Analysis of Perception of Climate Change Using Social Media

소셜미디어를 활용한 기후변화에 대한 인식변화 분석

Abstract

This study aims to analyze how the public perceive the climate change in South Korea. The climate change has been highlighted due to its social and environmental impact on future society during decades. In recent, the outbreak of COVID-19 alerted the causal relationship between diseases and the climate change and forced decision-makers to cope with possible future epidemics. Along with the social and political importance of the climate change, the perception and actions of the public also become significant. Thus, this study analyzes the trends in the public perception of climate change before and after the COVID-19, using social media big data from March 1, 2019 through February 28, 2022. The results show that the negative perception dominated the public's perception, but a little positive perception implies that numerous policies on the climate change may help the public convert their negative perception to the positive. This study may help the decision-makers develop future policies and strategies on the climate change and carbon neutrality by considering the demand-side perception, such as South Korean perception.

본 연구는 소셜미디어 빅데이터를 활용하여 기후변화에 대한 일반대중들의 인식변화를 분석한다. 기후변화는 지난 반 세기 동안 주요한 사회적 문제로 지속적인 관심을 받아왔다. 코로나19 이후에도 펜데믹 출현 가능성과 함께 기후변화 대응책을 마련하는 것이 시급한 과업으로 재조명되었다. 본 연구는 코로나19 전후에 나타나는 기후변화 인식변화를 분석하기 위해, 주요 소셜미디어를 중심으로 2019년 3월 1일부터 2022년 2월 28일까지 총 3개년의 데이터를 수집하였다. 데이터를 가공하여 기후변화 연관어, 기후변화에 대한 감성어 등과 기후변화 대응 주체별 움직임을 포착하였다. 분석결과, 기후변화가 기후위기로 인식되는 상황에서 부정적인 인식이 지배적이었으나, 긍정적인 인식도 일정부분 상존하는 것으로 나타나, 기후변화에 대한 대응책이 긍정적인 인식을 이끌었음을 유추할 수 있다. 본 연구결과는 기후변화에 대한 국민적 인식변화를 포착하고, 주요주체에 대한 국민적 관심도의 변화를 포착함으로써, 사회적 문제를 해결하기 위한 기업의 전략과 정부의 정책을 수립하는 데 국민적 인식을 검토할 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

I. 서론

글로벌 기후변화와 기후위기 대응은 지역적인 관점에서 벗어나 국제사회가 공동으로 대응하는 중차대한 사회적 문제가 되었다. 각국 정부와 국제사회에서는 기후변화에 대응하기 위한 적응대책에 노력하고 있다. 대표적으로 파리협정(Paris Agreement)을 통해 모든 국가가 2020년부터 기후행동에 참여하며, 5년 주기 이행점검을 통해 점차 노력을 강화하도록 규정하고, 2023 년부터 5년 단위로 파리협정의 이행 및 장기목표 달성가능성을 평가하는 이행점검 실시(global stocktaking)규정을 포함하고 있다. 한국도 국제사회의 기후변화 대응노력에 동참하기 위해 2016년 파리협정 국내비준 절차를 완료하였다. 또한 자국 상황을 고려하여 온실가스 감축목표를 제시하는 ‘국가결정기여 (NDC, Nationally Determined Contribution)’에 대응하여 2030년까지 2017년 대비 24.4% 감축 목표를 포함하는 2030 NDC 갱신안을 2020년 제출하였으며, 나아가 2050 탄소중립 목표 달성에 기여하고자 2030년까지 2018년 대비 40%를 감축하는 2030 NDC 상향안을 발표하고, 2021년 12월 유엔에 제출한 바 있다[1].

이처럼 기후변화는 국가적 차원에서 모든 지역의 다양한 연령층이 직·간접적이고 장기적으로 대응해야 하는 글로벌 메가트렌드임이 분명하지만, 기후변화로 인한 피해를 직접적으로 영향을 받는 일반 시민들은 정책 및 계획 수립에서의 논의과정에 배제되어 왔으며[2], 이러한 기후변화 문제해결은 국민들의 의식과 수요를 부합할 시 그 시너지를 기대할 수 있다. 즉 정책수립과정에 일반시민들의 의사를 반영할 수 있는 방법이 필요하며 [3], 이를 반영한 다양한 정책시도를 추진하고 있다[4].

특히, 코로나19를 겪으면서 기후변화가 더욱 중요한 이슈로 부상하였다. 기후변화가 생태계 파괴에 심각한 영향을 미침으로써 인수공통 감염병의 매개체인 동물들이 서식처에서 밀려나 인류의 건강을 위협하고 있는 실정이다[5][6]. 이렇듯 코로나19와 기후변화 모두 인간활동의 결과라는 점에서 밀접한 관련이 있으며[7], 이에 본 연구에서는 코로나19 전후에서의 기후변화에 대한 대중들의 인식변화를 살펴보고자 한다.

국민적 인식과 관심도의 변화를 파악하기 위해 소셜미디어 분석을 활용한다. 미세먼지, 이상기온, 가뭄 등의 다양한 기후변화는 국민들의 관심과 우려를 받고 있는 문제이며, 재난현상에 대해 직접적으로 피해를 겪거나, 대중매체들을 통해 접할 시 이는 대중들의 기후변화 인식에서도 중요한 영향을 미친다. 대중들은 실시간 혹은 직접적으로 소셜미디어 매체를 통해 여러 주제에 대하여 자신만의 생각·의견·경험들을 자유롭게 게시하며 일상을 공유하고 소통하고 있다. 특히 ‘기후변화’는 즉각적인 대응이 필요한 사회문제로써, 위기 상황에서 대중들의 감정적인 공감의 확산도구로 활용되고 있다. 소셜미디어 분석은 대중들의 시기별 감성과 관심사를 파악할 수 있는 연구방법으로, SNS 분석을 통해 여론의 흐름을 파악하고[8] 개인의견을 표출하는 행위가 증가하였다는 연구결과도 진행된바 있다[9][10]. 즉 소셜미디어 분석을 통해 포스팅되는 대량의 데이터를 기반으로 유형별 전략을 수립하고, 대중들의 정책이슈 인식변화를 분석하는 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다.

본 연구는 소셜미디어 분석 플랫폼인 썸트렌드를 활용하여 국민적 인식분석을 수행하였다. 수집한 데이터는 2019년 3월부터 2022년 2월까지의 기후변화 관련 키워드와 감성어이다. 특히, 키워드에는 산업, 대학, 국제기구 등 산업적·사회적 변화와 관련된 주요 주체들에 대한 언급이 다수 포함되어 있어, 국민이 주체의 역할이나 활동을 바라보는 시각이 포함될 것으로 기대할 수 있다. 또한 관련 게시물에서 사용된 감성단어와 연관단어에 대한 키워드 분석을 통해 대중들의 관심사와 정서변화 추이를 살펴보고, 기후변화와 관련하여 시의적인 현안이슈들도 함께 살펴보았다. 본 분석을 통해, 국민들이 바라보는 기후변화에 대한 인식변화와 시각을 파악하여, 향후 기후변화 대응을 위한 기업의 전략과 정부의 정책적 방안을 도출하는데 기초자료로 활용될 수 있다.

