Korea Planning Association
[ Article ]
Journal of Korea Planning Association - Vol. 56, No. 1, pp.52-66
ISSN: 1226-7147 (Print) 2383-9171 (Online)
Print publication date 28 Feb 2021
Final publication date 09 Feb 2021
Received 04 Sep 2020 Revised 02 Dec 2020 Reviewed 22 Dec 2020 Accepted 22 Dec 2020
DOI: https://doi.org/10.17208/jkpa.2021.02.56.1.52

네트워크 분석을 통한 국내 사회혁신 프로젝트 동향 분석 : 〈사회혁신한마당 SSIN〉(2018-2019)을 중심으로

서경희** ; 이보람*** ; 김경민****
What is New in Social Innovation Projects in Korea : Social Network Analysis of 〈Social Innovation SSIN〉(2018-2019)
Seo, Kyeong Hee** ; Lee, Boram*** ; Kim, Kyung-Min****
**Doctoral Student, Seoul National University khseo@snu.ac.kr
***Doctoral Student, Seoul National University bl347@snu.ac.kr
****Professor, Seoul National University kkim2@snu.ac.kr

Correspondence to: **Professor, Seoul National University (Corresponding Author: kkim2@snu.ac.kr)

Abstract

Social innovation, as an alternative to the government or market failure, refers to the approach of local communities, civic groups, experts, and governments to solve social problems through cross-sector collaboration. Akin to other countries, innovative attempts in Korea occur continuously at the levels of local communities, cities, and the country. In this paper, we aim to explore the keywords and trends of social innovation projects in Korea through social network analysis and compare them to the elements of social innovation classified by Caulier-Grice et al. (2012) to identify the network characteristics. To achieve this, we filter 1,671 words and 5,072 words-project links to analyze 115 social innovation projects introduced at the annual event called “Social Innovation SSIN” of 2018 and 2019, organized by the Ministry of the Interior and Safety. We investigate the trend of social innovation projects by applying keyword analysis, topic modeling analysis, topic-keyword network analysis, and topic-project network analysis using the network analysis software named NetMiner 4. More than visualizing the word cloud, we illustrate the changes and developments of project networks over two years. Keywords from social innovation projects in 2018 include “cooperation, people, solutions, community, diversity, young people, design, operation, neighborhood, culture, and life”, reflecting community efforts to solve the problems through various local programs. Similarly, keywords in 2019 not only contain “innovation, collaboration, region, people, and community”, but also include “city, data, technology, and labor”, implying an expansion of the physical scope of the projects to urban scale with the technology. With these keywords, the topics in 2018 were titled: “work-life balance, living lab, community revitalization, young people’s community activities, and aging society”. In 2019, the topics were designated “solutions using data, collaboration between the government and communities, innovation through Information Technology, local cultural projects by young people, and community-based innovation projects”. Through this study, we derived various keywords of the projects to identify the characteristics of social innovation projects and suggest implications for future support for a sustainable social innovation ecosystem.

Keywords:

Social Innovation, Local Community, Social Network Analysis, Project Trend Analysis, Topic Modeling Analysis

키워드:

사회혁신, 지역 공동체, 소셜 네트워크 분석, 프로젝트 동향 분석, 토픽 모델링 분석

Ⅰ. 서 론

1. 연구의 배경 및 목적

사회가 복잡다단해지면서 지역 커뮤니티와 관련한 이슈 역시 다양해지고 있다. 지역주민의 삶과 밀접한 동네 차원의 문제부터 도시 교통문제, 기후변화와 같은 글로벌 차원의 문제 등, 다양한 차원의 문제들이 지역 커뮤니티와 직간접적으로 연관되어 있으며 이를 풀기 위한 시민들의 자각과 참여가 늘어나는 중이다.

이러한 시대 상황에서 지역 커뮤니티가 주체적으로 문제를 발굴하고 풀어가는 ‘사회혁신’ 담론이 심도 깊게 논의되고 있고, 관련한 프로젝트들 또한 진행 중이다. 사회혁신에 대한 정의는 매우 다양하나(한선경·김정원, 2012), 일반적으로 지역 커뮤니티가 지역 문제를 발굴하고 이를 자신의 힘 혹은 전문가와 더불어 풀어가는 과정과 결과물을 의미한다.

한국의 사회혁신 관련 현황을 살펴보면, 2000년대 이후 시민단체 차원의 논의가 시작된 후 서울시가 지방자치단체 차원의 정책화를 시도하였다.1) 그리고 2017년 중앙정부가 행정안전부 산하 사회혁신추진단을 설치하고, 2019년 정규직제화 되면서 사회혁신 관련 사업들이 고도화되기 시작하였다.

정부는 정부 주도 방식으로 해결이 난해한 사회문제를 풀기 위해 사회혁신정책을 기획·집행하고 있다. 지역 내외의 다양한 주체들이 지역 문제를 논의하고 협의하는 과정(소프트웨어적 접근)과 공간 구축(하드웨어적 접근) 등을 재정적으로 및 행정적으로 지원하고 있다.

‘사회혁신’이라는 개념은 시민들에게 익숙한 개념은 아니다. 학계에서도 해당 분야에 대한 학습적 연구가 풍부하지 않으며, 특정 사례를 분석한 논문이 많다(Yun et al., 2019; 김상민·이소영, 2020; 이맹주, 2020). 따라서 새롭게 떠오르고 있는 ‘사회혁신’ 프로젝트들의 흐름을 전국 단위에서 분석하는 논문은 없는 형편이다.

본 연구는 지역사회혁신 활성화 주관부서인 행정안전부2)가 주최하는 사회혁신 행사 <사회혁신한마당 SSIN>에 소개된 전국의 다양한 사회혁신 프로젝트를 분석하였다. 사회 연결망 분석(Social Network Analysis, SNA)을 활용하여 주요 토픽과 키워드를 도출하고, 이들의 목적에 대한 사회적 동향을 살폈다. 사회혁신 프로젝트의 분야별 특성을 파악하여 지속가능한 사회혁신 생태계 조성을 위한 시사점을 제시하고자 한다.


Ⅱ. 선행연구

1. 사회혁신의 개념과 접근방법

사회혁신이 본격적으로 학계에서 논의되기 시작한 시점은 1970년대 이후이다. Taylor(1970)는 다양한 사회혁신이 지역공동체에 도입하는 과정을 기록하며, 성공적인 사회혁신의 5가지 원칙으로 최대 투자, 선거를 통한 결정, 평등주의적 책임, 창의적 놀이로서의 연구, 이념적 연구 리더십을 꼽았다. 이후 Drucker(1987)는 사회혁신이 과학과 기술뿐 아니라 사회와 경제에 큰 영향을 미쳤다고 설명하였고, 민간 기업의 활동을 통해서도 사회혁신이 나타난다고 하였다. 공공에 의존하여 문제를 해결하던 방식에서 민간(기업)과 시민사회 등 새로운 주체의 역할도 중요하게 된 것이다(Goldenberg, 2004; Young Foundation, 2007).

사회혁신이란 새롭고 지속가능한 관계, 역량 등을 통해 사회적 요구를 충족시키고 사회적 가치를 강화하는 것이다(Adam and Hess, 2008; Mulgan, 2012). 이는 정부 혹은 시장만의 힘으로 해결이 힘들었던 사회문제를 주체 간 협력을 통해서 해결하고자 한 것이다. 이러한 시도에 대해 Westley(2008)는 많은 사람을 서비스 향유자에서 적극적인 참여자나 기여자로 만드는 여건의 조성을 강조하였으며, Haxeltine et al.(2013) 역시 사회혁신에서 시민참여를 활성화하고 시민사회와 연구 조직 등 다양한 주체의 참여를 기반으로 한 개방적 혁신을 중요시하였다.

