빅데이터를 활용한 코로나19 전후 1인 가구 뉴스기사 비교

1. 1인 가구를 대상으로 한 연구

1인 가구 관련 선행연구들을 살펴보면, 크게 1인 가구의 일상생활과 정책에 관한 연구로 나누어볼 수 있다. 1인 가구의 일상생활 연구는 일상생활의 위험요인과 보호⋅복지요인으로 구분하여 살펴보고자 한다. 위험요인에는 삶의 만족감, 우울감, 일상생활 스트레스, 주관적 건강상태 등이 있다. 강은택 외(2016)는 1인 가구가 전체 가구에 비해 삶의 만족감이 상대적으로 더 낮고, 기혼 1인 가구가 미혼의 경우보다 만족감이 더 낮다는 것을 보여주었다. 정순희와 임은정(2014)은 청년 1인 가구가 한국 사회에서 주류로서의 존재감을 확립하지 못했지만, 삶의 주체자의 속성을 지니며, 자신의 가치에 집착하고 현재의 소비에 몰두하는 등 기존의 다인 가구 중심의 삶과는 분명히 차이가 있음을 보여주었다. 1인 가구를 연령에 따라 집단을 나누어 살펴본 송나경 외(2019)의 연구에 따르면, 혼자 사는 청년보다 중⋅장년과 노년의 자살생각 경험 비율이 높은 것으로 나타났으며, 공통으로 우울감, 일상생활 스트레스, 주관적 건강이 자살 생각에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 중년 1인 저소득층의 경우 주관적 건강상태가 우울에 미치는 영향이 일반 가구와 다르게 유의미하게 나타났다(강보민, 이기영, 2020). 1인 가구의 스트레스 수준은 성별에 따라서도 차이가 나타나는데, 여성 1인 가구는 대체로 남성 1인 가구보다 높은 스트레스 수준을 가지고 있었고, 남녀격차는 범죄에의 노출과 안전 문제에서 가장 크게 나타났다(김정은, 2019). 1인 가구의 웰빙 및 심리적 부분을 다룬 연구들은 1인 가구가 다인 가구에 비해 취약하고, 연령, 성별, 사회경제적 배경 등 인구학적 특성에 따라 차이가 있음을 보여주었다.

한편, 보호⋅복지요인에는 사회적 관계 및 활동, 여가활동, 일상생활 등 전반적인 생활과 활동이 포함된다. 청년 1인 가구의 사회적 관계 및 활동을 살펴본 결과, 청년 1인 가구는 다른 유형의 가구에 비해 다른 사람과 함께 있는 시간이 짧았고(노혜진, 2018), 다인 가구와 유사한 여가활동을 즐기는 것으로 나타났다(우민희 외, 2015). 1인 가구의 일상생활 어려움을 유형화한 결과, 청년은 경제와 주거에 특히 어려움을 겪는 유형이 가장 많았지만, 중장년 1인 가구는 경제, 주거, 안전, 정서 등 생활 전반에 걸쳐 취약성을 나타내는 유형이 가장 많았다(최하영, 진미정, 2021). 1인 가구의 일상생활 및 관계에 대한 연구들은 1인 가구가 다인 가구와 비슷한 여가활동을 하면서도 다른 삶을 살고 있으며, 연령에 따라 일상생활 어려움을 다르게 경험하고 있음을 제시하였다.

정책과 관련하여, 홍승아 외(2017)는 1인 가구 관련 주요 이슈로 경제적 안정, 독립을 위한 취업과 소득보장, 안정적 주거와 안전한 주거환경, 가족돌봄과 부양, 가족제도에 대한 부담 및 회피 문제, 자신의 라이프스타일 추구, 독립적 관계맺기 등을 추출하였다. 정부가 지원하는 1인 가구 정책들은 주거, 취업, 건강과 돌봄, 안전, 생활지원으로 나누어지는데, 이러한 정책은 미흡한 실정이며, 대부분 독거노인, 미취업청년, 여성, 저소득계층과 같이 특정 집단과 취약계층을 위한 정책이다(장임숙, 2020). 공통으로 건강지원과 주거지원이 필요하며, 사회적 취약계층으로 중년 1인 가구가 주목받음에 따라 이들을 위한 취업 지원, 노후준비교육 및 서비스 연계와 정신건강관리 정책이 필요하다(강은나, 이민홍, 2016). 또한 이여봉(2017)은 연령 및 성별에 따른 1인 가구 맞춤형 지원책과 보편적 정책이 필요하며, 구체적으로 청년층을 지원하는 일자리 창출 및 사회적 안전망 정책, 중년층을 위한 빈곤⋅주거 및 건강 지원 정책, 노년층을 위한 자조적⋅사회적 부양책이 보강되어야 한다고 보았다. 1인 가구 정책 및 이슈에 관한 연구들은 1인 가구가 성별과 세대별로 특성이 매우 다양하고, 그 안에서도 정책 수요가 매우 이질적이며, 이에 맞춤형 지원 정책이 필요함을 제시하였다.