본 연구는 다음과 같이 구성되어 있다. 먼저 Ⅱ장에서는 연구에서 활용되는 주요 개념들에 대한 문헌 검토를 수행하였으며, Ⅲ장에서는 연구에 사용된 데이터에 대한 방법론을 설명하였다. Ⅳ장에서는 연관어와 감성어에 대한 기초통계 및 세부 분석결과를 제시하며, Ⅴ장에서는 본 연구의 결론 및 시사점을 제시하고자 한다.

Ⅱ. 이론적 배경

1. 기후변화와 사회적 인식연구

인식변화 분석 연구 중, 기후변화에 대한 주제로 진행된 선행연구를 살펴보면 설문조사 및 면접조사, 소셜미디어 분석을 통한 인식변화 연구가 주를 이루었으며, 분석을 통해 정책수립 근거자료로 또는 정책적 소통방안을 제시하였다. 이는 방법론 차원에서 정량적 분석과 정성적 분석으로 구분하여 볼 수 있으며, 먼저 정성적 분석을 수행한 연구를 살펴보면, 이승준 외[11]의 연구는 기후변화 위험과 관련하여 효과적인 정책추진을 위해 한국인의 기후변화 위험 관련 인식분석을 진행하여 그 유형을 정리하였다. 심층면접 및 설문조사를 통해 얻은 응답데이터를 이용하여 각 군집의 특성을 정의하 였으며, 분석결과 개인차원 문제인식해결 군집, 적극적인 문제인식해결 군집 그리고 소극적인 문제인식해결의 3가지 군집으로 한국인의 기후변화 위험 인식유형을 분류하였다. 공중상황이론을 적용하여 각 군집에 대한 문제인식 및 제약인식의 정도를 파악하고 각 군집에 정의된 특성정보를 바탕으로 하여 각 유형에 대한 효과적인 정책적 소통방안을 제시하였다. 또한 차주영 외[12]는 수도권 거주민을 대상으로 한 면접조사를 통해 기후변화에 대한 인식이 기후변화대응 정책수요에 미치는 영향을 파악하였으며, 분석결과 적극대응형, 책임 전가형, 화이트컬러종사자, 저연령층에서 기후변화대응 수요에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이들을 주요 수요자층으로 선정하여 보다 적극적인 기후변화에 대한 교육·홍보 전략이 필요하다고 분석하였으며 이러한 수요자층의 식별을 통해 향후 정책수립의 근거자료로 활용할 수 있다고 전망하고 있다.

다음으로 정량적 분석을 활용한 연구를 살펴보면, 정예림 외[13]는 2017년 6월에서 2018년 5월(1년) 기간 동안 트위터, 네이버 블로그의 모든 게시글을 대상으로 국민들의 기후변화에 대한 인식과 반응을 분석하여 정책수요를 파악하고자 하였다. 분석결과, 정부가 기후변화에 대한 강력한 의지를 표명할 수 있는 법, 제도적 기반을 요구하고 있는 것으로 나타났다. 최충익[14]은 기후변화에 따른 영향을 받는 산업 5개 분야(에너지, 수송, 폐기물, 농업, 산림)와 탄소를 검색키워드로 하여 네이버 뉴스포털 1990년부터 2020년 6월까지의 자료를 대상으로 기후변화 정책동향에 대한 빅데이터 분석을 하였다. 분석결과 1990년대에는 온실가스, 지구온난화, 이산화탄소 등에 따른 UN협약, 국제사회에서의 노력이 주요하게 다루어진 반면, 2000년대와 2010년대에는 온실가스, 배출, 미국, 등 국제사회 및 정부의 대응이 주요 이슈로 다루어졌다. 한편 2020년대에는 대응과 함께 탄소중립, 기업 등이 키워드로 등장하며 과학기술혁신과 금융에 대한 관심이 크게 증가하고 있는 것으로 나타났다. 이처럼, 정성적 분석과 정량적 분석을 통해, 기후변화에 대한 국민적 인식에 대한 시사점을 끌어내는 연구들이 집중적으로 수행되고 있었다.

코로나19가 전 세계적인 트렌드를 변화시켰다고 강 조되는만큼, 기후변화 역시 현재 인류의 최대 관심사로써 중요한 키워드라 할 수 있다. 코로나19와 기후변화 모두 인간활동으로 인해 비롯된 것으로 서로 밀접하게 관련되어 있으나 코로나19 전후의 인식변화를 비교한 연구는 부족한 실정이다. 또한 전 세계가 기후변화에 악영향을 미치는 국가 또는 기업에 대해 주시하고 있으며, 특히 ESG를 법제화하여 기후변화 위기에 주도적으로 대응함으로써 구속력있는 규범으로 작용되고 있다[14]. 따라서 본 연구에서는 코로나19 전후에 나타나는 인식변화 분석에 집중함과 동시에, 사회적 문제를 해결하기 위한 정부정책들의 주요 관심사에 대해 파악하고자 한다.

2. 소셜미디어 빅데이터 기반 인식분석 접근법

빅데이터는 디지털 환경에서 생성되는 초대용량의 데이터로서 기존의 데이터 처리 기술로는 수집ㆍ저장ㆍ 관리ㆍ분석이 어려운 규모의 데이터로 정의되는데, 기존의 데이터와의 차이점은 용량, 형태의 다양성, 빠른 속도, 정보의 정확성, 높은 가치로 요약된다[16]. 이는 저비용으로 가치를 창출할 수 있는 대규모 데이터이다 [17]. 또한 작은 용량에서는 발견할 수 없는 새로운 통찰을 추출 할 수 있으며, 소비자들의 인식 및 트렌드 파악, 시장 흐름 등을 분석하기에 적합하다는 특징이 있다[18]. 이러한 빅데이터를 활용한 분석으로는 텍스트 마이닝, 데이터 마이닝, 평판 분석, 소셜 네트워크 분석 (SNA), 클러스터 분석, 현실 마이닝 등 6가지로 나눌 수 있다[19]. 이 중 텍스트 마이닝은 웹페이지, SNS, 전자저널, 이메일 등과 같이 비정형화된 텍스트 자료를 대량 수집하여 의미있는 패턴과 관계성을 분석하는 과정을 의미한다[20]. 이는 단순히 파편적인 키워드를 수집하는 수준이 아닌 맥락을 분석하여 데이터 속에 숨겨진 패턴을 발견하여 가치 있는 결론을 도출할 수 있다 [21]. 분석 방법으로는 단어 빈도분석, 연관분석, 감성분석 등이 있다[22]. 단어 빈도분석은 단어들이 발생하는 빈도를 파악하여 워드 클라우드(Word Cloud) 등의 방법으로 텍스트를 시각화 하는 것으로 이는 분석대상과 목적에 따라 그 명칭이 키워드 분석, 언급량 분석 등으로 사용된다. 연관분석은 목적변수가 없는 상태에서 숨겨진 패턴을 찾는 것으로 문서 내에서 동시에 출현하는 단어를 파악하여 단어 간의 상관관계를 계산하는 기법이며 감성분석은 텍스트를 지배하는 긍정, 부정에 대한 감정을 파악하는 것으로 문서의 감정을 수량화하여 분석할 수 있다[23].