사회혁신의 범위는 지역 커뮤니티 차원의 문제뿐 아니라 도시, 국가, 전 세계 차원의 문제를 포괄한다. Westley and Antadze (2010)는 사회혁신의 범위를 사회시스템으로 확장하여 규모 확대와 영향에 초점을 맞추고, 이를 지속가능한 혁신으로 발전시키기 위한 모델을 제안하였다. 한편 Hamalainen and Heiskala(2007)는 집단적 자원을 활용해 기술이나 경제혁신과 더불어 문화적 및 규제적 혁신을 아우르는 범위로 보고 있다. 보다 넓은 개념으로 Pol and Ville(2009)은 사회혁신을 삶의 질 향상 등 긍정적 영향을 미치는 새로운 아이디어로 정의하였다.

김이수·최예나(2019)는 사회혁신을 ① 창의적 문제대응의 사회혁신 접근, ② 거버넌스적 사회혁신 접근, ③ 공공가치적 사회혁신 접근 등 3가지 접근방법으로 분류하였다. 첫 번째 접근방식은 사회혁신을 새로운 아이디어나 방식(과정), 산출물을 통한 문제대응 등으로 간주하며, 두 번째 접근방식은 새로운 관계형성, 협력촉진, 역할부여, 공동생산 등 관계구조 변화로 보는 것이다. 마지막 접근방식은 사회혁신을 사회적 가치, 포용, 배려, 공익 등 정의적 및 규범적 목적의 실현으로 바라본다. 이 외에 주민참여형 리빙랩, 공간 활용을 통한 혁신, 디지털 사회혁신 등 다양한 방법론적 접근이 있다(TEPSIE, 2014).

2. 사회혁신의 요소

사회혁신은 교육, 고령화, 청년, 기후변화, 보건복지, 주거 등의 다양한 사회적 난제를 새로운 아이디어와 실험을 통해 해결하는 것이다(NESTA, 2007). Caulier-Grice et al.(2012)는 사회혁신을 핵심요소와 공통요소로 분류하였는데, 핵심요소는 새로움, 사회수요 충족, 효과성, 실천력, 실행을 위한 사회적 역량 제고이며, 공통요소는 영역초월, 새로운 관계, 개방적 및 협력적, 생산소비 및 공동생산, 풀뿌리 운동, 상호부조, 역량 및 자산 개발, 자산과 자원에 대한 나은 이용이다(Figure 1).

Figure 1.

Core elements and common features of social innovation (Caulier-Grice et al. 2012 재구성)

사회혁신의 핵심요소 중 ‘새로움’은 사회혁신이 독창적이거나 독특할 필요는 없지만 지역, 시장, 또는 특정 분야에서 사용자에게 새로운 방식으로 적용되어야 함을 뜻한다. 사회혁신은 사회적 필요성을 충족시키며(‘사회수요 충족’), 기존의 해결책보다 더 효과적이어야 하며, 결과 측면에서 그 효과가 측정 가능해야 한다(‘효과성’). 또한 아이디어 구현과 관련하여 그 실행이 중장기적 및 재정적으로 지속가능해야 한다(‘실천력’). 이러한 요소 창출을 위해서는 자산과 능력을 개발, 향상시키는 것이 중요하다(‘실행을 위한 사회적 역량제고’).

한편 사회혁신은 모든 분야에서 일어날 수 있다. 종종 사회혁신은 다양한 분야와 상호교류하며 ‘영역을 초월’한다(‘개방적 및 협력적’). 이런 포괄적이고 광범위한 주체의 협력을 통해 ‘새로운 관계’를 형성하고, 생산과 소비를 연계하기도 한다(‘생산소비 및 공동생산’). 또한 사회혁신은 종종 ‘풀뿌리 운동’과 같이 상향식 방식에 의해 나타나고 로컬 지역을 기반으로 두며 지역 커뮤니티의 ‘상호부조’에 의해 나타난다. 마지막으로 사회혁신은 거버넌스와 같이 사회적 관계를 구축하여 역량을 개발하며 사용자들에 의해 만들어지는 것으로, 잠재되어있는 자산과 자원 등을 발굴하고 공유하여 활용한다(‘역량 및 자산 개발’, ‘개선된 자산과 자원의 이용’).

3. 사회혁신의 실천 사례

사회혁신연구 중 구체적 사례에 대한 연구로, Yun et al.(2019)는가나의 사회적 기업 버로배터리(Burro Battery Company)가 기술혁신을 통해 사회문제를 해결하며 일자리 및 수익을 지속적으로 창출하는 사례를 연구하였다. 또한, 인도의 풀뿌리 혁신 페스티벌 사례에서, 정부 주도의 경우에도 혁신에 참여케 하는 동기부여가 중요하고 기술을 활용한 사회혁신의 중요성도 언급했다.

김상민·이소영(2020)은 서울시 성북구와 충남 홍성군을 중심으로 거버넌스 구조와 사회혁신 전략을 분석하였다. 참여적 거버넌스 구조를 마련하고 다양한 지역 주체의 참여를 확대하여, 실제 정책에 반영토록 하는 추진체계 확립을 주장하였다. 이맹주(2020)는 영국의 스타트업을 중심으로 한 디지털 사회혁신 성공사례를 분석하였다. 그리고 성공 요인으로 ① 혁신적 아이디어, ② 가치와 가능성을 위한 투자, ③ 다양한 이해관계자 간 협업, ④ 디지털 기술을 들었다. 이에 덧붙여 사회적 가치에 대한 공감과 협력의 중요성과 정부, 비즈니스, 비영리 섹터 간의 네트워크를 위한 역할 분담을 제언하였다.

4. 사회연결망 분석

사회연결망 분석은 노드(node)와 노드 간 관계(link)로 구축된 네트워크를 통해 현상을 해석하는 분석기법(Wasserman and Faust, 1994)으로, 정량적 방법을 통해 연구의 동향이나 추이를 분석하여 트렌드를 제시하는 역할을 수행한다(권기석 외, 2012). 또한 이해관계자에 대한 관계 분석은 각 주체의 구체적 역할과 구조를 제시하며 행위자의 활동 특성과 관계 파악에 사용된다(이관률·도묘연, 2016). 특히 문서의 주제를 도출하는 토픽 모델링 방법론은 단순히 단어 빈도뿐 아니라 단어 간 관계성을 파악하는 것으로, 특정 단어와 동시에 출현하는 단어에 주목하여 현상에 대한 이해를 증진시킨다.

따라서, 사회연결망 분석은 다수의 사회혁신 관련 프로젝트의 연관 관계 및 경향성을 파악하여 사례들을 군집화하고 관계망을 살피기에 적합한 방법론이다. 네트워크 분석을 통해 시기별 프로젝트가 주요하게 다루는 주제 분야(토픽)와 각 주제가 서로 어떤 주요 키워드를 통해 연결되는지 그 균형성을 확인할 수 있다. 나아가 각 토픽에 연관된 프로젝트의 세부 내용을 살펴 협업을 통한 시너지 창출이 가능한 프로젝트 간 관계망을 도출하여 새로운 협업 프로젝트를 제안할 수 있다.따라서 다양한 향후 진행 계획 구상에 좋은 자료가 된다.

