 병원 한 곳을 공개하자 불만정서가 감소했고, 전체 병원 명단을 공개하자 공포와 불만 정서가 감소한 반면 만족 정서는 급격히 높아졌다. 우리 정부의 위험소통에 반응하는 일반 대중의 정서적 반응을 측정하기 위해서는 빅데이터 감정분석 도구 TIBUZZ SEI 1.0을 이용했다. TIBUZZ SEI 1.0은 개개인의 심리 상태를 파악하는 것보다 정서와 감정 변화의 큰 흐름을 파악하기 위해 개발된 분석 도구로서, 빅데이터 상의 언어를 형태소에 따라 감정단어로 분류하고 감정단어 사전을 기초로 각 감정단어에 상세 감정값을 부여하는 알고리즘에 기초한다.]
목차[Table of content]
초록 1. 서론 2. 이론적 배경과 분석방법 3. 메르스 감정 분석 4. 정부의 위험소통에 따른 감정분석 5. 결론 및 함의 참고문헌