비정형 민원 데이터를 활용한 청소년 정책의제 도출

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 스마트 거버넌스 개념을 바탕으로 온라인에서 생성되고 있는 방대한 양의 비정형 민원데이터를 분석하여 포스트 코로나 시대 청소년과 관련된 정책의제를 도출하는 것을 목적으로 한다.
정부에서 운영하고 있는 국민신문고와 국민청원 사이트 내에 있는 총 9개 채널에서 2002년 1월부터 2021년 7월까지 ‘아이’, ‘아동’, ‘청소년’, ‘청년’, ‘학생’ 키워드를 내용에 포함하는 게시글 및 민원 총 265,744개의 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터는 청소년과 유관한 여성가족부, 교육부 및 교육청, 지자체 및 기타 중앙행정기관 데이터로 재추출한 다음 코로나 이전과 이후로 구분하여 대표적인 비정형데이터 분석방법인 토픽모델링(Latent Dirichlet Alocation: LDA)을 적용하여 분석하였다.
분석 결과 여성가족부, 교육부, 교육청, 지자체 및 기타 중앙행정 기관의 토픽이 분류되었다. 주요 토픽으로는 가족대상 상담서비스 기관 및 지원확대, 아동관련 기관의 성범죄·아동학대 정보 및 경력조회 시행, 맞벌이 가정에 대한 육아 지원서비스 확대, 성매매·자살 예방 의무교육 실시, 청소년대상 술·담배 판매자에 대한 처벌강화 및 청소년증 의무발급, 한부모가정 및 저소득층에 대한 양육비 지원 확대, 아동폭력 예방 교육확대 등이 있었다. 비정형 민원데이터 분석은 온라인에서 실시간으로 생성되고 있는 다양한 시민들의 의견을 정책에 수렴 가능하게 함으로써 보다 실질적인 청소년 정책의제 도출 및 수립을 가능하게 할 것이다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to draw up policy agendas related to the youth in the post-COVID-19 era by analyzing vast amounts of unstructured civil complaint data generated online based on the concept of smart governance.
From January 2002 to July 2021, a total of 265,744 posts and complaints were collected from a total of nine channels within the government-run e-People and National Petition site, including keywords such as “kids,” “children,” “youths,” “adolescence,” and “students.” The collected data were re-extracted for data from the Ministry of Gender Equality and Family, the Ministry of Education and the Office of Education, local governments, and other central administrative agencies related to adolescents. It was then analyzed, before and after the COVID-19 pandemic by applying Latent Dirichlet Allocation (LDA) as a representative unstructured data analysis method of topic modeling.
As a result of the analysis, topics from the Ministry of Gender Equality and Family, the Ministry of Education, the Office of Education, local governments, and other central administrative agencies were classified. Major topics included expanding counseling services and agencies for families, checking sex crime·child abuse information and background, increasing childcare support services for double-income families, implementing compulsory education to prevent prostitution·suicide, strengthening punishment for those who sell liquor or cigarette to the youth, mandatory issuing the youth card, expanding child support expenses for single-parent families and low-income brackets, increasing education to prevent the violence against children. The analysis of unstructured civil complaint data will enable the creation and establishment of more practical youth policy agendas by allowing the opinions of various citizens generated online in real time to be reflected in policies.

목차 (Table of Contents)

• [표지]
• [보고서를 펴내며]
• [연구요약]
• [차례]
• 표목차
• 그림목차
• [제1장 서론]
• 1. 연구의 배경
• 2. 연구의 목적
• [제2장 연구방법]
• 1. 스마트 거버넌스: Co-creation과 지능화 기술의 접목
• 2. 비정형데이터를 통한 청소년 정책의제 도출
• 3. 분석 대상 및 데이터 수집
• [제3장 연구결과]
• 1. 기초 분석 결과
• 2. 주요 중앙행정기관별 LDA 분석 결과
• 3. 코로나 전후 청소년 정책 이슈 변화
• [제4장 결론 및 정책 제언]
• 1. 주요 연구 결과 및 의의
• 2. 향후 연구 과제
• [참고문헌]
• [부록]
• [국문초록]
• [ABSTRACT]
• [2021년 한국청소년정책연구원 간행물 안내]