5. 선행연구와의 차별성

본 연구는 사회연결망 분석방법을 적용하여 국내 사회혁신 프로젝트의 동향을 파악하고자 한다. 사회혁신 추진방식에 주안점을 둔 선행연구 중 변미리(2012)는 사회혁신 운동 구현을 위한 운영방식에 초점을 맞추었으며, 송석휘(2015)는 서울시의 시정 운영방식을 통해 사회혁신 성과를 분석하고 앞으로 추진해야 할 과제를 도출하였다. 사회혁신의 실천 사례를 다룬 Yun et al.(2019)이맹주(2020)등의 연구는 특정 사례를 심도 깊게 다루었으나, 특정 국가 혹은 사회 내 사회혁신의 시기적 경향성을 파악하지는 못하였다.

본 연구는 기존 특정 사례 중심의 연구와 달리, 동일시기에 진행 중인 다수의 실천 사례를 시계열 분석하여 전국단위 사회혁신 프로젝트의 흐름을 조망하고자 한다. 본 연구는 근래 소개된 사회혁신 프로젝트들을 소셜 네트워크기법을 활용하여 분석하여, 사회혁신 프로젝트들의 전반적인 현황을 파악하고 앞으로의 방향을 제시하고자 한다.


Ⅲ. 연구 범위 및 방법

1. 연구의 범위

행정안전부는 사회문제 해결의 일환으로 전국적으로 혁신적 시도를 활성화하고 실현하기 위한 공간조성사업(지역거점별 소통협력공간 사업)을 2018년부터 진행 중이다.3) 소통협력공간에서는 매년 <사회혁신한마당 SSIN> 모임행사를 개최하고 있다. 사회혁신활동가와 시민들이 만나는 자리를 마련하여 선도사업에 대한 활동을 공유하고, 사회혁신을 알리기 위한 강연, 공연, 체험, 전시 등을 진행하고 있다.

<사회혁신한마당 SSIN> 행사는 2018년 11월 최초로 전주에서 개최되었고 2019년 11월 강원도 춘천에서 ‘작은 도시의 전환방식’을 주제로 개최되었다. 2018년 행사에는 294명의 혁신가들이 초대되었고 방문객은 1만여 명이었으며, 공공 및 민간프로젝트를 포함하여 108개 프로그램이 진행되었다. 2019년에는 80명의 연사가 69개 세션에서 발표하였으며, 누적 인원 1만 2천여 명이 방문하였다(<Table 1> 참조).

〈Social Innovation SSIN〉 overview

본 연구는 국내 사회혁신의 대표 사례로 여겨질 수 있는, 2018년과 2019년 <사회혁신한마당 SSIN>에 소개된 총 115개의 사회혁신 프로젝트를 연구 대상으로 삼아 국내 사회혁신 프로젝트의 경향성과 프로젝트 간 관계를 분석하였다.

프로젝트에 관한 상세 정보는 각 개최년도의 <사회혁신한마당 SSIN> 공식 홈페이지 및 브로슈어에 명시된 자료를 중심으로 조사하였다(2018 사회혁신한마당 전주 추진위원회; 춘천사회혁신센터, 2019). 각 프로젝트의 발제 제목 및 연사소개, 해시태그, 발제 내용, 연사 인터뷰 등의 정보를 웹 크롤링 및 텍스트 마이닝 기법을 활용해 수집하였으며, 그중 세션(프로젝트)별 제목, 발제 내용 및 연사 인터뷰의 텍스트를 네트워크 분석대상으로 삼았다(부록 참조).

2. 네트워크 분석

연구 대상으로 수집된 정보를 키워드 분석, 토픽 모델링 분석, 키워드 네트워크 분석 및 프로젝트 네트워크 분석을 통해 경향성과 관계를 알아보았다. 국내 사회혁신 사례의 키워드를 분석하고자 네트워크 분석 소프트웨어 NetMiner 4(이하 ‘넷마이너’)를 이용하였으며, 네트워크 분석 중 토픽 모델링 기법을 활용한 키워드 네트워크 분석을 실행하였다. 비정형 텍스트를 넷마이너에 불러와 유의어, 지정어, 제외어 등록 및 단어의 중요도를 측정하는 Term Frequency-Inverse Document Frequency(TF-IDF) 필터링 등 데이터 전처리를 거쳐 주요 키워드를 살펴보았다. 이후 주요 키워드를 대상으로 5가지 토픽을 추출하였고 키워드-토픽 및 토픽-프로젝트 네트워크, 그리고 토픽별 프로젝트를 살펴봄으로써 국내 사회혁신 프로젝트 간의 네트워크 분석 결과를 해석하였다.

1) 데이터 필터링

주요 키워드 추출을 위해 지정어와 포함어, 유의어, 제외어를 정하여 단어를 필터링하였다. 지정어는 사회혁신과의 관련성이 명확한 개념이나 이름, 상호로 ‘엑셀러레이터, 디벨로퍼, 생태계, 네트워크’ 등이며, 유의어는 ‘이야기-토크-스토리, 소통-커뮤니케이션-교류, 동네-마을, 사업-비즈니스’ 등, 제외어에는 ‘내일, 대상, 제시, 제공’ 등이 포함되었다. 단어 필터링결과, 2018년 자료는 처음 추출된 1,489개 단어가 745개로, 2019년 자료는 1,239개 단어가 926개로 추려졌다(<Table 2> 참조).

Before and after word filtering of social innovation projects in 2018 and 2019

TF-IDF에 주어진 값을 기준으로 단어-프로젝트 간 관계(링크)가 추출되도록 필터링하였다. TF-IDF는 문서빈도와 역문서 빈도를 곱한 값으로, 이때 하나의 ‘문서’는 본 연구에서 하나의 ‘사회혁신 프로젝트’로 이해된다. 넷마이너는 다양한 TF 값 산출방식 중 증가빈도(Augmented Frequency) 방식을 채택하여 해당 문서에서 가장 많이 등장한 단어의 빈도수로 특정 단어의 빈도수를 나누어 TF를 계산한다. 즉 d문서 내 단어 t의 TF-IDF 값은 d문서에 포함된 단어 t의 등장 빈도와 전체 문서의 수를 단어 t가 전체 문서에서 등장한 빈도로 나눈 값의 로그 값과 곱한 값으로 구하며, 이를 수식으로 나타내면 아래와 같다.5)

tf(t, d): d문서에 등장한 단어 t의 문서빈도
idf(t, D): 문서 전체 D에 등장한 단어 t의 역문서 빈도
ft, d: d문서에 포함된 단어 t의 등장 빈도
N: 전체 문서 수

TF-IDF 값이 높은 단어는 해당 문서의 핵심 메시지를 담고 있을 확률이 높다. TF-IDF 값 0.1 이상의 단어-프로젝트 간 링크를 필터링한 결과, 최종 분석대상에 속한 링크 수는 2018년 자료에서 4,377개에서 3,300개로, 2019년 자료에서 2,433개에서 1,772개로 추출되었다(<Table 2> 참조).

2) 워드 클라우드 생성

필터링으로 추려진 데이터의 첫 분석 단계로 워드 클라우드(word cloud)를 생성하여 프로젝트에 나타난 주요 단어가 무엇인지 확인하였다. 앞서 필터링을 통해 TF-IDF가 작은 경우를 제외한 단어-프로젝트 링크를 대상으로 단어-프로젝트 간 2-모드 네트워크 데이터를 1-모드 유사성 네트워크로 변환하여 각 단어와 연결된 프로젝트의 수, 즉 해당 단어가 몇 개의 프로젝트에서 등장하는지 그 연결의 강도를 분석하였다. 그 중 연결된 프로젝트 수 상위 500개의 유의미한 단어로 워드 클라우드를 생성하였다. 워드 클라우드 생성은 각 분석대상 연도의 자료를 별도로 분석하였다.