이와 같은 연구들은 1인 가구의 개인적 특성과 전반적인 삶을 나타낼 수 있고, 응답자 개인 수준에서 변인들 간의 관계를 파악하여 유의미한 정보를 제공한다. 또한 주로 편의표집에 근거한 설문조사나 한국복지패널조사와 한국노동패널조사 등의 전국적 범위의 설문조사, 질적 연구 방법을 활용하여 1인 가구와 관련한 특정한 변인에 초점을 둔다. 그러나 객관적 자료를 사용하여 사회적 담론과 논의의 맥락을 파악하고, 당대의 주류 집단의 시각과 이해를 살펴보기에는 한계가 있다. 이를 위해서는 방대한 양의 자료인 빅데이터 분석방법을 적용하여, 뉴스기사 등과 같은 언론 미디어에 나타나는 주요 이슈와 전반적인 사회 경향과 담론을 파악할 필요가 있다. 하지만 현재 1인 가구를 중심으로 한 빅데이터 분석 연구는 현저히 부족한 실정이다.

1인 가구를 대상으로 빅데이터를 수집하여 분석한 선행연구들을 살펴보면, 주로 뉴스기사와 소셜미디어에서 나타나는 1인 가구에 초점을 맞추고 있다. 뉴스기사에서 1인 가구가 어떻게 그려지고 있는지 내용분석을 한 결과, 1인 가구는 최근 한국 사회에서 가장 주목받는 ‘대세가구’이며 규모가 확대되고 있지만, 여전히 사회적 위험에 노출되어 보호 및 돌봄이 필요한 대상이라는 담론이 유지되고 있었다(김영주 외, 2018). 이와 비슷하게 언론에서 진행되고 있는 1인 가구 관련 담론들을 인권 측면에서 담론분석을 한 결과, 1인 가구는 노인과 청년 1인 가구 등 특정 연령대를 중심으로 내용이 구성되고 있었고, 노인 1인 가구는 빈곤, 외로움과 같은 어려움이 강조되었고 청년 1인 가구는 소비와 주거가 강조되고 있었다(백승민, 김민지, 2017). 언론보도 및 소셜미디어에 나타난 1인 가구 범죄에 대해 분석한 결과, 1인 가구가 증가하면서 언론보도량도 함께 꾸준히 상승하였고, 지방자치단체별로 1인 가구에 대한 범죄대응 정책을 시행하고 지역 내 안전망 확보를 위한 노력을 하면서 2021년에 특히 언론보도가 상승하였다(김건희, 2022).

이처럼 빅데이터 분석 연구들에서 1인 가구 관련 보도량이 증가하고, 1인 가구가 여러 사회적 위험에 노출되어 취약한 대상으로 나타나고 있다. 1인 가구가 다른 가구 유형에 비해 취약하며 어려움을 경험하고 있고, 이들을 위한 지원과 정책을 필요로 한다는 점에서 1인 가구를 당사자 개인 수준에서 분석한 연구와 언론 및 미디어에서 살펴본 연구 결과가 대체로 비슷함을 알 수 있다. 그러나 개인 수준에서 분석한 연구는 개인의 사회인구학적 특성 및 여러 요인에 따라 결과가 상이하며, 본 연구의 목적이 1인 가구 관련 이슈 변화와 전반적인 사회적 관심의 경향성을 파악하는 것이므로, 본 연구에서는 뉴스기사 빅데이터에서 나타나는 1인 가구를 분석하고자 한다.