이러한 빅데이터 분석을 활용하기 위해 블로그, 트위터와 같은 SNS 데이터를 활용하는데 소셜미디어 플랫폼은 이용자들이 사회적인 현상이나, 개인적인 정보나 의견을 공유하는 등의 상호관계를 통해 콘텐츠가 생산되는 곳이다. 이는 기존의 매스미디어보다 더 많은 신뢰와 공감을 주는 경향이 있으며, 사회현상과 변화를 빠르게 측정할 수 있다는 장점이 있다[24]. 빅데이터는 객관적인 정보에 기반한다는 점에서 국내에서는 정책 수요나 이해관계의 동향을 키워드로 분석한 연구가 이 루어져왔다. 이를 이용하는 주체는 민간에서부터 공공에 이르기까지 다양하며, 연구분야에서도 보건, 의료, 날씨, 에너지 소비패턴 등 광범위하다[25]. 빅데이터를 활용하여 주제별 인식변화 분석을 한 선행연구를 살펴보면 김정미 외[26]는 영육아 보육정책에 대한 국민정서 분석을 위해 트위터, 페이스북 등에서 일반대중들의 게시글을 추출하여 구간별 감성분석, 키워드 연관성 분석 등을 실시하였다. 이미숙[27]은 환경분야의 정책수요 분석을 위해 뉴스, 블로그 등에 나타난 게시글의 빈도분석 및 연관성 분석을 진행하였으며 환경 전반에 대한 세부분야별 국민의 관심도와 중요도 등을 살펴보았 다. 송태민[28]은 보건복지정책 동향분석을 위해 블로그, SNS, 게시판 등에서 수집한 소셜빅데이터를 활용하여 한국의 보건복지 정책 수요에 대한 예측모형을 개발하고자 하였다. 박태형 외[29]는 중소기업에 대한 국민들의 인식을 파악하고 중소기업과 관련성이 높은 키워드 도출을 통한 미래방향을 제시하고자 빅데이터를 활용하여 인식 및 동향분석을 실시하였다. 김도연[30]은 빅데이터를 활용한 연관어 탐색을 통해 공유주택의 인식이 어떻게 변화하고 있는지 살펴보았다.

본 연구에서는 블로그, 인스타그램, 트위터, 커뮤니티 등 다양한 소셜미디어 원천을 포함하여 인식변화를 분석한다. 또한 관련 키워드 분석을 통해 소셜미디어 상에서 국민들이 중점적으로 살펴보는 시의적인 사회적 이슈와 주체의 변화를 심층적으로 파악하고자 한다.

Ⅲ. 연구방법론

본 연구의 목적은 텍스트 마이닝을 활용하여 국내 소셜미디어에서 기후변화에 대한 일반대중들의 사회적 인식변화를 파악하고자 한다. 단순 검색량 기반이 아닌 대중들이 소셜미디어에 작성한 게시물에 대한 분석결과를 통해 ‘기후변화’라는 키워드에서 사용된 소셜미디어별 기초통계를 파악하고, 나아가 시기별 감성은 어떠 하였는지, 연관된 키워드들은 무엇인지를 파악하여 대중들의 기후변화에 대한 인식변화를 살펴보고자 한다. 본 연구를 위해 진행한 프로세스는 [그림 1]의 프로세스를 따른다. 첫째, 데이터 수집단계에서는 국내 소셜미디어를 대상으로 하여 대표키워드 ‘기후변화’ 키워드 검색을 통해 1차 기초데이터를 확보하였다. 둘째, 데이터 정제단계에서는 연관어를 대상으로 하여 대표단어 통합 및 구간별 언급이 없는 경우 분석대상에서 제외하는 작업 등의 텍스트마이닝을 진행하였다. 셋째, 데이터 분석단계에서는 최종적으로 분석된 연관어와 1차 수집데이터를 기준으로 한 감성어 분석을 각각 실시하였다.

그림 1. 데이터 정제 프로세스

1. 데이터 수집

본 연구는 소셜미디어 분석 데이터를 수집하기 위해, 썸트렌드(Sometrend)를 사용하였다. 썸트렌드는 ㈜바이브 컴퍼니에서 자체 개발한 인공지능 및 빅데이터 기술 ‘소피아플랫폼(SOFIA Platform)’을 활용하고 있다. 또한 58종의 원시데이터, 71종의 지식베이스, 60종의 인공지능 및 빅데이터 세부모듈로 구성된 심층 의미 이해 기반의 설명 가능한 인공지능 기술과 빅데이터 분석을 통한 초대용량 지식맵 구성과 분석기반으로 국내 최대 소셜미디어 데이터를 확보하고 있어 수초 내에 소셜 빅데이터 분석결과의 탐색이 가능하다는 이점이 있다. 분석프로그램에서 제공하는 소셜미디어 범위는 트위터, 커뮤니티, 블로그, 인스타그램, 유튜브, 뉴스기사이며 커뮤니티의 경우 약 7,000여개의 커뮤니티에서 생성되는 문서이다. 블로그는 파워블로그를 시작으로 활성화 정도가 높은 곳을, 인스타그램의 경우 신뢰도 확보를 위해 팔로워 기준으로 영향력 있는 계정의 포스트가 자동으로 수집된다. 수집되는 양이 많을수록 그 속에서 더욱 정제된 대중들의 인식변화를 분석할 수 있다.

이러한 썸트렌드 플랫폼에서는 1) 분석단어가 언급된 각 커뮤니티 채널 내 문서(게시글)에 대한 빈도 수를 나타내는 ‘언급량 분석’, 2) 분석단어가 포함된 커뮤니티 채널 문서 내에서 높은 상관 관계를 갖는 연관단어를 나타내는 ‘연관어 분석’, 3) 분석단어가 포함된 각 커뮤니티 채널 문서 내에서 분석단어와 연관성이 높은 긍· 부정을 의미하는 ‘감성어 분석’에 대한 키워드 및 언급건수 데이터를 제공한다[표 1].