3) 토픽 모델링

다음으로 토픽 모델링 분석을 통해 각 연도의 분석대상 프로젝트 전체를 일정 기준에 따라 하위분류하여 몇 가지 토픽으로 나누었다. 토픽 모델링이란 현재 문서를 가장 잘 설명하는 단어의 확률분포와 문서별 토픽 분포를 추출하는 방법으로, 텍스트마이닝을 통하는 가장 대표적인 토픽 모델링 방법인 LDA 방식을 채택하였다(Blei et al. 2003). 한편 본 연구는 시기별 문서 텍스트를 수집하여 각 시기의 토픽 특성을 파악하는 동적 토픽 모델링(dynamic topic modeling)(이수상, 2016)을 하였으며, 이를 통해 시간에 따른 토픽의 변화양상을 파악하였다. Panichella et al.(2013)의 방식대로, 클러스터 안의 데이터들이 다른 클러스터와 비교해서 얼마나 비슷한가를 나타내는 클러스터링 평가방법 실루엣(silhouette) 기법을 활용하였고, 최적의 토픽 수와 alpha 및 beta 값과 계산반복횟수(number of iterations)를 찾고자 다음의 선행연구들을 추가로 참고하였다.

토픽 수 결정 알고리즘은 이원상·손소영(2015)의 문헌을 참고하여 확률분포의 퍼플렉서티(perplexity) 값을 이용하였다. 퍼플렉서티는 확률분포 모형에서 협업, 파트너십 등과 같이 결과 만족도가 높아 토픽 수가 최적일 때 가장 작은 값을 나타낸다. 연구자는 양 해의 데이터에 대해 각각 다양한 토픽 수를 시도하여 퍼플렉서티 값이 가장 작은 값을 취해 토픽 수 5를 채택하였다. 양 해의 토픽 수가 같은 것은 독립된 알고리즘에 의한 우연의 결과로, 의도적으로 같은 값을 취한 것은 아님을 밝힌다. 또한 이렇게 결정된 토픽 수로 도출된 토픽 모델링은 주제의 범주화가 가장 잘 되었다고 판단된다.

분석의 학습방식(learning method)은 잠재적 토픽 모델에 널리 사용되는 MCMC 방식을 선택하였고 분석을 위한 설정값은 Chang(2011)의 사례를 따라 알파(alpha), 베타(beta)의 값을 지정하였다.6) Griffiths and Steyvers(2004)에 따르면 일반적으로 알파는 50을 토픽 수로 나눈 수를 취하는 것이 적절하며, 베타는 0.1을 취하는 경우와 0.01을 취하는 경우가 존재한다(Steyvers and Griffiths, 2007). 알파 값은 클수록 토픽들의 분포가 비슷해지고 작을수록 특정 토픽에 해당하는 프로젝트 수가 크게 나타나는 경향이 있었는데, 이에 연구자는 각 연도의 자료를 분석할 시 10.0 부근의 다양한 알파 값으로 토픽 모델링 분석을 실시하여 주제 범주화가 가장 적절히 이루어지고 토픽별 키워드 및 해당 프로젝트 수가 적절히 분포된 값을 채택하였다. 분석절차의 계산반복횟수에 관해 Kyrölä(2010)는 1.000회가 적절히 혼합된 샘플을 얻기 위한 일반적인 숫자라고 하였고, 본 연구에서도 그와 같이 분석하였다. 토픽 모델링 분석 결과 각 토픽의 토픽명은 각 토픽의 대표 키워드를 참고하여 연구자가 지정하였다(이원상 외, 2015).

토픽-키워드 네트워크 분석은 모든 토픽과 주요 키워드 간 2-모드 네트워크로, 토픽별 영향력이 높은 주요 단어를 추출하였다. 이때 단어-토픽 간 링크의 비중(weight)은 단어-토픽이 서로 연관될 확률로, 그 수치가 높을수록 링크 선의 두께가 두껍게 나타나도록 하였다. 토픽-키워드 네트워크 분석을 통해 2개 이상의 토픽을 연결하는 매개(brockerage) 키워드가 있는지 확인하여 이러한 매개 키워드가 갖는 함의를 고찰하였다.

마지막으로 각 토픽에 해당하는 프로젝트의 내용을 살펴 토픽별 주요 단어가 등장한 맥락을 비교하였다. 즉 토픽-프로젝트 네트워크 분석을 통해 다양한 토픽을 아우르는 토픽 간 매개 역할을 하는 프로젝트의 존재 여부를 살펴보아 향후 프로젝트 간 협업의 가능성 및 정부 지원 및 투자 유치 등에 참고하고자 한다.


Ⅳ. 분석 결과

1. 주요 키워드 변화

지정어, 포함어, 유의어, 제외어 및 TF-IDF 값에 따라 단어를 필터링하여 문서 내 중요도가 높았던 단어 3.300개를 추려 각 해의 유의미한 상위 500개 단어의 워드 클라우드를 도출하였다(<Figure 2> 참조). 2018년 국내 사회혁신 관련 프로젝트는 ‘협업’, ‘사람’, ‘해결책’, ‘공동체’, ‘다양성’, ‘청년’, ‘기획’, ‘운영’, ‘동네’, ‘문화’, ‘삶’ 등이 주요 키워드이다. 가까운 커뮤니티에서 특정 프로그램 운영을 통해 문제를 해결하려는 측면이 보인다.

Figure 2.

Word cloud for top 500 keywords after TF-IDF filtering (Top: 2018, Bottom: 2019)

2019년 주요 키워드는 ‘혁신’, ‘협업’, ‘지역’, ‘사람’, ‘공동체’와 같이 2018년 키워드와 연이 닿는 것도 있으나, ‘도시’, ‘데이터’, ‘기술’, ‘노동’ 등이 새롭게 등장하였다. 기술적 요소가 사회혁신 영역에서 중요성이 높아지고, 공간적 범위가 도시 규모로 확대되는 한편 그 논의가 ‘노동’ 등으로 심도 깊게 다루어지고 있음을 알 수 있다.

2. 토픽 모델링 분석 및 변화 추이

1) 2018년 사회혁신 프로젝트 토픽 모델링 분석

앞서 설명한 바와 같이 토픽 수 5, 알파 값 8.25, 베타 값 0.1을 채택하여, 2018년 대표적인 사회혁신 프로젝트의 토픽 모델링을 분석하였다. 분석 결과 토픽별 상위 5개 키워드는 Table 3과 같이 나타났으며 연구자가 토픽의 대표 키워드를 참고하여 설정한 토픽명은 ① 일과 삶의 균형, ② 리빙랩, ③ 공동체 회복, ④ 청년의 지역 활동, ⑤ 고령화 사회이다. 전체 70개 프로젝트 중 토픽별로 연관된 프로젝트 수는 10~19개로, 비교적 고른 분포를 보였다. 5가지 토픽 중 “청년의 지역 활동”(토픽④)은 관련 프로젝트의 수가 가장 많아, 2018년의 사회혁신 프로젝트 중 가장 큰 비중을 차지하였다. 한편 실제 사회혁신 프로젝트의 대부분은 생활 속 문제점을 해결하려는 경우가 대부분으로 각 프로젝트는 특정 토픽에만 해당될 수 있는 성질의 것이 아니기에 토픽 모델링 분석 결과 몇 가지 키워드가 두 토픽에 중복 등장하는 경우가 있다.

2018 topic modeling with LDA

첫 번째 토픽 “일과 삶의 균형”은 최근 직업생활과 일상적 삶의 균형을 추구하는 이른바 ‘워라벨(work-life balance)’ 경향을 반영한 것이다. 자아를 실현하면서 삶을 영위하고자 하는 경향은 사회혁신 프로젝트에서 ‘노동, 가치관, 기업, 삶’ 등의 키워드와 상호 밀접한 관련성을 보이고 있다.