2. 코로나19 팬데믹 속 1인 가구의 생활

1인 가구를 대상으로 한 빅데이터 분석은 기존에도 이루어졌으나, 본 연구는 코로나19가 1인 가구에게 미친 영향에 대해 초점을 맞추어 살펴보고자 한다. 1인 가구는 사회경제적, 정서적, 육체적 건강 측면에서 다인 가구에 비해 상대적인 취약성을 지니는데(이여봉, 2017), 코로나19 팬데믹의 유행이 이를 더 가중시켰을 수 있다. 코로나19 팬데믹 속 1인 가구의 연구들은 주로 소득과 경제적 어려움 및 스트레스, 식생활에 초점을 두고 이루어졌다. 2019년과 2020년 사이 1인 가구의 소득 변화를 살펴본 결과, 남성과 여성 모두 사업소득이 크게 감소하였고, 그중에서도 만 35∼64세 사이 중장년층이 코로나19로 인한 경기 침체의 영향을 많이 받은 것으로 나타났다(김태완, 이주미, 2021). 1인 가구는 코로나19로 인한 경제적 피해가 가장 큰 가구 유형으로 확인되었고, 소득수준이 상대적으로 높았던 1인 가구도 코로나19로 인해 소득이 감소한 것으로 나타났다(손병돈, 문혜진, 2021). 즉 1인 가구는 다른 가구 유형에 비해 코로나19로 인한 경제적 어려움을 더욱 심하게 겪은 것으로 보인다.

코로나19로 인한 경제적 상황의 악화는 1인 가구의 스트레스 수준을 높였고, 코로나19로 인한 사회적 거리두기는 1인 가구의 상호작용 빈도를 감소시키고 혼자 보내는 여가시간을 증가시켰다(성미애 외, 2020). 코로나19 팬데믹에 따른 노인 1인 가구의 일상생활 변화를 살펴본 결과, 노인의 전반적인 삶의 만족도와 주관적 건강 상태는 코로나19 상황에도 불구하고 조금씩 나아지고 있었던 반면, 다인 가구에 비해 삶의 질은 유의하게 낮게 나타났다(이서연, 장미나, 2022). 이를 통해 코로나19는 1인 가구의 삶의 질을 악화시켰고, 이에 이들의 사회적 고립을 예방하기 위한 정책적 노력이 필요함을 알 수 있다.

코로나19 이전과 이후에 배달음식 메뉴 간의 관계 특성을 조사하기 위해 네트워크 분석을 한 결과, 코로나19 발병 이후 1인 가구 소비자는 더 다양한 배달 음식 메뉴를 선택하는 것으로 나타났다(윤선미, 박득희, 2022). 코로나19 발병 이후 외식은 감소하고 배달음식 지출은 증가했을 것이라는 일반적 기대와는 다르게 그러한 가구는 1인 가구 전체의 18.1%에 불과했고, 노령층, 저소득, 농촌 거주 1인 가구의 경우 더 악화된 식생활을 가져왔으며, 소비자층별로 상반된 양상으로 코로나19로 인한 매식 소비의 변화를 가져왔다(김은순, 조재환, 2022). 직장을 다니고 있는 2∼30대의 남녀 1인 가구를 대상으로 코로나19로 인한 음주형태 변화를 살펴본 결과, 회식이 줄어들면서 회식과 연관된 순응동기는 감소하였고 스트레스를 혼술로 해소한다는 대처동기를 관찰할 수 있었다(윤태훈, 손애리, 2022). 즉, 코로나19 팬데믹 기간 동안 배달음식을 시키고 음주로 스트레스를 푸는 등 1인 가구의 식생활이 더 악화되었다. 이와 같은 연구들을 통해, 코로나19 팬데믹이 1인 가구의 소득, 경제적 어려움 및 스트레스, 식생활에 변화를 가져왔음을 알 수 있다.

개인 수준에서 분석한 연구는 1인 가구별 특성과 요인에 따라 결과가 상이하며, 1인 가구에 대한 전반적인 사회적 담론과 언론의 관심은 파악하기 어렵다는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 코로나19 이전과 이후의 1인 가구 관련 이슈와 주요 토픽을 비교함으로써 코로나19가 1인 가구에게 어떠한 영향을 미쳤는지, 대중의 관심과 사회적 관심의 경향성이 어떠한 방향으로 변화하였는지 살펴보고자 한다.

