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과제명 데이터 기반 정책기획 역량 강화를 위한 교육용 정책사례 연구
기관명 인사혁신처 담당부서 국가공무원인재개발원 연구개발센터
전화번호 043-931-6620 연구기간 2018-09-28 ~ 2018-12-26
연구분야 공무원 교육운영
개요 - 데이터 기반 정책기획 및 평가?환류를 위한 기초이론 소개 및 정책사례 개발
- 데이터 확보 및 분석방법과 정책집행 후 모니터링 방법 등에 대한 소개
- 정책 핵심요인과 관련된 토론 주제 제시
- 참여형?토론형 교육이 가능하도록 교안 및 교재 개발

계약정보

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수행기관 (사) 한국행정학회 [학회·협회]
수행연구원 고길곤 계약일자 2018-09-28
계약방식 제한경쟁입찰에 의한 계약 계약금액 26,666,080원

연구결과 정보

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제목 데이터 기반 정책기획 교육사례 연구
연구보고서
목차
<목 차> 제1장. 연구배경 및 목적 1 제1절. 연구배경 1 제2절. 사례선정 및 연구 추진 절차 5 1. 사례의 선정 5 2. 연구 추진 절차 6 제2장. 데이터 기반 정책에 대한 선행 지식 8 제1절. 데이터 기반 정책의 의미와 논쟁 8 1. 증거기반 정책의 중요성과 한계 8 제2절. 공공데이터와 개방 데이터 19 1. 개방 데이터의 중요성 19 2. 연결 데이터의 중요성 23 제3절. 데이터 기반 분석방법론 27 1. 4차산업혁명 시대의 첨단기술들 27 2. 정책에의 적용 28 제3장. 서울시 젠트리피케이션 사례 32 제1절. 사례의 배경 32 1. 젠트리피케이션은 어떤 현상이며 어떻게 이해되어 왔는가? 32 2. 기존의 데이터에 기반하지 않은 정책결정이 어떤 문제가 있었는가? 38 3. 데이터 기반 정책결정에 도움이 될 수 있는가? 39 제2절. 사례의 개요 41 1. 분석의 배경 41 2. 서울시의 대응 43 3. 성동구의 인식 및 대응 45 4. 정책수립과정의 불투명성: 외부자의 한계 47 제3절. 젠트리피케이션 문제와 데이터 기반 접근 50 1. 데이터 기반 접근의 필요성 50 2. 분석과정 56 제4절. 사례의 시사점 종합 69 제4장. 강의교안 71 제1절. 강의교안의 구성 71 1. 강의교안 개발의 일반론 71 2. 강의교안의 제시 71 1) 데이터 기반 정책에 대한 이해 72 2) 서울시 젠트리피케이션 사례에 대한 이해 74 3) 비정형 데이터분석 통한 젠트리피케이션 문제에 대한 이해: 기초 76 4) 비정형 데이터분석 통한 젠트리피케이션 문제에 대한 이해: 심화 (Topic Modeling) 77 제2절. 강사용 보충자료 78 1. 데이터 윤리 문제의 중요성 78 1) 교육목표 78 2) 활용방안 78 3) 강의방식 78 4) 강의내용 79 2. 데이터 기반 정책의 해외사례 80 1) 교육목표 80 2) 활용방안 80 3) 강의방식 80 4) 강의내용 81 3. 젠트리피케이션과 연관 정책문제 82 1) 교육목표 82 2) 활용방안 82 3) 강의방식 82 4) 강의내용 82 4. 비정형 데이터분석 통한 젠트리피케이션 문제에 대한 이해: 기초 86 1) 교육목표 86 2) 활용방안 87 3) 강의방식 87 4) 강의내용: 빅카인즈를 활용한 뉴스 빅데이터 분석 87 5. 비정형 데이터분석 통한 젠트리피케이션 문제에 대한 이해: 심화 (Topic Modeling) 92 1) 교육목표 92 2) 활용방안 92 3) 강의방식 92 4) 강의내용 93 (1) 비정형 데이터 분석의 배경 93 (2) 정보기술의 발전과 텍스트분석 94 (3) 토픽 모델링(topic modeling)의 소개 96 (4) 토픽 모델링을 통한 젠트리피케이션 언론 보도 고찰 연구문제 98 (5) 토픽 모델링 분석의 시사점 108 제5장. 학생용 교육자료 115 제1절. 학생용 교재의 구성 115 제2절. 학생용 교재 116 1. 데이터 기반 정책에 대한 이해 116 2. 서울시 젠트리피케이션 사례에 대한 이해 119 3. 비정형 데이터분석 통한 젠트리피케이션 문제에 대한 이해: 기초 121 4. 비정형 데이터분석 통한 젠트리피케이션 문제에 대한 이해: 심화(Topic Modeling) 123
 