두 번째 토픽 “리빙랩”은 일상의 문제를 시민들이 협업을 통해 논의하고 계획하고 실행하고 개선 혹은 해결방안을 찾는 방식이다. 이는 세 번째 토픽 “공동체 회복”을 위한 실행방법(action plan)의 일종으로 볼 수 있다. ‘동네, 협업, 사람, 공동체, 거점’ 등이 이와 연관된 주요 키워드이다. 즉, 공동체의 일원이 참여자가 되어 지역 문제를 해결하는 방식이 실현되고 있음을 보여준다. 이는 지역커뮤니티를 다루는 도시계획적 관점이 리빙랩을 통해 사회혁신으로 연결될 수 있음을 보여준다.

세 가지 토픽(“일과 삶의 균형”, “리빙랩”, “공동체 회복”)은 네 번째 토픽 “청년의 지역 활동”의 목적과 달성을 위한 구체적 방법이라 할 수 있다. 청년이 지역 문제에 관심을 가지고 적극적으로 해결책을 모색하는 상황을 보여준다.

마지막으로 우리 사회 당면 과제인 “고령화 사회”와 관련된 사회혁신 프로젝트에는 ‘노인’ 외에 ‘교육’, ‘시민’, ‘경제’, ‘노동’, ‘가치관’ 등의 키워드가 등장하고 있다. 이 토픽은 고령 사회를 향하는 한국 사회가 교육, 경제, 노동 등 다양한 분야와 연관되어 있음을 반증한다.

2) 2019년 사회혁신 프로젝트 토픽 모델링 분석

2019년 토픽 모델링 분석 역시 토픽 수 5, 알파값 8.25, 베타값 0.1로 설정하였으며, 1,000회 반복하여 계산하였다. 토픽별 대표 키워드를 참고하여, 토픽명을 ① 데이터 활용 해결, ② 정부와 공동체의 협업, ③ IT를 통한 혁신, ④ 청년의 지역문화 사업, ⑤ 마을단위 혁신사업으로 설정하였다. 각 토픽에 해당되는 주요 키워드는 Table 4와 같다. 전체 45개 프로젝트 중 토픽별 관련 프로젝트 수는 7~12개이다.

2019 topic modeling with LDA

토픽별 상위 키워드 중 ‘데이터’, ‘기술’, ‘개발자’ 등 IT(정보기술)와 관련된 단어가 2019년 새로이 등장했으며, 2018년 주요 단어였던 ‘문화’, ‘청년’, ‘지역’과 ‘노동’, ‘기업’, ‘협업’, ‘지역’, ‘청년’ 등의 단어가 2년 연속 나타났다. 토픽별 상위 키워드 중 두 토픽에서 중복으로 등장하는 ‘지역’은 이에 관련된 사회혁신 프로젝트가 다수 진행되고 있음을 보여준다.

첫 번째와 세 번째 토픽 “데이터를 활용한 해결” 및 “IT를 통한 혁신”은 데이터와 IT 기술을 활용하여 사회문제를 해결하고자 하는 바가 증가함을 알려준다.

한편 세 번째 토픽 “IT를 통한 노동 혁신”과 네 번째 토픽 “청년의 지역문화 사업”에 나타난 키워드 ‘기업’, ‘사업’, ‘리더’는 사회혁신의 중심이 정부 및 시민(단체)에서 기업으로 그 영역을 넓혀가고 있다고 해석된다. 민간 차원의 유연하고 빠른 의사결정 구조에 힘입어 사회문제에 관해 다양한 시도가 이루어지고 있는 것이다.

마지막 다섯 번째 토픽 “마을단위 혁신사업”은 2018년에 나타난 토픽 “공동체 회복”의 연결선 상에 있는 토픽으로 지역 내 공동체에 대한 관심과 노력이 2019년에도 계속되고 있음을 알 수 있다.

3) 토픽 모델링 분석 변화의 시사점

2018년 토픽 모델링 분석 결과는 노동, 주거, 지역사회, 공동체, 청년(취업), 고령화 사회 등이 주요 이슈였음을 보여준다. 대표적 프로젝트로는 <지역에서 하고 싶은 일 하면서 살아가기>, <지역과 청년과 일을 연결하다> 및 <노인 인권이란 고령화 시대의 인권이다>를 들 수 있다.

2019년에는 데이터, 협업, 개발자 교육, 사업 및 기업 관련 주제어가 새롭게 등장하였다. <시민의 데이터 리터러시가 사회를 바꾼다>, <모임의 힘: 여성 개발자 커뮤니티 활동>, <사회혁신 비즈니스 디자인씽킹 ‘모비랩’> 등의 프로젝트는 각각 데이터, IT 개발, 비즈니스 관점에서 사회문제에 접근한 사례이다. 토픽 모델링 분석 결과와 관련된 프로젝트에 대한 분석은 후반부의 토픽-프로젝트 네트워크 분석에서 자세히 논하고자 한다.

지역사회 및 지역문화에 주목하고 있는 현상은 2018년에 이어 2019년에도 계속되고 있다. 이는 공동체와 지역성(locality), 그리고 문화의 중요성에 주목하는 범세계적 흐름과 맥을 같이 한다(Gupta and Ferguson, 1997; Mayo, 2000; Joychelovitch, 2019).

2019년 ‘데이터’, ‘개발자’ 등의 키워드가 토픽 모델링 분석 결과에 나타난 것은 2018년에 없던 새로운 현상으로, 빠르게 진화하는 정보기술이 국내 사회혁신 영역에 활발히 적용되고 있음을 보여준다. 2019년의 또 다른 트렌드는 사회혁신의 발전에 있어 정부의 역할이다. 중앙정부가 공동체 등과 협업으로 지식을 공유하며 혁신을 추구하는 단계에 이른 것은 정부와 시민(단체), 기업 등 서로 다른 주체들이 경계를 넘나들며 협업을 진행하고 있는 것(Cooke and Muir, 2012)으로 해석된다.

3. 토픽-키워드 네트워크 분석

토픽 모델링 분석 결과를 네트워크 구조로 시각화하여 각 토픽이 서로 어떤 키워드와 연결되어 있으며 그 연결을 주도하는 키워드는 무엇인지 살펴보았다. Figure 3Figure 4의 시각화된 토픽-키워드 네트워크와 같이 키워드에 관련 문서 수가 많을수록 동그라미 모양의 노드(node)는 커진다. 2가지 이상의 토픽에 공통으로 나타나는 매개키워드는 붉은색 계열의 노드로 표시하였으며, 각 토픽의 연관 키워드 노드는 연관토픽이 많을수록 진한 색을 띤다. 토픽과 노드를 잇는 링크선의 두께는 관련도가 높을수록 두꺼워지는데, 이는 각각의 토픽명을 지정함에 있어 참고하였다.

Figure 3.

2018 topic-keyword network visualization

Figure 4.

2019 topic-keyword network visualization

1) 2018년 토픽-키워드 네트워크 분석

2018년 프로젝트의 5가지 토픽은 상호 공유하는 키워드가 고루 있는 다원적 네트워크를 이룬다. 토픽 중 “일과 삶의 균형”과 “리빙랩”이 비교적 중심성이 높았으며 “고령화 사회”가 그 뒤를 따랐다. 3가지 토픽에서 공통으로 자주 등장한 키워드 ‘가치관’, ‘이야기’, ‘본인’은 국내 사회혁신 프로젝트가 혁신가 자신의 가치관 또는 자아실현과 관련된 것으로 보인다. 다만 “공동체 회복”과 “청년의 지역활동” 토픽은 서로 직접 연결되는 키워드를 갖지 않는 것으로 분석되었다.