1. 자료 수집

본 연구는 뉴스기사 데이터를 수집하기 위해 빅카인즈(Bigkinds)를 활용하였다. 한국언론진흥재단에서 운영하는 빅카인즈는 1990년부터 현재까지 54개 매체의 뉴스 콘텐츠를 빅데이터화 하고 있으며, 비정형 텍스트를 분석이 가능한 정형화된 데이터로 변환함으로써 사회현상을 분석할 수 있는 기초 자료를 제공한다. 자료의 검색 기간은 두 시기로 구분하여, 코로나19 이전의 기사는 2018년 1월 1일부터 2019년 12월 31까지로 설정하였고, 코로나19 이후의 기사는 국내에서 코로나 관련 미디어의 보도가 본격적으로 시작되었던 2020년 1월 1일부터 2022년 9월 28일까지로 설정하였다. 언론 매체의 경우, 전국일간지(경향신문, 국민일보, 내일신문, 동아일보, 문화일보, 서울신문, 세계일보, 조선일보, 중앙일보, 한겨레, 한국일보) 11개 매체를 중심으로 수집하였다. 본 연구자료 수집을 이한 검색 키워드는 ‘1인 가구’ 혹은 ‘1인가구’로 설정하여 보도된 뉴스기사를 수집하였다. 그 결과 코로나19 이전 기사는 4,921건, 코로나19 이후 기사는 총 9,002건이 검색되었다. 빅카인즈에서 유사도가 높은 기사가 반복적으로 수집되거나, 인사, 부고, 동정 등 유의미한 분석결과를 기대하기 어려운 내용을 담은 기사는 분석 제외 기사로 분류하였다. 따라서 이러한 분석 제외 기사 각각 51건과 127건을 제외한, 총 4,870건의 코로나19 이전 기사와 8,875건의 코로나19 이후 기사를 수집하여 분석에 사용하였다.

뉴스기사 원문 데이터는 텍스트로 이루어진 문장과 문단으로 구성되어 있는데, 이를 분석하기 위해서는 분석 가능한 개별 단어로 추출하는 단계가 필요하다. 즉, 형태소 분석을 통해 형태소들의 집합으로 바꾼 뒤, 키워드들만 남겨놓는 작업이 필요하다. 빅카인즈는 뉴스기사 내 키워드를 추출하여 데이터로 제공하고 있는데, 이는 단순 숫자, 이메일 주소, 시간을 뜻하는 제외한 키워드 결과를 보여준다. 따라서 본 연구는 빅카인즈에서 제공하는 키워드 추출 데이터를 분석에 사용하였다.

2. 분석방법

분석 프로그램은 넷마이너(NetMiner) 4를 사용하였다. 위와 같은 수집 과정을 거친 자료는 단어의 중요도를 판별하는 TF-IDF 값이 0.5 이상인 것들만 사용하였고, 한 글자로 구성된 단어는 의미를 파악하기에 어려움이 있으므로 단어의 길이가 두 글자 이상인 것만 분석에 활용하였다. 분석방법은 뉴스기사 데이터에서 잠재 디리클레 할당(LDA: latent dirichlet allocation)기법을 사용하여 토픽을 도출하였다. 토픽 모델링 방법은 비정형 데이터를 가지고, 머신러닝 알고리즘을 통해 확률분포를 바탕으로 각 토픽과 그에 해당하는 핵심 주제어들을 자동으로 추출하는 방법이다. 이는 대량의 텍스트 안에 잠재되어 있는 핵심 주제어와 주요 이슈들을 파악하는 데에 유용하며, 단어들이 주로 연관되어 등장하는 패턴을 파악함으로써 일관성 있는 주제를 도출할 수 있다는 장점이 있다(최효진, 2019).

LDA 기법에서는 최적의 토픽 수를 결정해야 한다. 그러나 최적의 토픽 수를 객관적으로 판단할 수 있는 절대적인 지표가 존재하지 않아(Gerlach et al., 2018), 연구자들이 다양한 방법으로 사용하고 있다. 최적의 토픽 수를 결정하기 위한 방법으로는 크게 두 가지가 있다. 첫째, 토픽과 그에 해당하는 내용을 보고, 해석의 가능성과 내용의 적합성을 고려하여 토픽 수를 결정하는 방법이 있다. 둘째, 혼잡도와 조화 평균, 일관도 등과 같이 여러 모델의 성능 지표를 비교함으로써 토픽의 수를 정하는 방법이 있다. 본 연구는 기존 선행연구(Binkley et al., 2014)와 같이 연구자의 해석 가능성과 내용 적합성에 따라 첫 번째 방법을 활용하여 토픽 수를 결정하였다. 또한 각 토픽별로 상위 단어를 20개씩 추출하여 그 연관성을 살펴보았다. 이를 위해 토픽 수를 3개에서 10개로 점차 늘려가면서 토픽 모델링 분석을 실시하였다. 그 결과, 코로나19 이전과 이후 각각 7개의 토픽을 추출했을 경우 핵심 키워드와 주제어의 중복이 최소화되고 각 키워드별로 해석이 용이하게 분류되었다. 토픽별로 출현확률이 높은 순으로 각각의 주제어가 도출되었고, 각 토픽에 대한 상위 단어들을 토대로 토픽의 이름을 연구자들이 부여하였다. 분석결과를 직관적으로 파악하기 위해 핵심 키워드의 빈도수에 따라 상위 500개의 키워드를 워드 클라우드(word cloud) 형태로 나타내었고, 토픽 모델링을 통해 추출한 핵심 토픽과 키워드는 스프링형 네트워크맵(spring map) 형태로 시각화하였다.

