[함께 생각해보는 시간] 소셜 빅데이터를 활용한 청소년 자살담론 분석

"성적 때문에 뛰어내리고 싶어요..."

 

- 소셜 빅데이터 분석을 통해 살펴본 청소년 자살 -

 정보화 사회 속에서 인터넷과 스마트 기기가 급속하게 발전함에 따라 사람들의 커뮤니케이션은 대부분 SNS에서 이루어지고 있다. 이런 현상이 우리 사회의 아날로그적 관계와 소통을 위협한다는 우려의 목소리도 있지만, SNS 상에서 이루어지는 사람들의 커뮤니케이션을 빅데이터 관점에서 분석해보면 자살을 예고하는 위험신호의 흔적을 파악할 수 있다. 

 「2015 자살예방백서」의 특집편에 간략히 소개된 ‘인터넷과 자살’의 소셜 빅데이터를 통해 청소년의 자살 담론 분석을 좀 더 자세히 알아보도록 하자.

 

<주요 청소년 자살 원인 월별 추이>　ⓒ　한국보건사회연구원 송태민 통계정보연구실장

  우리나라의 자살에 의한 사망률(자살률)은 2012년 인구 10만 명 당 29.1명으로 OECD 34개국 중 가장 높으며(OECD health data, 2014), 특히 10대부터 30대까지의 2013년 사망원인 1위는 자살로 나타났다(통계청, 2013). 또한, 보건복지부 2013년 조사에 의하면 지난 1년간의 청소년 자살생각률은 16.6%, 자살계획률 5.7%, 자살시도율 4.1%로 나타났으며, 우울감 경험률은 30.9%에 이르는 것으로 나타났다. 청소년 자살생각의 주된 이유로는 성적 및 진학문제(28.0%), 경제적 어려움(20.5%), 외로움 및 고독(14.1%), 가정불화(13.6%), 직장문제(6.7%), 기타(17.1%) 나타났다(통계청, 2013). 이와 같이 자살이 청소년 사망의 주요 원인으로 나타남에 따라 전 세계적으로 청소년 자살을 예방하기 위해 다차원적인 노력을 하고 있다.

 

 최근 스마트기기의 보급이 확산됨에 따라 모바일 인터넷과 SNS 이용이 급증하고 있다. 청소년에게 SNS는 일상생활 속에서 갖는 우울한 감정이나 스트레스, 고민을 서로 이야기하고 들을 수 있는 공간이다. 따라서 SNS 상에서 나타나는 자살에 대한 감정표현이나 심리적 위기 행태들을 분석하면 자살위험징후나 유의미한 패턴을 감지할 수 있다. 이는 자살을 예방하는데 긍정적 효과를 발휘할 수 있을 것이다.

 

 시간이 지날수록 SNS를 통해 전송되는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하면서 이른바 빅데이터가 경제적 자산으로서의 가치를 인정받고 있다. 청소년 자살의 원인과 관련 요인을 구명하기 위해 기존에 실시했던 횡단적 조사나 종단적 조사 등을 대상으로 한 연구는 정해진 변인들에 대한 개인과 집단의 관계를 보는 데에는 유용하나, 사이버 상에서 언급된 개인별 담론(buzz)이 사회적 현상들과 얼마나 어떻게 연관되어 있는지 밝히고 원인을 파악하는 데는 한계가 있다. 따라서 자살 원인에는 사회 심리적 이용이 광범위하게 작용하여 그에 대한 예측 및 관리를 위해서는 빅데이터의 활용 및 분석이 요구된다.

 

<자살에 대한 긍정적 인식 표현>　ⓒ　한국보건사회연구원 송태민 통계정보연구실장

 2011년 1월 1일부터 2013년 3월 31일까지 ‘인터넷 뉴스, 블로그, SNS(트위터, 미투데이)’ 등의 온라인 채널에서 발생한 “청소년 자살”, 및 “자살”관련 온라인 문서(본문, 댓글 포함)등을 분석한 결과는 다음과 같다.

 

1. 자살 관련 사회이슈 발생 시 자살 관련 버즈량이 급증하였다. 특히 연예인이 자살했을 때 온라인 버즈 반응은 폭발적으로 증가하였다.

2. 요일별로는 일주일 중 수요일에 자살 관련 커뮤니케이션이 활발했으며, 시간대별로는 20시에서 24시 사이에 가장 활발한 것으로 나타났다. 자살

3. 자살 관련 온라인 커뮤니케이션이 이루어지는 주된 채널은 SNS다. 자살과 청소년 자살 모두 SNS의 버즈 점유율이 가장 높았으나, 청소년 자살의 경우 상대적으로 SNS 외 타 채널에서의 커뮤니케이션도 활발하게 일어났다. 2013년 청소년 자살의 경우 커뮤니티 카페 버즈 점유율이 크게 증가하였는데, 주로 게임·애니메이션 커뮤니티 카페에서 자살 관련 버즈가 다수 발생하였다.

4. 온라인 버즈 분석 결과 청소년 자살 원인 1위는 ‘학업 스트레스’로 나타났다. 자살 토픽에는 성폭력이, 청소년 자살 토픽에서는 왕따의 비율이 높게 나타났다.

5. 자살유형 및 방법에 대한 온라인 버즈는 ‘투신자살’이 가장 높은 비중을 차지했다. 자살과 청소년 자살 모두 투신자살이 자살 유형 및 방법 1위로 나타났다. 특히 청소년 자살에서 투신자살의 비중은 87%로 절대적으로 높은 비율을 보였으며, 자살에서는 분신자살과 동반자살이, 청소년 자살에서는 목매달기, 음독자살이 2위와 3위를 차지하였다.

6. 자살을 긍정적으로 인식하는 버즈량이 증가했다. 자살에 대한 긍정적·부정적 인식이 명확한 표현적 버즈만을 분석한 결과, 긍정적 인식 문서의 비중이 부정적 인식 버즈보다 높게 나타났다. 자살과 청소년 자살 두 토픽 모두 3년간 긍정적인 인식 버즈의 비중이 지속적으로 증가하였다. 최근 몇 년 사이 주된 사회 병폐로 대두된 청소년 자살 문제에 대한 효과적인 대응 정책 마련을 위해 다양한 온라인 채널에서 발생하는 청소년 자살 관련 버즈에 대한 지속적인 연구가 필요하다. 시간대별, 일별, 주별, 월별 단위의 청소년 자살 언급 온라인 버즈량의 패턴을 분석하여 커뮤니케이션이 활발한 주기에 대한 특별한 대응이 마련해야 할 것이다. 또한 주요 자살 원인과 방법, 자살 관련 감성 표현 등 자살 징후와 연관된 소셜 분석의 고도화가 함께 모색되어야 한다.

끝으로 청소년은 온라인에서 자살과 관련한 담론을 주고 받을 수 있으며, 이러한 언급이 실제적인 자살과 관련된 심리적·행동적 특성으로 노출이 될 수 있기 때문에 자살 모형 예측에 따른 위험 징후가 예측되면 실시간으로 개입할 수 있는 애플리케이션(가칭: 청소년 생명존중 온라인 게이트키퍼)을 기획해야 한다. 이러한 애플리케이션 프로그램은 청소년 자살에 대한 위험징후가 예측되면 소셜 담론의 분석에서 추측된 위험요인을 줄일 수 있는 맞춤형 서비스를 실시간으로 제공할 수 있도록 개발되어야 할 것이다.