그 외 “고령화 사회”와 “일과 삶의 균형” 토픽은 ‘가치관’, ‘노동’, ‘문제’, ‘본인’이 매개키워드로 작용하였다. 고령화 사회에 있어서의 노동 문제와 (노동의) 가치에 대한 문제가 중요해 짐을 알 수 있다.

그리고 “일과 삶의 균형”에 있어 ‘본인’, ‘사람’의 키워드가 “공동체 회복” 및 “리빙랩”과 연결되는 것으로 보아, 더 나은 삶을 위해 공동체 회복의 중요성을 인지하고 있으며, “리빙랩”과 같은 일상에서의 해결방식을 추구하고 있음을 볼 수 있다.

“청년의 지역 활동”은 고령화가 평균 이상으로 급속히 진행되고 있는 농촌 지역에서 그 해결책이 요구되어 “고령화 사회” 토픽과 연결되며, “리빙랩” 및 “일과 삶의 균형” 토픽과는 ‘기획, 이야기’ 등의 키워드를 공유한다. 이와 같이 2018년 청년들의 사회혁신 활동 범위는 지역, 농촌 지역, 노인, 이야기, 도시, 문화 등 매우 다양하며 2가지 이상의 토픽을 아우르는 경우가 많다.

2) 2019년 토픽-키워드 네트워크 분석

2019년에는 “데이터를 활용한 해결” 외 나머지 4개 토픽(“정부와 공동체의 협업”, “청년의 지역문화사업”, “IT를 통한 노동 혁신” 및 “마을단위 혁신사업”)이 각각의 공통 키워드로 상호 긴밀하게 연결된 네트워크를 이루고 있다. 이들은 ‘공동체’, ‘협업’, ‘도시’, ‘리더’, ‘지역’, ‘이야기’, ‘노동’ 등의 키워드를 공유한다. 특히 ‘공동체’는 가장 많은 3가지 토픽에 연관되며 2019년 프로젝트에서 비중 있게 다루어지고 있다. 이는 사회혁신에서 공동체 관련 사항은 개선되어야 할 주요 관심사이자 사회문제로 인식되었음을 반증한다.

가장 높은 중심성을 갖는 토픽은 “정부와 공동체의 협업”이며, 5개 토픽 중 홀로 떨어져 있는 “데이터를 활용한 해결” 토픽도 “정부와 공동체의 협업” 토픽과 ‘주민’이라는 키워드로 연결된다. “정부와 공동체의 협업”의 주요 이해관계자로써의 주민이 “데이터를 활용한 (사회문제) 해결”을 요구하고 있는 것이다.

3) 토픽-키워드 네트워크 변화의 시사점

공동체 그리고 청년 활동에 대한 키워드는 2018년의 “청년의 지역활동”, “공동체 회복”과 2019년의 “청년의 지역문화 사업”과 같이 비슷한 양태로 나타났다. 노동 또한 지속적으로 다루어지는 주제이다. 2018년이 일과 삶의 균형을 찾으며 새로운 가치관을 모색하는 시기였다면, 2019년의 분석 결과는 정보기술 분야로 연계된 모습이다.

특히 2019년 새로 등장한 토픽 “데이터를 활용한 해결”과 “IT를 통한 혁신”과 관련하여 개발자 교육, 코딩 교육 등이 사회혁신의 범주에 새롭게 등장하였다. 디지털 사회혁신(Digital Social Innovation, DSI)이 매우 중요한 분야로 나타나고 있고, 이를 실천하기 위한 구체적인 방법들이 요구되고 있다.

키워드 변화와 함께 네트워크 특성도 변화하였다. 2018년에는 5가지 토픽이 강하게 연결하며 군집하는 경향에 비해, 2019년에는 “데이터를 활용한 해결”과 나머지 토픽이 나누어져 있다.

4. 토픽-프로젝트 네트워크 분석

토픽-키워드 및 매개 키워드의 구조를 토픽-프로젝트 네트워크 분석으로 확장하여, 토픽별 대표 프로젝트를 알아보고 2가지 이상의 토픽을 매개하는 프로젝트는 무엇인지 살펴보았다.7) 토픽-프로젝트 네트워크의 분석은 그 결과에 따라 상호 긴밀한 관계에 있는 프로젝트가 발견되어 향후 협업을 모색하거나 새로운 사업 및 지원책 구상에 유용한 정보로 쓰일 수 있다. Figure 5에 시각화한 토픽-프로젝트 네트워크의 다이아몬드 모양 노드는 그 크기가 해당 토픽과 연관도가 높을수록 크게 표시된다. 2개 이상의 연관된 토픽을 갖는 ‘매개 프로젝트’의 노드는 오각형으로 표시하였다.

Figure 5.

2018 topic-project network visualization (Each document represents a project)

1) 2018년 토픽-프로젝트 네트워크 분석

2018년 조사된 사회혁신 프로젝트의 토픽-키워드 네트워크에서 2가지 이상의 토픽을 잇는 매개키워드가 조밀한 네트워크를 이룬 반면, Figure 5를 통해 토픽 간 매개가 되는 프로젝트는 상대적으로 그 관계망이 단순한 것을 확인할 수 있다. 5가지 토픽 중 프로젝트 중심성이 높은 토픽은 “리빙랩”이며, 특히“고령화 사회” 토픽의 경우 매개가 되는 프로젝트가 없는 동떨어진 네트워크로 나타난다.

토픽 간 매개 역할을 하는 프로젝트와 그 내용의 일부를 살펴보면 다음과 같다. 토픽 “리빙랩”과 “일과 삶의 균형”을 중개하는 연락담당자(Liaison) 기능을 하는 프로젝트로는 <역사를 통한 여행>, <오늘의 실패를 내일로 미루지 마라>, <그림가게 미나리 하우스>, <구하라 담비와 예술동물원>이 있다. 한 예로, <역사를 통한 여행>은 전 세계의 역사 여행지를 돌아보며 받은 영감으로 지속적으로 시민들에게 역사적 소양을 키워주고자 한다. <서학동 예술마을에서 사는 이야기>, <사람이 모이는 지역의 조건> 또한 토픽 “공동체 회복”과 “리빙랩” 사이에서 연락담당자로 기능한다. 특히 <서학동 예술마을에서 사는 이야기>에서는 작가가 주요활동가로서 작품 제작, 마을 공공미술 관련 활동과 더불어 할매공방을 운영하고 동네 아이 엄마들과 작업하며 아이를 키우고 공동체 속에서 함께 놀기를 실천하고 있다.

그 외 토픽 “청년의 지역활동”과 “리빙랩”을 징검다리로 매개하며 대리인(Representative) 및 문지기(Gatekeeper)라는 관계로 이어주는 프로젝트에는 <지역에서 하고 싶은 일 하면서 살아가기>, <지역예술 활성화 방안에 대한 고민>이 있다. 이들은 각각 청년대상 문화/교육 콘텐츠 제작 및 네트워킹, 지역예술 활성화를 주요 주제로 활동하며 상호 연관되었다.

다른 토픽 간 매개 역할을 하는 프로젝트는 없으나 토픽 “고령화 사회”에도 주목할 만한 프로젝트가 있다. <할머니학교>는 할머니의 배움이 가족의 변화로 이어지고 ‘할머니학교’ 운영과정에 의해 노인 관련 관점이 전환되는 데 기여했으며, <노인 인권이란 고령화 시대의 인권이다>는 노인 학대에 관해 알리며 인권교육을 통해 인권의식 향상을 위해 노력하여 시민들의 자발적인 노인지원을 이끌어냈다.