표 1. 썸트렌드 소셜미디어 데이터 수집 구성도

데이터 수집을 위해 썸트렌드에서 제공하는 소셜미디어 중, ‘커뮤니티’, ‘인스타그램’, ‘블로그’, ‘트위터(리트윗제거)’를 분석대상으로 하였으며, 동의어 및 유의어를 포함하지 않고 ‘기후변화’로 한정하여 대표적인 검색어로 설정하였다. 시기적인 범위는 최근 3년(2019년 3 월-2022년 2월)으로 하였으며, 연구의 분석프로그램인 썸트렌드에서 최대 1년 범위로 추출이 가능하여 최근 3년에 대한 데이터를 ‘3월’을 기준으로 하여 《1기》 2019년 3월-2020년 2월, 《2기》2020년 3월-2021년 2월, 《3기》2021년 3월-2022년 2월로 하였다. 2020년 3월 본격적으로 코로나 19가 한국에 확산된 시점임을 반영하여 전후의 변화를 포착하기 위해 시기를 구분하 였다. 데이터 수집 시, 최대건수가 언급량 기준 500위까지 산정되며, 각각 Excel로 추출된 연도별 500위의 동일 키워드를 기준으로 통합하면서 745개 연관어와 1,938개 감성어로 재정리되었다[표 2].

표 2. 분석 기초정보

2. 데이터 정제

데이터 정제작업의 신뢰성을 확보하기 위하여 모호한 단어일 경우 수집기간에 맞추어 썸트렌드에 검색된 실제 채널원문에 접속하여 해당 키워드가 문서에서 사용된 실제 의미에 대하여 교차체크를 하였다. 또한 주관성을 배제하기 위하여 전문가 집단 2인과 추가 작업을 진행하여 정확한 의미파악을 하고자 하였으며, 다음과 같이 데이터 정제작업을 진행하였다.

첫째, 연관어 데이터 정제의 경우, 앞서 1차 수집한 745개의 단어를 대상으로 하여 의미가 같거나, 주제가 비슷할 경우 대표적인 하나의 단어로 통합하였다. 예를 들어, [표 3]과 같이, 고온현상/이상기온/최고기온 등을 통합하여 ‘이상기온’으로 변환하였고, 탄소중립/탄소제로/저탄소 등을 통합하여 ‘탄소중립’으로 변환하였다. 본 단계에서는 120개의 유사 단어들을 통합하여 625 개의 연관어로 1차 작업을 거쳤다.

표 3. 유사 연관어 정제 예

둘째, 앞서 정제 작업한 연관어 625개를 기준으로 본 연구에서 분석하고자 하는 ‘기후변화’라는 주제와 직접적인 관련이 없거나 단어 자체로써 의미가 없는 불용어의 경우 삭제하였다[표 4]. 또한 최근 3년 동안 해당 단어에 대한 전체 언급량이 순위권 200위 이상 기준으로 2구간에서 모두 0건이거나, 가장 최근년도(3기)에서 0 건인 경우에도 분석에서 제외하였다. 다만 주요 이슈특성에 따른 데이터 분류방법에서 후술할 “주체” 및 “환경” 부문과 관련된 주요 키워드일 경우, 0건 구간이 있더라도 분석대상에 포함시켰으며[표 5], 해당 작업을 통해 최종 301개 단어의 연관어를 도출하였다.

표 4. 유형별 정제 연관어 예

표 5. 주체 및 환경부문과 관련되어 제외하지 않은 연관어 예

감성어에 대한 데이터 정제는 앞서 살펴본 바와 같이 연관어와 동일한 방법으로 3개년도에 걸쳐 데이터를 추출하였으며, 각각 추출된 연도별 500위의 동일 감성어 단어를 기준으로 통합하면서 최근 3년간의 감성어는 총 1,938개의 단어로 재정리되었다. 다만 감성어의 경우 단어 자체에 대한 분석보다 단어가 가지는 속성에 대한 인식변화를 분석하는 것이 목적이므로 본 연구에서는 1차적으로 추출된 1,938개의 모든 감성단어를 기준으로 소셜미디어에 나타난 대중들의 긍부정 평판 및 이미지 변화양상을 살펴보았다.

따라서 본 연구를 위해 최종적으로 분석된 데이터1는 [표 6]과 같이 ‘연관어 301개’ 단어, ‘감성어 1,938개’ 단어를 분석대상으로 하여 연구를 진행하였다.

표 6. 연관어 및 감성어 최종분석 데이터

Ⅳ. 분석 결과

1. 기초통계

1.1 소셜미디어별 기초통계

소셜미디어별 기초통계의 경우, 데이터 정제 전의 1 차 수집데이터를 기준으로 분석하였다. 이는 기후변화에 대한 키워드들이 각 커뮤니티 채널에서 다양하게 사용된 움직임을 살펴보기 위함이다. 분석결과, 최근 3년간 커뮤니티, 인스타그램, 블로그, 트위터에서 총 230,065건의 문서에서 ‘기후변화’에 대한 언급이 있었다[표 7]. 여기에서 언급량이란 ‘기후변화’가 포함된 문서의 개수를 의미하며 언급량이 많을수록 소셜미디어에서 가장 활발히 이야기 되고 있다는 뜻이다. 소셜미디어 중 블로그에서 전체 102,639건(3기 48,864건)으로 기후변화에 대해 가장 많이 언급되고 있음을 나타내고 있으며, 전체기간 동안(1기∼3기) 지속적인 증가추이를 보이고 있었다.

연관어의 경우 총 1,657,303건의 문서(게시글)를 기준으로 745개의 단어가 언급되었으며, 이러한 연관어는 ‘기후변화’ 분석단어가 포함된 문서를 분석 결과, ‘기후변화’와 관련이 있다고 판별되는 단어이다.

이러한 연관어 변화를 통해 ‘기후변화’에 대한 대중들의 인식변화 분석이 가능하며 연관어에서도 언급량이 많이 나왔던 블로그가 2기(31,808건)와 3기(48,864건) 에서 가장 많은 언급량을 나타내고 있으면서 전체기간 동안 지속적인 증가추이를 나타내었다.

즉 블로그에서 기후변화 키워드에 대한 ‘언급문서의 양’과 ‘연관어 빈도 수’가 가장 많았으며, 이는 블로그 플랫폼이 추구하는 형식이 콘텐츠 중심의 포스팅인 점이 특징이며, 특히 파워블로거(1인 미디어)의 경우 대형미디어 못지않은 영향력이 상당히 크게 작용한다. 또한 최근 공공기관에서 SNS를 활용하여 대중과의 소통수 단, 정책홍보, 국민(대학생)참여기자단 등의 목적으로 사용되면서 기후변화와 관련된 게시글 작성이 상당 수 영향을 미친 것으로 분석된다.