<목 차>

제1장. 연구배경 및 목적 1
 제1절. 연구배경 1
 제2절. 사례선정 및 연구 추진 절차 5
  1. 사례의 선정  5
  2. 연구 추진 절차  6

제2장. 데이터 기반 정책에 대한 선행 지식 8
 제1절. 데이터 기반 정책의 의미와 논쟁  8
  1. 증거기반 정책의 중요성과 한계 8
 제2절. 공공데이터와 개방 데이터 19
  1. 개방 데이터의 중요성 19
  2. 연결 데이터의 중요성 23
 제3절. 데이터 기반 분석방법론 27
  1. 4차산업혁명 시대의 첨단기술들 27
  2. 정책에의 적용 28

제3장. 서울시 젠트리피케이션 사례 32
 제1절. 사례의 배경 32
  1. 젠트리피케이션은 어떤 현상이며 어떻게 이해되어 왔는가? 32
  2. 기존의 데이터에 기반하지 않은 정책결정이 어떤 문제가 있었는가? 38
  3. 데이터 기반 정책결정에 도움이 될 수 있는가? 39
 제2절. 사례의 개요 41
  1. 분석의 배경 41
  2. 서울시의 대응 43
  3. 성동구의 인식 및 대응 45
  4. 정책수립과정의 불투명성: 외부자의 한계 47
 제3절. 젠트리피케이션 문제와 데이터 기반 접근 50
  1. 데이터 기반 접근의 필요성 50
  2. 분석과정 56
 제4절. 사례의 시사점 종합 69

제4장. 강의교안 71
 제1절. 강의교안의 구성  71
  1. 강의교안 개발의 일반론 71
  2. 강의교안의 제시 71
   1) 데이터 기반 정책에 대한 이해 72
   2) 서울시 젠트리피케이션 사례에 대한 이해 74
   3) 비정형 데이터분석 통한 젠트리피케이션 문제에 대한 이해: 기초 76
   4) 비정형 데이터분석 통한 젠트리피케이션 문제에 대한 이해: 심화    (Topic Modeling)  77
 제2절. 강사용 보충자료 78
  1. 데이터 윤리 문제의 중요성 78
   1) 교육목표 78
   2) 활용방안 78
   3) 강의방식 78
   4) 강의내용  79
  2. 데이터 기반 정책의 해외사례 80
   1) 교육목표 80
   2) 활용방안 80
   3) 강의방식 80
   4) 강의내용  81
  3. 젠트리피케이션과 연관 정책문제 82
   1) 교육목표 82
   2) 활용방안 82
   3) 강의방식 82
   4) 강의내용  82
  4. 비정형 데이터분석 통한 젠트리피케이션 문제에 대한 이해: 기초 86
   1) 교육목표 86
   2) 활용방안 87
   3) 강의방식  87
   4) 강의내용: 빅카인즈를 활용한 뉴스 빅데이터 분석  87
  5. 비정형 데이터분석 통한 젠트리피케이션 문제에 대한 이해: 심화            (Topic Modeling)  92
   1) 교육목표 92
   2) 활용방안 92
   3) 강의방식 92
   4) 강의내용 93
    (1) 비정형 데이터 분석의 배경 93
    (2) 정보기술의 발전과 텍스트분석 94
    (3) 토픽 모델링(topic modeling)의 소개 96
    (4) 토픽 모델링을 통한 젠트리피케이션 언론 보도 고찰 연구문제 98
    (5) 토픽 모델링 분석의 시사점 108

