붉은선은 자살 예측 그래프, 파란선은 실제 자살 건수 그래프를 나타내며 분홍색 굵은선은 유명인의 자살기간을 뜻한다. 2008~2009년 자살예측 프로그램과 실제자살 건수를 비교한 후, 2010년에는 실제로 프로그램을 적용해 실제 자살통계와의 관계를 측정했다.
[아시아경제 김보경 기자] 자살 예방에 도움을 줄 소셜네트워크서비스(SNS) 기반의 자살예보 시스템이 국내 연구진에 의해 처음으로 개발됐다.
일기예보를 통해 궂은 날씨를 예측하듯 자살예보 시스템으로 자살위험성이 높은 때를 미리 알 수 있게 돼 주의, 경고 등의 조치를 취할 수 있을 것으로 기대된다.
이번 시스템에는 그동안 자살률과 연관이 있다고 알려진 요소인 물가, 실업률, 주가지수, 기온, 유명인의 자살(베르테르 효과)와 함께 약 1억5000만 건의 SNS를 활용한 빅데이터 분석이 결합됐다.
김도관 교수팀은 지난 2008년 1월 1일부터 2009년 12월 31일까지 자살통계와 SNS상에서 자살이나 자살 관련 단어의 빈도를 비교해 이 두가지의 상관관계를 규명했다.
개발된 모델을 적용할 경우 자살주의보, 자살경보 등과 같이 국가적 차원에서 자살률을 집중적으로 관리해 자살률을 낮출 수 있을 것으로 연구팀은 기대하고 있다.
김도관 교수팀은 "사회적 지표와 SNS 빅데이터를 이용한 자살 예측 프로그램은 아직까지 소개된 적이 없다"며 "향후 빅데이터를 더욱 광범위하게 활용할 경우 예측 정확도를 90%대까지 끌어올릴 수 있을 것"이라고 밝혔다.
이어 "국가적 차원에서 자살예측 프로그램을 적극적으로 활용해 효율적인 자살 예방 사업을 펼치면 결과적으로 OECD 최고 자살국가라는 오명에서 벗어날 수 있을 것으로 보인다"고 덧붙였다.
한편 김도관 교수팀의 자살예보시스템은 미국 공공과학도서관이 발간하는 온라인 학술지 '플로스원'에 소개됐다.
김보경 기자 bkly477@
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