빅데이터 분석을 통한 유기견 인식 변화 연구

Abstract

본 연구에서는 빅데이터 분석을 통해 유기견에 대한 국민 인식 변화를 분석하고자 한다. 농림축산검역본부는 반려동물 보호 복지 실태조사 및 동물보호에 대한 국민의식 조사를 해마다 진행해왔다. 하지만 꾸준히 증가하고 있는 유기 동물을 구조하고 파악하기 위해서는 다양한 관점에서 바라볼 필요가 있다. 빅데이터는 4차 산업혁명의 핵심 데이터 기술로 21세기를 살아가는 우리 삶에 아주 중요한 영향을 미친다. 이러한 빅데이터 분석을 통해 현재 직면하고 있는 문제들을 분석하여 해결하는 것이 중요하다. 2019년을 기준으로 구조·보호, 유실·유기 동물은 13만 5,791마리며, 개가 75.4%, 고양이는 23.5% 기타는 1.1%로 집계되었다. 이 중, 가장 많은 비중을 차지하고 있는 유기견에 대해 분석해 보고, 국민들의 인식 변화를 알아볼 필요가 있다. 2017년 1월부터 2020년 7월까지의 데이터를 수집하여 유기견을 키워드로 한 사회적 이슈의 양적변화가 유기견에 대한 국민 인식에 어떠한 영향을 끼쳤고, 긍정/부정적인 인식에 영향을 주는 요인들을 분석하였다. 데이터 유형은 첫 번째, 네이버 및 다음, 구글과 같은 포털사이트에서 23만 건 이상의 데이터를 수집하였고, 두 번째, 공공데이터 포탈에서 api를 통해 35만 건 이상의 실제 유기견 데이터를 수집하였다. 연구 결과, 유기견과 관련한 문서는 수집 기간의 월 평균 5,472건이며, 실제 유기견 수는 월 평균 7,505마리이다. 휴가철과 개 물림 사고가 유기견과 관련한 대표적인 사회적인 이슈로 뽑았다. 또한 유기견 수와 유기견과 관련한 문서 수는 양의 상관관계를 가지고 있음을 확인할 수 있었다. 다음으로 2017~2018년과 2019~2020년을 나누어 텍스트 마이닝을 진행하였고, 그 결과 공통적으로 ‘유기견’, ‘강아지’, ‘입양’, ‘아이’, ‘반려견’, ‘반려동물’, ‘기부’ 의 빈도가 가장 높게 나타났다. 차이점으로는 ‘안락사’ 순위가 해가 지나면서 높아졌고, ‘분양’ 키워드의 경우 순위가 낮아졌다. 유기견에 대한 인식을 분석하기 위해 감정분석을 진행하였고, 문서의 55.58%의 비율로 긍정적으로 바라보는 시선이 나타났다. 긍정/부정에 나타나는 요인(키워드)을 선정하여 연관성 요인을 분석해본 결과, 부정의 경우 피해 관련 키워드끼리 연관성이 높게 나타나지 않았다. 반면, 대안 관련 키워드의 경우 키워드끼리 연관성이 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 이 연구는 유기견에 대한 정책 수립이나 다른 연구에 활용될 수 있는 기본 데이터로써 의의를 가질 것이다. 유기견에 대한 인식을 개선하고 책임의식을 기를 수 있도록 문제를 해결해 나가는데 도움이 되기를 기대한다.