긍·부정을 나타내는 감성어는 1,938개의 단어가 총 126,138건으로 집계되었으며 이는 가격·능력·만족도· 신뢰도·인지도 등을 나타내는 속성값을 기준으로 긍정단어·부정단어·중립단어로 구분된다. 즉 최적/인상적/ 합리적 등을 의미하는 긍정어, 비상사태/우려하다/소극적 등을 의미하는 부정어, 주목끌다/비용들다/비용크지않다 등을 나타내는 중립어로 감성어가 구분된다. 이러한 감성분석의 경우 썸트렌드에서 자체 개발한 감성사전을 기반으로 긍정(+1), 중립(0), 부정(-1)으로 감성정도를 분류하는 것이며 예로 ‘난리나다’, ‘주목끌다’와 같이 긍정과 부정에서 모두 쓰이는 중의적 단어의 경우 중립으로 수치화하고 있다. 후술할 바와 같이, 감성어 분석의 경우 1차 수집데이터 전체를 대상으로 데이터 분석을 실시하였으며 이는 이중부정을 의미하는 단어 등에 대한 데이터 정제에 일부 한계점이 존재한다. 다만, 감성어 특성 상 단어 자체에 대한 분석보다 단어가 직관적으로 가지는 속성을 파악하는 것이 주된 목적이며 이에 본 연구에서는 1차 수집데이터를 기준으로 하여 감성어 분석을 진행하였다.

이러한 감성분석은 소셜미디어에 나타난 논쟁이나 정책적인 이슈에 대한 대중의 여론을 파악할 수 있으며, 분석결과 트위터에서 64,736건으로 압도적으로 많은 감성어 언급량을 보였다. 또한 최근 3년동안 부정단어가 51.5%, 긍정단어가 46.3%, 중립단어는 2.2%로 나타났는데 트위터는 단문소통과 실시간 소통이 핵심이며 이러한 구조적인 특징이 기후변화에 대한 대중들의 긍정과 부정의 감정을 공유한 것으로 분석된다. 특히 기후변화의 경우 재난과도 연결이 되는데 이러한 신속함을 요구하는 미디어의 역할도 수행한 것으로 보인 다.

표 7. 소셜미디어 상의 ‘기후변화’ 언급량 1차 기초데이터

1.2 연관어 기초통계

연관어 분석은 텍스트 내에서 ‘기후변화’라는 단어와 연결관계를 형성하는 것을 의미하며, 이러한 변화추이를 살펴보면 최근 3년 동안의 대중들의 인식변화를 분석할 수 있다. [표 8]은 최종 분석대상 301개의 연관어에 대해 전체기간 및 각 시기별 총 언급량을 기준으로 하여 상위 50위에 대한 시기별 연관어를 나타내고 있다.

표 8. 기후변화 연관어 시기별 분석 (상위 50위 기준) 단위: 건

《1기》동안 소셜미디어에 나타난 기후변화와 가장 연관되어 있는 단어순으로 살펴보면 ‘환경부’, ‘지구’, ‘변 화’, ‘환경’, ‘온실가스’ 순으로 나타났다. 1기에서 가장 많은 연관어로 집계된 ‘환경부’의 경우, 2기에서는 주요 50위에서는 언급되었으나 최근 1년간 50위 이내에서는 언급되지 않은 점이 특징이다. 《2기》의 경우 ‘지구’, ‘환경’, ‘변화’, ‘온실가스’, ‘이상기온’으로 분석되었다. 특이할 만한 점은 시기적으로 ‘코로나’, ‘감염병’이 2기에 각각 6위, 11위로 상위권 이내에 등장하였으며, 3기에서는 각각 22위, 29위로 다소 언급량에서 낮아진 점을 찾아볼 수 있다. 《3기》를 살펴보면, ‘온실가스’, ‘환경’, ‘지구’, ‘변화’, ‘정부’이며 ‘온실가스’의 경우 전체기간 동안 꾸준히 상위권에서 언급되었으며 특히 최근 1년간 기후변화에서 가장 많이 언급된 단어로 나타났다. 또한 《전체기간》을 기준으로 살펴보면, ‘지구’, ‘환경’, ‘변화’, ‘온실가스’, ‘이상기온’과 같이 자연환경 및 자연재해 관련 키워드가 5위권 이내에 나타나 있었으며, ‘정부’, ‘목 표’, ‘경제성장’, ‘지역사회’, ‘대응’, ‘국제사회’와 과 같이 경제·사회 주제분야에 대한 키워드 또한 상위권에 나타나고 있는 것이 특징이다.

1.3 감성어 기초통계

감성어 분석은 ‘기후변화’에 대한 소셜미디어 문서가 포함하는 대중들의 긍정, 부정에 대한 감성을 의미하며, 전체 수집대상인 1,938개 감성어에 대해 전체기간 및 각 시기별 총 언급량을 기준으로 상위 50위 시기별 감성변화를 살펴보았다[표 9].

표 9. 기후변화 감성어 시기별 분석 (상위 50위 기준) 단위: 건

《1기》동안의 소셜미디어에 나타난 감성어는 ‘위기’, ‘피해’, ‘적극적’, ‘세계적’ 순으로 나타났다. 1기에서 가장 많은 감성어로 집계된 부정적 의미인 ‘위기’, ‘피해’의 경우, 2기, 3기에서도 가장 많은 언급량을 보이고 있다. 또한 긍정적 감성어 ‘적극적’, ‘세계적’ 단어의 경우에도 전체기간 동안 꾸준히 상위권의 높은 언급량을 나타내고 있는 것이 특징이다. 즉 《시기별》로 ‘위기’, ‘피해’, ‘적극적’, ‘세계적’, ‘위험’, ‘위협’이 가장 많은 언급을 보이고 있으며, 특히 부정적 단어인 ‘위기’의 경우 2기를 기준으로 하여 대폭상승한 것으로 나타났다. 또한 ‘저탄 소’, ‘전세계적’과 같은 긍정적 의미를 나타내는 단어들에서도 전체기간 동안 꾸준한 상승세를 보이고 있다. 또한 《전체기간》기준에서도 앞서 시기별 감성어에서 상위권이였던 ‘위기’, ‘피해’와 같이 부정적 의미의 단어가 압도적인 건수를 보이며 1, 2위를, ‘위험’, ‘위협’, ‘재앙’의 단어도 상위권으로 분석된 반면 ‘세계적’, ‘전세계 적’, ‘적극적’, ‘저탄소’, ‘평화’, ‘희망’과 같이 긍정적 의미의 단어도 상위 20위 이내에 나타났다. 이는 기후변화가 가속화되고 있는 시점에서 단순히 부정적인 인식만 소셜미디어 상에 지배하고 있는 것이 아니라, 긍정과 부정의 키워드가 공존하여 기후변화에 대해 다방면으로 대중들의 소통이 이루어지고 있음을 의미한다.

2. 주요 연관어 분석

2.1 이슈별 데이터 군집화

앞서 분석한 기초통계 분석에서는 연관어 언급량 상위 50위를 기준으로 시기별 변동추이와 그 특징들을 살펴본 반면 주요 이슈별 분석에서는 전체 301개의 연관어를 살펴보고, 주체 및 환경에 해당되는 연관어를 각 중분류 군집별로 그룹화하였다. 즉 연관어 키워드 자체로서의 절대적인 언급량은 낮을 수 있으나 이를 산학연, 국제기구, 연구계, 자연환경, 자연재해 등으로 군집화하여 분석함으로써 기후변화에 대한 일반대중들의 인식변화 및 관심도를 주제영역별로 분석하고자 한다. 주체와 환경을 생태계적 관점에서 그 특성을 살펴보고 새로운 시각의 정책적 시사점을 도출하는 연구들은 여러 선행연구에서 진행되어 왔다[31-33]. 이러한 생태계 모델 지표 체계의 경우 구조적으로 범주화된 분석결과 값을 제공하여 직관적인 시사점을 도출하는데 용이하다[34]. 이에 본 연구에서는 자연적·인위적 원인에 의해 야기되는 현상인 “환경”, 그리고 정부기구, 관련 대응정책, 연구계 등 실질적인 영향력을 행사하는 “주체”로 구분하여 연관어를 군집화하여 주요 이슈특성에 대해 주제별로 살펴보았다.

