우리나라가 '자살공화국'이라는 오명에서 벗어나는데 도움을 줄 수 있는 SNS(소셜네트워크서비스) 기반의 자살 예보시스템이 처음으로 개발됐다. 이 시스템을 이용하면 일기예보로 궂은 날씨를 예측할 수 있는 것처럼 자살위험성이 높은 때를 미리 알고 자살 위험과 관련한 주의와 경고를 보낼 수도있을 전망이다.
성균관의대 삼성서울병원 정신건강의학과 김도관 교수와 원홍희·명우재 연구원등으로 구성된 공동 연구팀은 소셜 미디어 분석업체인 다음소프트(부사장 송길영)와공동으로 국내 첫 자살 예보시스템을 구축했다고 27일 밝혔다.
이 자살 예보시스템의 가장 큰 특징은 약 1억5천만건에 달하는 SNS 기반의 실시간 빅데이터 분석자료와 그동안 자살과 연관이 있다고 알려진 물가, 실업률, 주가지수, 일조량, 기온, 유명인 자살(베르테르 효과) 등의 요인을 총 망라했다는 점이다.
연구팀은 먼저 2008년 1월 1일부터 2009년 12월 31일까지 국가 자살통계와 SNS상에서 자살이나 자살 관련 단어의 빈도를 비교하는 방식으로 두 자료간 상관관계를처음으로 규명했다.
이 분석결과 국내에서 자살률이 높아질 때 SNS에서 가장 많이 통용되는 용어는 '힘들다'와 '자살' 등이었다. 이들 단어가 개인 블로그나 트위터 등에서는 '힘들어 죽겠다'거나 '자살하고 싶다'는 등의 용어로 표현되는 식이다.
이 기간 웹로그 분석자료를 보면 탤런트 최진실와 노무현 전 대통령, 탤런트 장자연, 탤런트 최진영 등 유명인의 자살 후 1~2개월 정도는 자살이나 힘들다 등의 용어가 SNS에 폭발적으로 증가했다. 이 중에서도 고 최진실의 경우 이런 기간이 약 2개월로 가장 길었으며, 고 노무현 전 대통령의 자살 이후에는 SNS에 자살이라는 단어 사용이 그 이전보다 8배나 급증한 것으로 나타났다.
연구팀은 이미 알려진 사회, 경제, 기후 지표들과 이런 SNS 기반의 빅데이터를 결합함으로써 자살 예측 프로그램을 만들었다. 다시 말하면 SNS를 통해 떠도는 자살관련 단어의 빈도를 실시간으로 찾아내 기존 자살 위험요인에 접목함으로써 다가올 자살 위험 정도를 분석하는 방식인 셈이다.
연구팀이 이 프로그램을 2010년 실제 자살 통계치에 대입한 결과 예측과 실제 자살사건이 거의 일치하는 그래프가 관찰됐다. 또 자체 분석한 자살 예보시스템의 정확성은 79%에 달했다.
연구팀은 이번 모델이 세계적으로도 처음 개발된 것으로 이 모델을 국가 자살 예방정책에 활용할 경우 '자살주의보'나 '자살경보' 등의 형태로 활용할 수 있을 것으로 기대했다.
원홍희·명우재 연구원은 "사회적 지표와 SNS 빅데이터를 이용한 자살 예측 프로그램은 아직까지 소개된 적이 없다"면서 "향후 SNS 빅데이터를 더욱 광범위하게 활용한다면 예측 정확도를 90%대까지 끌어올릴 수 있다"고 설명했다.
연구팀의 설명대로 향후 예측 정확도가 더 높아진다면 자살 위험 요인을 갖고 있는 사람에 대한 주변인의 관심도를 높이는 계기가 되고, 이는 결국 자살을 막는데도 효과적으로 작용할 전망이다.
김도관 교수는 "병원을 찾은 한 고등학생이 '겨울철 한파주의보가 내려지면 두꺼운 옷을 입는데, 왜 자살자가 많은 한국에서는 이런 위험을 미리 예보하는 시스템이 없느냐'고 묻는데 착안해 공익적 차원에서 연구를 시작했다"면서 "장기적으로 별도의 자살 예방 사이트를 구축해 하루나 1주일 단위로 자살 위험도를 공지할 수 있을 것"이라고 말했다.
이번 연구결과를 담은 논문은 미국공공과학도서관에서 발행하는 온라인 학술지 '플로스원(PLOS ONE)'에 발표됐다. 연합뉴스