2) 2019년 토픽-프로젝트 네트워크 분석

2019년의 토픽-프로젝트 네트워크는 모든 토픽이 하나 이상의 다른 토픽과 연관된 것으로 나타나, 전체적으로 조화로운 네트워크를 이룬다. 이는 동일한 해의 토픽-키워드 네트워크에서 “정부와 공동체의 협업” 토픽을 중심으로 “데이터를 활용한 해결”을 제외한 나머지 네 토픽에 연결성이 집중되었던 것과 다른 양상이다. 다시 말해 각 프로젝트의 내용을 바탕으로 토픽 모델링 분석된 키워드의 네트워크와 달리 각 토픽과 연관된 개별 프로젝트의 관계를 살펴보았을 때 소외된 토픽이 없이 균형 잡힌 네트워크를 이루고 있다.

Figure 6에 오각형 노드로 표현된 매개 프로젝트는 모두 2가지 토픽 사이에서 연락담당자로서 기능한다. 5가지 토픽 중 비교적 긴밀한 네트워크를 이루는 “정부와 공동체의 협업”, “청년의 지역문화 사업” 그리고 “도시 속 동네 이야기”에서 그러한 기능을 하는 프로젝트는 <놀이를 찾는 사람들>, <업자마인드 장착 공무원들의 담담한 대화>, <지속가능한 지역의 혁신, 시민 자산화>, <커먼즈필드, 우리는 무엇을 할 수 있을까>, <줄리엣과 도시광부, 그 이후>가 있다. 이 중 <놀이를 찾는 사람들>은 문화재 등 지역의 고유한 자원을 놀이로 만들고자 하는 청년들의 혁신 프로젝트로, 지역에 주목한 사업이자 향후 정부 및 지역 공동체와의 협업이 필요하다.

Figure 6.

2019 topic-project network visualization (Each document represents a project)

앞서 토픽-키워드 네트워크에서 다른 토픽들과 약한 연결성을 보였던 “데이터를 활용한 해결”은 각각 <업자마인드 장착 공무원들의 담담한 대화>, <포용적 혁신, 혁신적 포용은 가능할까?> 및 <집단지성의 힘: 일본 방사능 측정지도>와 “정부와 공동체의 협업” 및 “IT를 통한 노동 혁신”과 연결된다. 그 가운데 주목할 만한 <집단지성의 힘: 일본 방사능 측정지도>는 정부의 정보 공유가 제한적인 현실에서 자발적 선의로 뭉친 개인들이 집단의 힘을 발휘하여 혁신을 성취할 가능성을 보여줬다.

3) 토픽-프로젝트 네트워크 변화의 시사점

2018년 토픽-프로젝트 네트워크에는 중심성을 띄는 토픽 및 2가지 키워드를 매개하는 프로젝트가 존재했다. 매개 역할을 하는 프로젝트는 향후 두 가지 혹은 그 이상의 분야에 영향을 끼치며 성장할 수 있는 가능성을 지닌 것이다. 예를 들어, <지역예술 활성화 방안에 대한 고민>과 같이 징검다리 역할을 하는 프로젝트가 존재한다.

그러나 “고령화 사회” 토픽 관련 프로젝트는 다른 토픽과 상호 연관된 바 없이 동떨어져 있다. 다시 말해 “고령화 사회”와 관련된 프로젝트는 “일과 삶의 균형”, “리빙랩”, “청년의 지역활동” 등 다른 이슈와 연결되어 다루어지지 않고 오로지 고령화 사회에만 집중하여 다루어졌다. 고령화 사회에 주목한 프로젝트의 대상이 고령인구 밀집 지역이었음을 감안할 때, Figure 5와 같은 네트워크가 형성된 것은 관련 프로젝트의 지역적 배경과 지리적으로 연관되기 어려웠던 것이 그 이유라고 해석된다.

반면 2019년의 프로젝트는 이전 해의 “고령화 사회” 토픽과 같이 전체 네트워크에서 소외되거나 “리빙랩”과 같이 중심성이 두드러지는 단일 토픽 없이 분석된 모든 토픽 및 연관 프로젝트가 다원적 네트워크 구조를 이룬다. 분석 대상이 된 전체 프로젝트 중 2019년의 경우 2가지 이상의 토픽을 연결하는 매개 프로젝트의 수가 2018년 보다 상대적으로 많아, 다양한 주제를 아우르는 프로젝트 사례가 증가했음을 알 수 있다. 이것은 개별 혁신가로서 사고의 확장이 이루어진 결과이자 다원적 협력체가 구축될 수 있는 생태계 구조를 띠고 있다는 점에서 긍정적 의미를 갖는다.

이같이 토픽 간 경계를 넘나드는 포괄적 시도가 시작된 것은 향후 한국의 사회혁신 생태계 발전에 있어 희망적 요소로 해석된다. 예를 들어 토픽 간 매개 역할을 하는 프로젝트의 활동가에게 해당 프로젝트의 전체 네트워크 내 중요 역할에 대해 알리며 해당 토픽 관련 플랫폼 역할을 촉구할 수 있다. 같은 토픽들을 매개하는 프로젝트의 경우 상호 더욱 긴밀한 교류 및 협업의 제안이 가능하다. 덧붙여 이들의 매개 역할은 단일 토픽에 연관된 프로젝트에게 좋은 사례가 된다. 가령 2018년의 주요 토픽 중 “고령화 사회”에 연관된 프로젝트 중 두 가지 이상의 토픽을 넘나드는 사례가 발견되지 않았는데, 토픽-키워드 네트워크 분석 결과를 참고하여 다른 토픽 및 프로젝트와의 새로운 연계 등 프로젝트의 발전을 꾀할 수 있다. 특히 정부가 국내 사회혁신 플랫폼을 구축 및 운영하고, 매개 역할을 하는 프로젝트들이 혁신의 중추적 역할을 한다면 더욱 실효성 있는 사회혁신 생태계와 커뮤니티를 육성할 수 있다.


Ⅴ. 결론 및 고찰

본 연구는 전국 각지 다양한 분야의 사회혁신 사례를 공유하고 토론하는 컨퍼런스형 축제 <사회혁신한마당 SSIN>에 소개된 국내 사회혁신 프로젝트 간 관계를 분석하였다.

2018년에는 주로 사람 간 협업과 공동체를 통해 삶을 개선(“공동체 회복”, “일과 삶의 균형”)하고자 하는 경향이 나타났다. 특히, 노인, 부모 및 청년과 같이 특정 연령대와 관련한 문제 해결(“고령화 사회”, “공동체 회복”, “청년의 지역활동”) 경향이 나타났고, 창업이나 교육, 연구 등 행동으로 옮기려는 모습(“리빙랩”, “청년의 지역활동”)이 나타났다.

2019년에는 IT 및 디지털 기술을 활용한 사회혁신으로 발전하였다. 기존 주민참여형 혁신 모델 “리빙랩”에 ICT를 더한 시민 또는 수요자 주도의 사회문제 해결형 사업들이 나타났다. 시민 주도의 정책 참여를 온라인 플랫폼을 통해 활성화하여 사회적 가치 창출을 위한 기반이 강화된 것으로 보인다.

또한, 2018년은 노인과 청년과 같이 특정 세대에 집중되었다면 2019년에는 세대를 아우르는 지역 중심의 공동체 사업으로 확대되며 정부와 협업하는 사례가 늘어났다. 각 세대에 대한 차별화된 맞춤형 사업과 더불어 세대 간 융합에 대한 지원을 통해 사업의 규모화가 필요한 시점이다.