세부분석을 위해 산업계, 학계, 연구계, 언론·여론, 정부, 국제기구, NGO, 경제·사회, 제품, 자연환경, 자연재해 총 11개 군집으로 나누었다. “주체”의 경우 ‘산학연’, ‘학계’, ‘연구계’, ‘언론·여론’, ‘정부’, ‘국제기구’, ‘NGO’ 로 군집화 하였으며 ‘경제성장’, ‘탄소중립’, ‘원전’ 등과 같이 키워드 대분류가 [경제·사회]인 경우에도 “주체” 영역에서 함께 다루었다. “환경”에서는 ‘에너지’, ‘전기차’, ‘일회용품’ 등을 의미하는 [제품], ‘수소’, ‘우주’, ‘지구’를 의미하는 [자연환경], ‘이상기온’, ‘미세먼지’, ‘폭우’ 등의 [자연재해]로 군집화하였다[표 10].

표 10. 주체 및 환경부문 데이터 분류

2.2 주요 이슈특성 분석

기후변화에 대한 일반대중들의 주요 관심사에 대해 앞서 분석한 “주체” 및 “환경”부문에서 대표적으로 언급되었던 키워드를 대상으로 이슈특성을 분석해보고자 한다.

먼저 [표 11]의 주체부문에서의 ‘기후변화’에 대한 연관어 주요 키워드를 살펴보면, [산업계]에서는 ‘네이버’, ‘빌게이츠, ‘기업’이 대표적으로 논의되고 있었으며, 특히 ‘기업’의 경우 연관어 언급량이 전체기간 동안 꾸준하게 증가세를 나타내고 있다. [학계]의 경우 ‘대학’과 비교하여 ‘교수’에 대한 연관어가 압도적으로 많이 언급되었으며, [연구계]에서는 ‘연구소’, ‘전문가’, ‘과학기술’ ‘연구개발’에 대한 연관어가 논의되고 있었다. 특히 연구계의 모든 주요키워드의 경우 전체기간 동안 꾸준히 증가세를 보이고 있는 점이 특징이며, ‘공공기관’의 경우 1기와 2기에는 언급이 없었으나, 3기에는 일부 언급건수가 있는 점이 눈에 띈다. [언론·여론]의 경우 지역주민·지역을 의미하고 있는 ‘지역사회’와 ‘국민’에 대한 연관어 언급량이 가장 많이 논의되었으며, 전체기간 동안에도 꾸준한 상승세를 나타내고 있다. [정부] 군집에서는 ‘환경부’ 다음으로 ‘정부’가 전체기간 동안 가장 많은 언급량을 보이고 있는데, ‘정부’의 경우 전체기간 동안 대폭 상승세를 나타내는 반면 ‘환경부’는 언급량이 대폭 하락세를 나타내고 있는 점이 동일 군집 내에서 두 키워드 간의 상반된 언급량 변화양상을 보이고 있다. [국제기구]에서는 ‘UN’이 압도적으로 많은 언급량을 보이고 있으며, 특히 1-2기에는 연관어 언급량 변화가 거의 없었으나, 3기에서 대폭 상승세를 나타내고 있는 점이 특징이다. [NGO]의 경우 ‘환경운동’, ‘툰베리’, ‘서포터즈’가 주로 논의되고 있었으며, [경제·사회]를 살펴보면 ‘경제성장’, ‘탄소중립’이 대표적으로 논의되었고, 전체기간 동안 대폭의 상승세를 나타내고 있다. 또한 ‘원전’의 경우 1-2기에는 비슷한 언급량을 보이며 변화폭이 없었으나, 3기에 1-2기 대비 2배 이상의 언급량을 보이며 대폭 상승하는 점이 눈에 띈다.

표 11. 주체부문 연관어 주요키워드 단위: 건

전체기간 동안 기후변화와 함께 가장 많이 언급된 ‘기업’, ‘교수’, ‘과학기술’, ‘지역사회’, ‘정부’, UN’, ‘환경운동’, ‘경제성장’은 꾸준한 상승세를 보이고 있었다. 특히 ‘기업’, ‘정부’의 경우 3기에서 대폭 상승세를 나타내고 있는 점이 특징이다.

환경부문에서의 ‘기후변화’에 대한 주요 키워드는 [표 12]와 같이 [제품]의 경우 ‘에너지’가 가장 많은 언급량을 나타내고 있으며, 꾸준한 상승세를 보이고 있다. 또한 ‘석탄·석유’, ‘플라스틱’의 경우에도 제품 군집에서 많은 언급량을 나타내고 있으며, ‘자동차, ’전기차‘는 전체기간 동안 꾸준한 상승세를 보이고 있는 점이 특징이다. [자연환경]에서는 전체에서 최상위 언급량이였던 ‘지구’가 있으며, ‘화석’, ‘수소’에 대한 키워드도 꾸준히 언급량이 증가하였다. [자연재해]에서는 ‘온실가스’, ‘이상기온’, ‘폭우’ 순으로 가장 많이 언급되고 있으며 ‘온실가스’의 경우 전체기간 동안 지속적인 언급량 상승세를 나타내고 있다. ‘이상기온’은 2-3기 구간에서 소폭의 하락세를 보이고 있으나 전반적으로 상승세이며, ‘폭우’의 경우 1-2기에서는 상승세를 보였으나 2-3기에서는 하락세를 보이고 있다.

표 12. 환경부문 연관어 주요키워드 단위: 건

주체 및 환경에 대한 중분류별 연관어 언급량을 비교해보면 [표 13][표 14]와 같이 정리할 수 있다. 먼저, 실질적으로 기후변화에 대한 영향력을 행사하는 “주체”에서는 전체기간 동안 [경제·사회] 군집이, 그리고 주체와 유기적으로 상호작용하는 “환경”에서는 [자연재해] 군집에서 연관어 언급빈도 수가 가장 많은 것으로 나타났 다. 이는 시급성과 중요도에 비해 기후변화에 대한 심각성이 개인의 일상에서 크게 와닿지 않는 등 체감수준이 상이하였으나, 감염병의 전 세계적인 확산으로 기후문제와 관련된 이슈들이 주목받기 시작하면서 그 영향력을 받은 것으로 보인다. 즉 ‘탄소중립’, ‘교육’, ‘원전’ 키워드의 경우 기후변화와 관련하여 대중들이 직접적으로 체감하는 주제이며 이에 [경제사회] 군집이 다른 주체군집인 산학연, 국제기구와 대비하여 가장 높은 언급량을 보인 것으로 분석되며, 전반적으로도 꾸준한 언급량 상승세를 보이고 있다. 또한 기후변화 현상의 결과물이라 할 수 있는 [자연재해] 군집의 경우, ‘이상기온’, ‘폭우’, ‘미세먼지’, ‘태풍’, ‘온실가스’ 주제 키워드에 대해 대중들은 시시각각 정보를 검색하고, 소셜미디어를 통해 일상을 소통하는 주제영역으로 이 역시 꾸준한 언급량 상승세를 나타내고 있는 것이 특징이다.