제5장. 학생용 교육자료 115
 제1절. 학생용 교재의 구성 115
 제2절. 학생용 교재 116
 1. 데이터 기반 정책에 대한 이해 116
 2. 서울시 젠트리피케이션 사례에 대한 이해 119
 3. 비정형 데이터분석 통한 젠트리피케이션 문제에 대한 이해: 기초 121
 4. 비정형 데이터분석 통한 젠트리피케이션 문제에 대한 이해: 심화(Topic Modeling)    123
초록 정책의 복잡성이 증대됨에 따라 데이터 기반 정책의 중요성은 더욱 커지고 있다. 데이터 기반 정책은 근거기반 정책(evidence-based policy making)으로 불리기도 하고, 빅데이터 기반 정책이라고 부르기도 한다. 또는 과학적 정책결정(scientific policy making)이라고 부르기도 한다. 어떠한 이름으로 불리든지 정책의 투명성과 과학성을 위해 엄밀한 정책분석을 바탕으로 정책이 이루어져야 한다는 점에서는 대부분의 학자와 실무자들이 동의하고 있다. 
그러나 최근의 데이터 기반 정책에 대한 논의는 과거의 논의와 구분되는 몇 가지 새로운 측면이 있다. 첫째, 데이터의 의미, 유형, 크기, 속도, 가치가 달라지고 있다는 점이다. 둘째, 정책 복잡성을 포괄할 수 있는 하나의 지표나 데이터는 존재하지 않는다는 점이다. 셋째, 데이터에 주도되는 정책(policy driven by data)이라는 접근과 정책을 위한 데이터(data for policy)라는 접근 간의 긴장 관계가 커지고 있다. 넷째, 기술과 정책결정자의 활용능력 사이에 격차가 심화되고 있다. 데이터의 용량이 커질수록 분석해야 될 변수의 수가 증가하며, 변수의 형태도 다양해진다. 
 이러한 상황에서 공무원들의 데이터 기반 정책결정 능력을 향상시키기 위한 교육의 중요성이 매우 커지고 있다. 실제 업무에서 데이터를 활용한 정책결정의 경험이 없는 공무원들은 데이터 기반 정책결정과 관련된 다양한 문제를 고민하는 기회를 가질 필요가 있다. 정책현장에서는 빅데이터 분석, 데이터 어낼릭틱스(data analytics), 데이터 사이언스(data science) 등의 다양한 용어가 사용되고 있지만, 실무자들이 그 구체적인 내용을 제대로 이해하지 못한 채, 지나치게 낙관적인 행태를 보이거나, 데이터 분석을 통해 제시된 결과를 맹목적으로 받아들이는 문제가 흔히 발생하게 된다. 따라서, 데이터 기반 정책결정 능력의 향상은 데이터와 분석 방법에 대한 충분한 이해가 전제되어야 한다. 
본 연구는 데이터 기반 정책결정 능력 향상을 위한 연구가 아니라 데이터 기반 정책결정을 이해하기 위한 교육사례 개발을 위한 연구이다. 즉, 본 연구는 현실의 사례를 이용하여 데이터 기반 정책과 관련된 다양한 쟁점들을 이해할 수 있도록 사례를 개발하여 교육현장에서 활용할 수 있도록 하는 것이다. 따라서, 가능한 교수자, 학습자 등의 관점에서 본 사례를 최대한 활용할 수 있도록 사례를 개발하고, 이에 따른 교수 교안과 학생교안을 함께 제시하고자 한다.
주제어 데이터 기반 정책기획 역량 강화를 위한 교육용 정책사례 연구
발행년도 2018년

우수정책연구

의견서
우수정책연구
선정사유
- 정책의 복잡성이 증가함에 따라 데이터 기반 정책의 중요성이 커지고 있음. 특히 과거와는 달리 비정형의 데이터가 생성되고, 정책복잡성을 다룰 대표적인 지표나 데이터가 존재하지 않으며, 데이터에 주도되는 정책과 정책을 위한 데이터라는 접근간의 긴장이 커지고 있는 상황에서 공무원들의 데이터 기반 정책결정 능력을 향상시키기 위한 교육의 중요성이 커지고 있음. 이 연구는 이런 배경에서 시의 적절하게 이루어진 연구임. - 이 연구는 교육자, 학습자 관점에서 데이터 기반 정책결정을 이해하기 위해 서울시 젠트리피케이션 정책을 사례로 선택해 교수교안과 학생교안을 함께 제시하여, 향후 이런 데이터기반 교육자료의 설계에 많은 참고를 줄 것이며, 이를 통해 공무원 교육 등에도 활용도가 높을 것으로 판단함. - 본 연구에서는 데이터기반 정책이라는 개념을 공직에 적절히 이해시키기 위해 매우 구체적으로 그 개념을 소개하고 있음. 특히 과거의 증거기반 행정은 명확한 증거를 활용함으로써 이데올로기나 의견에 대한 결정을 할 때 보다 결정과정이 투명하고 갈등을 줄일 수 있을 것이라는 신념이 근거하나 이것이 현실에서는 반대로 나타나고 있어, 현실의 데이터는 명확한 증거가 아닌 다중 데이터, 연결데이터, 실시간 변형 데이터 등의 성격으로 이들 데이터의 구조를 어떻게 연계해서 파악하며, 이런 데이터의 성격을 감안한 분석방법론이 필요함을 제시함. - 서울시 젠트리피케이션 사례분석을 통해 공공영역에서 이 현상을 다루는데 임대인-임차인의 관계를 제외한 다른 측면의 분석은 없는 상황에서 실제 임대인-임차인의 관계를 추동하는 근본적인 원인에 대한 분석은 필요함. 이것이 데이터기반 접근이라는 정책결정이 시도된 이유임. - 서울시 젠트리피케이션에 대한 분석을 통해 이 문제의 규명과정 없이 젠트리피케이션에 대해 언론 등에서 제기하는 부정적인 측면을 대응하고 이를 방지하는 대책을 찾는 방식의 서울시의 그동안의 문제해결의 관행이, 향후 보다 종합적이고 양질의 정책분석을 통해 정책현상의 근인을 먼저 파악하는 것이 필요함을 인식하는 계기가 됨. - 향후 본 연구에서 시도한 방법론은 부동산, 금융, 치안, 문화, 예술 등 광범위한 정책분야에서 문제에 대한 접근에서 다양한 데이터를 수집, 활용해서 접근하여 보다 입체적인 시각에 대한 점검을 시도하는데도 적용될 수 있을 것으로 판단함. - 보고서의 가독성이 높아서 단순히 정책 자료뿐만 아니라, 국민이나 언론에 정부의 정책을 상세히 설명하고, 공무원에 대한 교육자료 및 정보제공을 위한 자료로서의 활용도도 높을 것으로 판단함.
 

