국립재난안전연구원 8년간 1월 트위터글 분석

글 절반은 '불안' 표현…부정적 감정 우세

눈 오는 날 트위터에 올라온 트윗. 폭설로 인한 출근길을 걱정하는 내용이 적혀 있다. [트위터 캡쳐]
눈 오는 날 트위터에 올라온 트윗. 폭설로 인한 출근길을 걱정하는 내용이 적혀 있다. [트위터 캡쳐]

[헤럴드경제=김유진 기자] 큰 눈 내리는 날을 맞이하는 사회관계망서비스(SNS) 이용자들의 마음가짐은 눈송이를 기다리던 동심보다는 ‘어른’의 현실주의에 가까웠다. 대설이 내리는 날, 사회관계망서비스(SNS) 이용자들이 작성하는 게시물 대다수는 '행복'보다는 '불안', '유쾌'보다는 '불쾌'에 가깝다는 분석 결과가 나왔다.

국립재난안전연구원은 29일 2013~2020년 8년간 매년 1월 한국어로 쓰여진 재난·안전 이슈 관련 트위터 글 8350만건 분석 결과를 공개했다.

보고서는 각각의 글이 포함하고 있는 단어들을 분석해 해당 글이 가지고 있는 감성을 총 8개 항목인 불안·불쾌·슬픔·실망·안도·우울·유쾌·행복 등 8가지로 분류했다.

대설주의보가 발효된 12일 오후 서울 관악구 남태령고개 부근에서 눈으로 인한 차량정체가 발생하고 있다. 연합뉴스
대설주의보가 발효된 12일 오후 서울 관악구 남태령고개 부근에서 눈으로 인한 차량정체가 발생하고 있다. 연합뉴스

큰 눈 '대설'과 관련한 게시물 대부분은 부정적 정서인 불안, 불쾌, 슬픔, 실망, 우울을 담은 글로 나타났다. 대설 관련 글의 절반인 50%는 불안의 감성을 가진 글이었고, 24%는 불쾌, 11%는 슬픔, 5%는 실망을, 3%는 우울을 표현한 글이었다.

부정적 정서의 예시로 든 트윗은 "계속 내리는 폭설로 집에 가는 길이 공포다", "좀전에 제주 전지역 대설특보라더니… 무섭다 느껴질 정도네요…", "폭설 때문에 학교 일찍 끝났는데 도로 마비되고 버스 망가지고 난리다 난리" 등이다.

긍정적 정서인 행복, 안도, 유쾌 등을 담은 글은 전체의 10%도 차지하지 못했다. '행복' 4%, '안도' 2%, '유쾌' 0% 등으로 나타났다.


kacew@heraldcorp.com