1. 코로나19 이전 뉴스기사 분석

토픽 모델링에 앞서, 코로나19 발생 이전인 2018-2019년의 1인 가구 관련 뉴스기사의 상위 500개 키워드를 워드 클라우드 형태로 시각화하였다. <그림 1>과 같이 ‘소득’, ‘여성’, ‘청년’ 키워드가 눈에 띄게 자주 등장한 것을 알 수 있다. 코로나19 이전의 1인 가구 이슈 분석을 위해 LDA 토픽 모델링을 실시한 결과, 총 7개의 주요 토픽이 도출되었고 그 결과는 <표 1>과 같다.

그림 1.

코로나19 이전 시기(2018-2019) 상위 500개 키워드 워드클라우드

표 1.

코로나19 이전 시기(2018-2019) 토픽 모델링 결과

첫번째 토픽, ‘경제’는 ‘소득’, ‘청년’, ‘인구’, ‘경제’, ‘최저’, ‘임금’, ‘감소’, ‘연금’, ‘기초’, ‘통계’ 등의 키워드로 구성되어 있었다. 해당 기간의 뉴스기사에서 가장 빈번히 나타난 토픽으로, 청년 1인 가구의 경제적 측면에 관한 보도가 자주 이루어졌음을 알 수 있다. 또한 금전적 지원의 종류로서 노인 대상의 기초연금에 관한 언급도 주목할 만하다.

두번째 토픽, ‘건강과 안전’은 ‘동물’, ‘반려’, ‘주민’, ‘노인’, ‘건강’, ‘고독사’, ‘안전’, ‘서울시’, ‘관리’, ‘예방’ 등의 키워드로 구성되어 있었다. 반려동물 등의 키워드가 1인 가구의 외로움, 심리 건강과 관련되어 등장하였고, 노인 1인 가구의 고독사 이슈가 여전히 자주 보도되고 있음을 확인할 수 있다.

세번째 토픽, ‘식생활’은 ‘식품’, ‘편식’, ‘음식’, ‘가정’, ‘건강’, ‘요리’, ‘과일’, ‘포장’, ‘조리’, ‘식사’ 등의 키워드로 구성되어 있었다. 1인 가구는 다인 가구와 달리 가정 내 모든 일을 혼자서 처리해야 하기 때문에 시간이 많이 부족하여 직접 식재료를 구입하여 조리하기보다는 인스턴트식품이나 외식을 선호하는 비율이 높다(허윤경, 심기현, 2016). 이와 같은 특유의 음식 문화가 건강 또는 산업 측면과 결합되어 뉴스기사에 등장하였음을 알 수 있다.

네번째 토픽, ‘주거 공간’은 ‘가전’, ‘공유’, ‘트렌드’, ‘공기’, ‘디자인’, ‘세대’, ‘라이프’, ‘냉장고’, ‘전자’, ‘주방’ 등의 키워드로 구성되어 있었다. 1인 가구, 특히 청년 1인 가구를 겨냥한 생활용품과 가전제품, 가구 등이 활발히 출시되는(채혜진, 오창섭, 2019) 최근의 흐름이 반영되어 있다.

다섯번째 토픽, ‘주거 마련’은 ‘오피스텔’, ‘도시’, ‘아파트’, ‘임대’, ‘공급’, ‘분양’, ‘부동산’, ‘면적’, ‘공공’, ‘입주’ 등의 키워드로 구성되어 있었다. 네번째 토픽이 인테리어와 관련되어 있다면, 이 토픽은 1인 가구의 주거 선택과 공급에 연관된다고 볼 수 있다.

