삼성서울병원·다음소프트 SNS 1억 5000만건 분석해 발표
일기예보를 하듯 SNS(소셜네트워크서비스) 속 정보를 모아 자살 위험이 높은 때를 예측하는 시스템이 세계 최초로 국내에서 개발됐다.연구팀은 먼저 2008~2009년 국내 자살통계와 SNS 속에서 자살 관련 단어가 나타나는 상관관계를 분석했다. 그 결과 자살률이 높아질 때 블로그나 트위터 등에서는 ‘힘들어 죽겠다’거나 ‘자살하고 싶다’는 등의 용어가 많이 쓰인다는 점을 발견했다. 특히 유명 배우나 정치인 등이 자살하면 1~2개월간 SNS 속에 자살 관련 단어 사용이 폭증했다. 일례로 고 노무현 전 대통령이 자살한 뒤 SNS에 자살이라는 단어 사용 빈도가 전월에 비해 8배나 급증했다.
연구팀은 예고 시스템을 2010년 자살 통계에 적용한 결과, 실제 자살 사건이 늘어나는 추이와 거의 일치하는 그래프가 관찰됐다. 정확성은 79%에 달했다. 원홍희 연구원은 “사회적 지표와 SNS 빅데이터를 함께 이용한 자살 예측 프로그램은 아직 소개된 적이 없다”면서 “빅데이터를 더 광범위하게 활용하면 예측 정확도를 90%대까지 끌어올릴 수 있다”고 설명했다.
김도관 교수는 “병원을 찾은 한 고등학생이 ‘겨울철 한파주의보가 내려지면 두꺼운 옷을 입는데, 왜 자살률 1위인 한국에서 위험을 미리 예보하는 시스템이 없느냐’고 묻는데 착안해 연구를 시작했다”면서 “별도의 자살 예방 사이트를 구축해 1일이나 1주일 단위로 자살 위험도를 알릴 수 있을 것”이라고 말했다. 이번 연구결과를 담은 논문은 미국 공공과학도서관에서 발행하는 온라인 학술지 ‘플로스 원’(PLOS ONE)에 발표됐다.
유영규 기자 whoami@seoul.co.kr
2013-05-28 24면