앞서 살펴본 Caulier-Grice et al.(2012)의 연구에서 제시된 사회혁신의 요소 중 양 해의 사례 분석에 나타난 항목을 정리하면 다음과 같다. “고령화 사회”와 “공동체 회복,” “일과 삶의 균형” 등 ‘실천력’, ‘사회수요 충족’이 나타난 2018년의 분석 결과에 비해 2019년에는 “데이터 활용 해결,” “IT를 통한 혁신” 등이 설명하는 것과 같이 사회혁신 ‘실행을 위한 사회적 역량제고’와 ‘새로움’이 추가되었다. 그리고 2018년에 나타난 “공동체 회복”과 “청년의 지역활동”은 주체 간의 ‘개방적 및 협력적’, ‘풀뿌리 운동’, ‘새로운 관계’ 공통요소와 연관된다. 2019년 데이터와 IT 등 디지털 사회혁신에 대한 관심이 새롭게 된 것은 ‘개선된 자산과 자원의 이용’의 요소와 연이 닿는다.

한편, 2018년과 2019년 사회혁신 프로젝트 분석 결과에 나타나지 않은 공통요소가 존재한다. 핵심요소 중 ‘효과성’, 공통요소 중 ‘영역초월’ 및 ‘역량 및 자산 개발’이다. 다양한 요소들이 등장한다고 하여도, 이의 효과성을 평가하는 시스템의 구축이 필요한 시점이다. 객관적 평가를 통해 역량 및 자산 개발이 일어날 수 있다. 또한, 2020년 이후 코로나19 사태를 겪으며 수면 위로 드러난 여러 사회문제에 관해 영역을 초월한 다각적이고도 적극적 시도가 필요하다. 개개인이 사회문제를 발굴하고 그 해결방안을 논의하며 합의를 도출할 수 있도록 적절한 교육과 논의 기회가 제공되어 사회혁신이 확산되어야 한다.

본 연구의 한계는 다음과 같다. 본 연구는 전국단위의 사회혁신 컨퍼런스에 초대되어 소개된 115개 사례(2018년 70개, 2019년 45개)를 분석하였기에, 당시 소개되지 않은 주요 사회혁신 프로젝트 일부가 누락되었을 가능성이 있다. 이에 국내 사회혁신 프로젝트 모집단 전체를 분석대상으로 삼지 않았다는 점에서 한계점이 있다. 또한 <사회혁신한마당 SSIN> 행사에 소개된 프로젝트의 일부는 전국단위를 대상으로 했기에, 보다 구체적으로 지역별 및 주체별 특성으로 구분하여 분석하는 데 한계가 있다. 그리고 토픽 모델링 분석 시 알파값 등의 지정에 대한 경우의 수가 존재한다.

그럼에도 불구하고, 본 연구는 국내 사회혁신 프로젝트의 주요 키워드를 도출하였으며, 프로젝트 및 토픽, 키워드 간 네트워크를 파악함으로써 국내 사회혁신의 현재를 확인할 수 있었다. 토픽-키워드 간 네트워크는 개별 프로젝트가 나아가야 할 방향을 알려준다. 덧붙여 분석된 토픽-프로젝트 간 관계를 총체적으로 고려하여 프로젝트 간 협업 및 교류를 제안한다면, 각 프로젝트 관계자가 서로 배우고 협업하며 윈-윈(win-win)이 가능할 것이다.

본 연구 결과는 주요 키워드 및 토픽에 관련된 지원을 강화하고 공공 및 민간 부문의 관련 사업 기획에 참고가 될 수 있다. 나아가 2020년 대전에서 진행된 세 번째 <사회혁신한마당 SSIN> 등을 대상으로 매해 사회혁신의 주요 키워드 변화를 분석할 필요가 있다. 프로젝트들의 아카이빙과 이에 대한 객관적 평가가 요구된다. 이는 중앙정부 차원의 사회혁신 플랫폼 구축과 운영을 통해 나타날 수 있다. 이를 통해 미진한 부분을 발굴하고 지원함으로써, 사회혁신 생태계와 지역 커뮤니티 발전에 기여할 것이다.

Notes
주1. 변미리(2012)는 한국 사회혁신의 시작으로 희망제작소의 사회혁신프로그램을 꼽았다. 2006년 희망제작소 창립 시 참여 거버넌스의 실현을 위해 생겨난 사회창안센터는 시민 아이디어를 수렴하여 그 중 일부를 실제로 구현했다. 이는 시민 거버넌스 실현의 첫 번째 시도였다. 한편 김은지(2018)는 희망제작소의 창립자 박원순의 2011년 서울시장 당선을 사회혁신 거점이 국가 기구로 이동한 계기로 보았다.
주2. 행정안전부 외 과학기술정보통신부에서도 정부 차원의 기술기반 사회혁신실험 확대를 위해 노력하고 있다.
주3. 행정안전부는 2019년 <지역혁신 종합 추진계획>을 통해 ‘사회혁신추진단’부터의 사업을 정비하고 체계화하여 진행 중이며, 전국단위 사회혁신생태계 조성을 위해 지원 재원을 조성하여 실행사업을 기획 및 추진하고있다. 2018년 ‘지역거점별 소통협력공간’ 조성사업에는 전주시와 춘천시가, 2019년에는 제주시와 대전시가 최종 선정되었다.
주4. <제2회 사회혁신한마당(씬2019 강원춘천)> 외 강원혁신포럼, 강원사회혁신 및 사회공헌 국제포럼, 다음세대재단 체인지 온 컨퍼런스가 동시에 개최되었으나 타 행사의 세션은 프로그램 수에 포함시키지 않았다.
주6. 알파와 베타값은 LDA 모델 아키텍처의 하이퍼 파라미터 변수이며 주어지는 값에 따라 각 문서의 토픽 분포, 각 토픽의 단어 분포 등의 연산이 이루어진다. 알파값은 각 프로젝트가 최대한 적은 수의 토픽을 포함하고 있다는 조건에 관련된 값으로, 이 값이 낮을수록 각 프로젝트에 모든 토픽이 서로 다른 확률로 포함되어 있음을 전제하는 것이다. 베타값은 토픽에 대한 단어의 연관 확률에 관한 값이며, 낮은 베타값은 토픽이 최대한 많은 수의 단어와 연관되어 있음을 전제한다.
주7. 이때 매개 역할을 하는 프로젝트는 그러한 역할을 의도한 것이 아닌, 분석 결과 두 가지 토픽을 아우르며 매개하고 있는 것으로 나타난 것이다.

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Appendix

A. 2018년 주요 사회혁신 관련 프로젝트 분석 대상

B. 2019년 주요 사회혁신 관련 프로젝트 분석 대상

Figure 1.

Figure 1.
Core elements and common features of social innovation (Caulier-Grice et al. 2012 재구성)

Figure 2.

Figure 2.
Word cloud for top 500 keywords after TF-IDF filtering (Top: 2018, Bottom: 2019)

Figure 3.

Figure 3.
2018 topic-keyword network visualization

Figure 4.

Figure 4.
2019 topic-keyword network visualization

Figure 5.

Figure 5.
2018 topic-project network visualization (Each document represents a project)

Figure 6.

Figure 6.
2019 topic-project network visualization (Each document represents a project)

Table 1.

〈Social Innovation SSIN〉 overview

Table 2.

Before and after word filtering of social innovation projects in 2018 and 2019

Table 3.

2018 topic modeling with LDA

Table 4.

2019 topic modeling with LDA

A. 2018년 주요 사회혁신 관련 프로젝트 분석 대상

B. 2019년 주요 사회혁신 관련 프로젝트 분석 대상