여섯번째 토픽, ‘소비’는 ‘편의점’, ‘온라인’, ‘배송’, ‘배달’, ‘유통’, ‘매출’, ‘쇼핑’, ‘식품’, ‘마트’, ‘브랜드’ 등의 키워드로 구성되어 있었다. 1인 가구는 최근 그 규모가 커지고 있는 생필품, 식료품 배송 서비스의 가장 중요한 이용계층(손가영 외, 2022)이다. 이러한 특징을 가진 소비자로서 1인 가구를 비춘 경우를 생각해볼 수 있다.

일곱번째 토픽, ‘인구학적 특성’은 ‘여성’, ‘청년’, ‘남성’, ‘결혼’, ‘세대’, ‘자신’, ‘교수’, ‘부모’, ‘미래’, ‘경제’ 등의 키워드로 구성되어 있었다. 1인 가구가 특히나 성별과 혼인 여부 관점에서 자주 등장하였음을 유추할 수 있다.

뉴스기사 데이터에서 도출된 7개의 토픽과 각 토픽에 해당하는 핵심 키워드는 노드(node)를 연결하는 스프링 프레임워크(spring framework)를 통해 시각화하였고, 그 결과는 <그림 2>와 같다. 이를 통해 주요 토픽에 속하는 상위 키워드와 토픽 간 연결되는 매개 단어를 확인할 수 있다. ‘청년’과 ‘경제’는 토픽 1 ‘경제’와 토픽 7 ‘인구학적 특성’을 연결하고, ‘세대’는 토픽 4 ‘주거 공간’과 토픽 7 ‘인구학적 특성’을 연결하는 매개 단어이다. 토픽 3 ‘식생활’과 토픽 4 ‘소비’를 연결하는 매개 단어로 ‘식품’을, 토픽 2 ‘건강과 안전’과 토픽 3 ‘식생활’을 연결하는 매개 단어로 ‘건강’을 확인할 수 있다. 인구학적 특성에서 경제, 청년, 세대는 사회경제적 배경과 연령대의 구분이라는 사회인구학적 특성을 나타낼 때 사용된다. 반면, 경제 토픽에서 경제와 청년은 청년의 경제적 어려움과 같은 상황을 설명할 때 사용되고, 주거 공간 토픽에서 세대는 주거 공간과 디자인을 구분하는 기준점과 차이를 설명하는 요인으로 사용된다고 볼 수 있다. 식생활 토픽에서 식품과 건강은 식생활의 건강성과 전반적인 질을 판단하기 위한 요소로 사용된다. 반면, 소비 토픽에서 식품은 소비의 대상 중 하나로 사용되며, 건강과 안전 토픽에서 건강은 건강한지와 아닌지 등 방향성을 포함한 단어와 기준으로 사용된다고 유추해 볼 수 있다.

그림 2.

코로나19 이전 시기(2018-2019) 토픽 네트워크맵

2. 코로나19 이후 뉴스기사 분석

코로나19 발생 이후인 2020-2022년의 1인 가구 관련 뉴스기사의 상위 500개 키워드를 워드 클라우드 형태로 시각화하였다. <그림 3>과 같이 ‘지원금’, ‘가족’, ‘여성’ 키워드가 눈에 띄게 자주 등장한 것을 알 수 있다. 코로나19 이후의 1인 가구 이슈 분석을 위해 LDA 토픽 모델링을 실시한 결과, 총 7개의 주요 토픽이 도출되었고 그 결과는 <표 2>와 같다.

그림 3.

코로나19 이후 시기(2020-2022) 상위 500개 키워드 워드클라우드

표 2.

코로나19 이후 시기(2020-2022) 토픽 모델링 결과

첫번째 토픽, ‘건강과 안전’은 ‘안심’, ‘치료’, ‘여성’, ‘고독사’, ‘예방’, ‘확진’, ‘병원’, ‘위험’, ‘노인’, ‘의료’ 등의 키워드로 구성되어 있었다. 경제 관련 토픽을 제치고 최빈 토픽으로 자리 잡았다는 점에서 코로나19 이후 1인 가구의 신체적, 심리적 건강 및 안전에 대한 관심이 증가하였음을 알 수 있다. 또한 1인 가구 지원센터의 개소, 여성 1인 가구 안전 지원 등 최근 이슈와의 관련성 역시 엿볼 수 있다.