표 13. 주체부문 중분류별 연관어 언급량

표 14. 환경부문 중분류별 연관어 언급량

반면, 주체의 경우 [학계], 환경에서는 [제품]에서 각 부문별 주제군집에서 가장 낮은 언급량을 나타내고 있는 것으로 분석되었다. 이는 기후변화에 대한 환경정책 제언 및 분석보고서, 칼럼 및 주제발표, 기후환경 학과 소개 등의 주제를 내포하는 ‘교수’, ‘대학’과 관련한 키워드가 대중들이 일상에서 쉽게 소통하는 소셜미디어 상에서는 상대적으로 언급량이 저조한 것으로 해석된다. 또한 ‘일회용품’, ‘전기차’, ‘자동차’, ‘석탄·석유’ 등을 포함하는 [제품]의 경우, 환경부문 내에서 다른군집 대비 상대적으로 낮은 언급량을 보이고 있으나, 전체기간 동안 꾸준한 상승세를 나타내고 있다. 에너지저감·효율화, CO2 감축 등과 같은 사회적 캠폐인은 우리나라에서 이전부터 꾸준히 진행되어 왔으나, 2020년 12월 ‘2050 대한민국 탄소중립 비전 선언’을 기준으로 대중들의 기후변화와 관련된 제품군에 대한 관심도가 집중적으로 증가한 것으로 볼 수 있다. 전술한 바와 같이, 기후변화에 대한 결과물이라 할 수 있는 [자연재해] 군집의 연관어 언급량은 주제특성 상 압도적으로 환경부문에서 최근년도(3기)까지 많은 비중을 차지하고 있으 나, 그 기후변화의 원인이라 할 수 있는 [제품]의 경우, 대중들의 인식제고 등으로 환경부문에서 지속적으로 상승할 것으로 전망된다.

3. 감성어 분석

감성어 분석의 경우 단어 자체에 대한 분석보다 ‘기후변화’에 대한 문서에서 언급된 대중들의 긍정·부정과 같은 단어가 가지는 속성을 파악하는 것이 목적이며, 이에 본 연구에서는 1차 수집데이터인 1,938개의 모든 감성단어를 대상으로 하여 분석을 실시하였다. [표 15]를 살펴보면, 전체기간의 감성어 키워드 1,938개 중 긍정단어가 1,024개로 부정단어 820개보다 언급된 단어자체의 개수는 많았으나, 빈도 수 비율에서 부정어가 51.5%를 차지하고 있는 것이 특징이다.

표 15. 감성어 빈도 수 (전체기간)

이를 시기별로 살펴보면[표 16], 키워드 수 자체에서도 전체 시기별에서 각각 긍정단어가 부정단어 대비 많이 사용되었다. 또한 빈도 수의 경우 1기에서는 긍정어의 빈도 수도 함께 높게 나타났다(53.9%). 다만 2기와 3기에서는 부정어가 단어 수 자체의 개수는 긍정어에 비해 적었으나, 빈도 수에 있어서는 각각 55.8%, 52.5%로 절반 이상을 나타내고 있는 점이 상반된다.

변화 추이를 살펴보면 긍정어는 부정어 대비 상대적으로 낮은 빈도 수를 보이고 있으나, 전체기간 동안 소폭이지만 꾸준히 상승세를 보이고 있다는 점이 눈에 띈다. 또한 부정어와 중립어의 경우, 2기를 기점으로 빈도 수가 급증하여 3기까지 크게 변화가 없는 것으로 나타나는데 이는 코로나 발생시점(2020년 3월)을 기준으로 대중들의 기후변화에 대한 부정적인 인식이 급증하여 3기까지 이어진 것으로 해석된다.

표 16. 감성어 빈도 수 (시기별)

4. 소결 및 시사점

대중들은 자연환경 및 자연재해에 해당하는 ‘지구’, ‘환경’, ‘온실가스’, ‘이상기온’에 대해 가장 많은 관심을 가지는 것으로 조사되었으며. ‘정부’, ‘목표’, ‘경제성장’, ‘지역사회’, ‘대응’, ‘국제사회’의 키워드의 경우에도 10 위권 내외로 연관어 빈도 수가 높게 나타났다. 전술한 키워드의 경우 각 시기별 변화 추이에서도 순위변화가 크게 없는 것으로 조사되어 대중들의 ‘상위 주요관심사’ 는 최근 3년간 일정한 것으로 해석된다.

‘코로나’, ‘감염병’, ‘방역’은 2020년 3월 한국에 본격적으로 확산된 시기적 특수성으로 2기에 처음 등장하였으며, 3기에는 다소 언급량이 낮아지거나(코로나, 감 염병). 주요 50위 순위 내에 들지 않았다(방역).

인물관련 키워드 ‘툰베리’의 경우 1기에 주요 키워드 50위 이내에 등장하였으나, 2기, 3기에는 상위 50위 내에 들지 않았다. 이는 스웨덴의 환경운동가 그레타 툰베리가 2019년 유엔 본부에서 열린 기후행동 정상회의에 연설하여 세계적으로 유명해진 시기적 특징이 반영된 것으로 보인다.

경제사회 주제에 해당하는 ‘원전’의 경우 상위 50위 내에서는 등장하지 않지만, 3기를 기점으로 하여 1-2 기 대비 2배 이상의 언급량을 보이며 최근 1년간 대폭상승세를 나타내고 있다. 이는 2022년 2월, 유럽연합(EU)이 그린 택소노미(Green Taxonomy, 녹색분류체계)에 원자력발전을 포함하는 규정안을 발의하면서[35] ‘원전’ 키워드가 대중들의 폭발적인 주목을 받은 것으로 해석된다. 이는 2021년 12월 K택소노미(한국형 녹색분류체계)[36]에서 원전을 배제한 정부 결정과 상반된 것으로 대중들의 집중적인 관심사가 된 것으로 볼 수 있다.

제품에 해당되는 키워드 ‘전기차’의 경우에도 상위 50위 내에는 들지 않았으나, 전체기간 동안 꾸준한 상승세를 보이며 3기에 급상승세를 보이고 있는 점이 특징이다. 이는 ESG 경영흐름 속에서 대표적인 친환경 운송수단인 ‘전기차’가 대중들의 주요 관심사가 된 것으로 분석된다.