- 정책의 복잡성이 증가함에 따라 데이터 기반 정책의 중요성이 커지고 있음. 특히 과거와는 달리 비정형의 데이터가 생성되고, 정책복잡성을 다룰 대표적인 지표나 데이터가 존재하지 않으며, 데이터에 주도되는 정책과 정책을 위한 데이터라는 접근간의 긴장이 커지고 있는 상황에서 공무원들의 데이터 기반 정책결정 능력을 향상시키기 위한 교육의 중요성이 커지고 있음. 이 연구는 이런 배경에서 시의 적절하게 이루어진 연구임. 

  - 이 연구는 교육자, 학습자 관점에서 데이터 기반 정책결정을 이해하기 위해 서울시 젠트리피케이션 정책을 사례로 선택해 교수교안과 학생교안을 함께 제시하여, 향후 이런 데이터기반 교육자료의 설계에 많은 참고를 줄 것이며, 이를 통해 공무원 교육 등에도 활용도가 높을 것으로 판단함. 

  - 본 연구에서는 데이터기반 정책이라는 개념을 공직에 적절히 이해시키기 위해 매우 구체적으로 그 개념을 소개하고 있음. 특히 과거의 증거기반 행정은 명확한 증거를 활용함으로써 이데올로기나 의견에 대한 결정을 할 때 보다 결정과정이 투명하고 갈등을 줄일 수 있을 것이라는 신념이 근거하나 이것이 현실에서는 반대로 나타나고 있어, 현실의 데이터는 명확한 증거가 아닌 다중 데이터, 연결데이터, 실시간 변형 데이터 등의 성격으로 이들 데이터의 구조를 어떻게 연계해서 파악하며, 이런 데이터의 성격을 감안한 분석방법론이 필요함을 제시함. 

  - 서울시 젠트리피케이션 사례분석을 통해 공공영역에서 이 현상을 다루는데 임대인-임차인의 관계를 제외한 다른 측면의 분석은 없는 상황에서 실제 임대인-임차인의 관계를 추동하는 근본적인 원인에 대한 분석은 필요함. 이것이 데이터기반 접근이라는 정책결정이 시도된 이유임.

  - 서울시 젠트리피케이션에 대한 분석을 통해 이 문제의 규명과정 없이 젠트리피케이션에 대해 언론 등에서 제기하는 부정적인 측면을 대응하고 이를 방지하는 대책을 찾는 방식의 서울시의 그동안의 문제해결의 관행이, 향후 보다 종합적이고 양질의 정책분석을 통해 정책현상의 근인을 먼저 파악하는 것이 필요함을 인식하는 계기가 됨. 

  - 향후 본 연구에서 시도한 방법론은 부동산, 금융, 치안, 문화, 예술 등 광범위한 정책분야에서 문제에 대한 접근에서 다양한 데이터를 수집, 활용해서 접근하여 보다 입체적인 시각에 대한 점검을 시도하는데도 적용될 수 있을 것으로 판단함. 

   - 보고서의 가독성이 높아서 단순히 정책 자료뿐만 아니라, 국민이나 언론에 정부의 정책을 상세히 설명하고, 공무원에 대한 교육자료 및 정보제공을 위한 자료로서의 활용도도 높을 것으로 판단함.
우수정책연구
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