두번째 토픽, ‘코로나19와 금전적 지원’은 ‘지원금’, ‘재난’, ‘신청’, ‘긴급’, ‘중위’, ‘급여’, ‘생계’, ‘카드’, ‘수급’, ‘하위’ 등의 키워드로 구성되어 있었다. 코로나19 이전의 분석 결과와 비교했을 때 1인 가구 대상 금전적 지원에 관한 사회적 관심이 코로나19 재난 지원금으로 옮겨갔음을 알 수 있다.

세번째 토픽, ‘문화와 산업’은 ‘동물’, ‘반려’, ‘공간’, ‘문화’, ‘기업’, ‘쓰레기’, ‘공유’, ‘산업’, ‘제품’, ‘프로그램’ 등의 키워드로 구성되어 있었다. 1인 가구의 고유한 문화, 그리고 그것을 겨냥한 기업의 제품과 서비스에 대한 꾸준한 사회적 관심을 확인할 수 있었다.

네번째 토픽, ‘인구학적 특성’은 ‘가족’, ‘인구’, ‘여성’, ‘비중’, ‘감소’, ‘결혼’, ‘남성’, ‘고령’, ‘통계’, ‘자녀’ 등의 키워드로 구성되어 있었다. 코로나19 이전의 ‘인구학적 특성’ 토픽과의 차이점으로는 ‘남성’ 키워드의 출현 비중이 감소하였다는 점, 그리고 ‘가족’ 키워드가 가장 핵심이 되는 키워드로 등장하였다는 점을 꼽을 수 있다.

다섯번째 토픽, ‘소비와 식생활’은 ‘배달’, ‘제품’, ‘식품’, ‘소비자’, ‘판매’, ‘음식’, ‘매출’, ‘편의점’, ‘출시’, ‘소비’ 등의 키워드로 구성되어 있었다. 코로나19 이전과 마찬가지로 소비 행위자로서 1인 가구가 주목받고 있음을 다시금 확인할 수 있다.

여섯번째 토픽, ‘주거 마련’은 ‘공급’, ‘임대’, ‘공공’, ‘아파트’, ‘월세’, ‘부동산’, ‘청약’, ‘분양’, ‘전세’, ‘오피스텔’ 등의 키워드로 구성되어 있었다. 이 토픽 역시 코로나19 이전과 마찬가지로 1인 가구의 주거 형태가 하나의 주된 보도 주제임을 드러낸다.

일곱번째 토픽, ‘정치적 이슈’는 ‘후보’, ‘민주당’, ‘의원’, ‘대통령’, ‘공약’, ‘선거’, ‘여성’, ‘정치’, ‘장관’, ‘부동산’ 등의 키워드로 구성되어 있었다. 이는 2022년 치러진 전국동시지방선거와 대통령 선거의 영향으로 발생한 토픽이라 해석할 수 있다. 오세훈 서울시장의 ‘1인 가구 보호특별대책본부 설치’ 공약과 같이, 증가하는 1인 가구의 표심을 잡기 위해 정치인들의 여러 공약이 반영된 결과이다.

코로나19 이후 스프링 프레임워크 시각화 결과는 <그림 4>와 같다. 토픽 1 ‘건강과 안전’, 토픽 4 ‘인구학적 특성’, 토픽 7 ‘정치적 이슈’를 연결해주는 매개 단어는 ‘여성’이다. ‘부동산’은 토픽 6 ‘주거 마련’과 토픽 7 ‘정치적 이슈’를 연결하고, ‘제품’은 토픽 3 ‘문화와 산업’과 토픽 5 ‘소비와 식생활’을 연결하는 매개 단어이다. 여성은 인구학적 특성 토픽에서 성별이라는 사회인구학적 특성으로 사용되는 반면, 건강과 안전 토픽에서는 취약한 특정 대상이라는 의미, 정치적 이슈 토픽에서는 젠더 갈등의 핵심, 선거의 초점 집단과 같은 의미로 사용될 수 있다. 부동산은 주거 마련 토픽에서 집을 마련하기 위한 매개물로 볼 수 있지만, 정치적 이슈에서는 경제적⋅정치적 논쟁거리의 핵심으로 사용될 수 있다. 소비와 식생활 토픽에서 제품은 소비되는 객체로서의 물품이지만, 문화와 산업 토픽에서 제품은 활성화하고자 하는 산업의 한 부분으로 사용된다고 유추해 볼 수 있다.

그림 4.

코로나19 이후 시기(2020-2022) 토픽 네트워크맵