‘기후변화’ 게시글에 대한 감성분석결과, 부정단어의 경우 1기를 제외하고 2-3기동안 높은 빈도 수를 보이고 있는데 이는 소셜미디어 상에서의 기후변화 인식은 최근 2년간 부정적인 감성이 각각 55.8%. 52.5%로 절반을 다소 넘는 것으로 확인되었다.

전체기간 동안의 주요키워드를 살펴보면, ‘위기’, ‘피해’, ‘적극적’, ‘세계적’, ‘위험’, ‘위협’이 가장 많은 언급빈도 수를 보이고 있으며, ‘세계적’, ‘전 세계적’, ‘적극적’, ‘저탄소’, ‘평화’, ‘희망’과 같이 긍정키워드도 상위 20위 이내로 나타났다. 연관어의 상위권을 차지하는 키워드의 경우 순위 변화가 크게 없었으며, 긍정과 부정의 단어가 상위권 순위 내에서 공존하고 있었다. 이는 단순히 기후변화라는 것 자체가 부정적인 의미를 내포하고 있지만, 대중들은 ‘저탄소’, ‘해결하다’, ‘평화’, ‘희망’과 같은 긍정적인 메시지도 함께 공유하고 소통하는 것을 의미한다.

특히, 소셜미디어 문서 내에서 긍정을 나타내는 단어의 수는 부정어보다 많았으나, 동일한 부정단어의 누적언급(51.5%)이 더 많이 사용되어 결과적으로 기후변화에 대한 대중들의 감성은 부정적인 측면이 절반을 조금 넘는 것으로 해석할 수 있다. 이러한 부정적인 인식이 지배적이지만 긍정적인 인식도 꾸준한 증가추이를 보이고 있었다. 또한 절반에는 조금 미치지 못하지만 (46.3%) 일정부분 상존하고 있는 점을 포착하였으며 이는 기후변화에 대한 대응책이 대중들의 긍정적인 인식을 이끌어낸 것으로 유추된다.

Ⅴ. 결론

본 연구는 ‘기후변화에 대한 인식변화’ 분석을 위해 국내 최대 소셜미디어 데이터를 확보하고 있는 썸트렌드 플랫폼을 활용하여 2019년 3월부터 2022년 2월까지인 최근 3년간의 자료를 수집하였다. 검색키워드는 일반 대중들이 소셜미디어에서 일상적이며 직관적으로 기록하는 대표키워드인 ‘기후변화’에 한정하여 수행하였다. 일반 대중들의 인식변화를 확인하고, 기후변화와 관련된 주체와 상호작용하는 환경을 분석하였다.

코로나19 전후로 나타난 기후변화 연관어와 긍부정 인식변화를 확인한 결과, 코로나19 발생 이전에는 대중들의 관심이 일상생활에 직접적으로 영향을 미치는 요소들이었다면, 이후에는 장기적인 관점에서의 지속가능성에 대한 논의들로 변하였다. 코로나19 이전에는 ‘미세먼지’ 키워드가 상대적으로 많이 노출되었다. 그러나 코로나19 이후에는 ‘미세먼지’가 아닌 ‘코로나’, ‘감염병’ 등과 같이 대중들의 삶에 직접적인 영향을 미치는 키워드들이 다수 노출되었으며, ‘탄소중립’, ‘국제사회’ 등과 같이 정책과 국제사회와 관련된 키워드들에 대한 관심이 높아졌다. 대중들이 본인의 삶과 밀접한 영역에 많은 관심을 두는 것은 전체시기에 걸쳐 유사한 양상을 보이지만, 코로나19라는 예기치 못한 위기를 겪으면서 대중들이 근시안적인 관심에서 벗어났음을 유추할 수 있다.

정책적인 측면으로는, 대중들이 기후변화 대응 정책에 많은 관심을 가지고, 기후변화 대응 정책을 수립하는 주체에 대한 관심이 줄었다. 코로나19 이전에는 연관어로 ‘환경부’의 노출이 많았으나, 코로나19 이후에는 ‘탄소중립’, ‘목표’ 등과 같은 추진 계획과 관련된 연관어의 노출이 많았다. 이는 정책 수립 시, 대중들의 관심이 ‘누가(who) 정책을 수립하는가?’에서 ‘무슨(what) 정책을 어떻게(how) 추진할 것인가?’로 변하였음을 암시한다. 즉, 정책 수립 시, 거시적인 관점에서 대중들에게 구체적인 정보를 제공해야 할 것이다.

본 연구의 이론적 기여는 소셜미디어 분석을 통해 ‘기후변화’라는 특수성을 가진 이슈를 미디어별, 주체 및 환경별 키워드 이슈 등을 시기별로 분석하고, ‘주체’와 ‘환경’으로 구분하여 도출한 것이다. 산업·혁신 생태계에서 주로 언급되는 ‘주체’와 ‘환경’을 구분하고, ‘주체’와 ‘환경’과 관련된 연관어의 변화를 분석하여, 대중들의 관심도 변화를 확인하였다. 이머징 이슈 분석 시, 본 연구에서 활용한 분류를 적용하여 대중들의 관심도의 변화와 집중 영역을 포착할 수 있을 것으로 기대한다.

또한 본 연구는 기후변화 인식분석 결과를 통해 정부 대응정책에 대한 개인과 사회적 수용성을 담보하기 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 정부 정책 수립 시, 국민적 이해를 높여야 할 필요가 있다. ‘기후변화’ 연관어와 감성어 등을 분석한 본 연구는 정책 의사결정자가 향후 기후변화 대응 정책 수립 시, 정책의 실효성을 증진시키기 위한 기반 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 나아가 ‘기후변화’를 비롯한 사회적 문제 이슈를 대상으로 분석한다면, 사회적 문제를 해결하기 위한 기업의 전략과 정부의 정책을 수립하는데 국민적 인식을 검토할 수 있는 기초자료로 활용될수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 다음과 같은 한계를 가진다. 우선, 주요 키워드인 ‘기후변화’로 검색하여, ‘온실가스’나 ‘미세먼지’ 등과 같은 연관어들을 세부적으로 분석하지 못하였다. 향후 주요 키워드들의 연관어를 확인하여 검증하면, 대중들의 관심도 변화를 심층적으로 분석할 수 있을 것으로 기대한다. 또한, 미디어별 특성에 따라 소통하는 방식을 확인하고, 11개의 주제영역을 통해 핵심키워드의 특성과 흐름을 정리하였으나, 데이터를 정제하는 과정에서 키워드가 활용된 맥락을 정확히 확인할 수 없는 빅데이터 분석의 한계가 있다. 따라서 추후 연구에서 자료 수집을 확대하고, 키워드의 맥락과 관련된 연관어 분석을 통해 관계성을 검증하여 대중들의 인식변화를 구조적으로 확인할 수 있을 것으로 기대한다.