빅데이터 기반 과학행정 구축


   정책을 결정하기 전에 관련 데이터를 수집하고 분석해 정책개발의 객관적 근거를 제시하고 정책 준비 및 집행의 올바른 방향성을 확립하는 과학행정을 구축합니다.

세종경영자문은 양질의 데이터 확보, 우수한 데이터 분석능력, 정책도출 및 전략 수립에 대한 노하우와 전문 인력의 균형적인 역량을 통합하여 과학행정 구현을 위한 서비스를 

원스탑(One-stop)으로 제공할 수 있습니다.


 [Module 1] 주요 현안 및 사례분석

각 지자체 별 부서 업무 현황 및 업무 분장을 파악하고, 업무에 따른 정보 현황과 참고할 수 있는 국내외 선진 사례들을 분석하여 시사점을 도출합니다.


 [Module 2] 시민 의견 분석을 통한 정책 이슈 도출

웹 크롤링(SNS 등)과 시민 의견 수집(민원 등)을 토대로 정책 이슈를 도출합니다.


 [Module 3] (행정자료 공간) DB 구축 및 빅데이터 분석 체계 수립

정책 이슈 도출을 위한 Data의 필요성 분석을 거쳐, 관계형 DB를 설계하고, Data를 수집 및 통합하여 분석 S/W와 연동합니다.


 [Module 4] 분석을 통한 정책과제 도출

분석 관점 및 가설을 수립하고, 빅데이터 분석을 실행하여 도출된 분석 결과를 정리하여 정책지도를 설계 및 구축하여 정책 과제를 도출합니다.


 [Module 5] 비전 및 중점 추진전략 수립

과학 행정의 비전 및 전략 체계를 수립하고, 전략과제 정의서 작성한 뒤, 추진 우선순위를 도출하여 중장기 단계별 추진 로드맵을 수립합니다.


빅데이터 기반 소셜 네트워크 분석 및 활용


   다양한 소셜 미디어에 축적된 대용량의 비정형 데이터를 빅데이터 처리 및 분석 과정을 거쳐 이슈를 도출하고 의제화합니다.

세종경영자문은 자체 기술을 통해 소셜 빅데이터 분석이 가능하며, 타 부처 국민참여 위원 선발, 모집 안내 등에 활용한 회사의 경험 및 노하우를 가지고 있습니다.

1. 데이터 수집 [Web Crawling]


    지역언론, SNS, 민원·플랫폼 게시물 등을 파이썬(Python), R등을 사용하여 소셜 데이터를 수집합니다.


2. 데이터 처리 [TF-IDF, Cosine Similarity]


    TF-IDF 등의 기법을 활용해 어떤 단어가 특정 문서 내에서 가지는 중요도를 산출하는 처리과정을 진행합니다.


3. 데이터 분석 ·활용 [상대적 빈도 · 유사도가 높은 문서 군집화]


   거쳐 빈도 및 유사도가 높은 문서의 군집화를 통해 소셜 인지도를 분석하고 이슈를 도출합니다.


4. 정성적 분석 


  - 도출된 이슈의 내용적 적정성을 검토하여 의제화 합니다.

  - 지역주민 설문조사를 통해 상위응답 의제를 최종의제로 선정합니다.

국민 참여형 빅데이터 플랫폼 지원


   ‘데이터 수집 → 데이터 분석 → 결과 활용’의 일반적인 빅데이터 기반 프로세스에서 국민이 직접 참여하는 ‘데이터 생성’ 및 국민의 의견의 반영 정도를 측정하는 ‘정책 평가’로 확장시킨 

국민 참여헝 빅데이터 기반 플랫폼을 제시합니다.

1. 데이터 생성

    

    기존에 사용하던 데이터 생성 방식은 공공데이터 및 민간데이터 등으로 수집하던 기존의 생성 데이터를 시민 참여방식 플랫폼 도입을 함으로써, 정보 제공에 동의한 플랫폼 이용자의 데이터들이 생성될 수 있도록 합니다.


2. 데이터 수집

    

    데이터 수집을 위하여 외부에 접근하는 방식 대신에 플랫폼에 접근한 이용자들의 사용자 데이터와 프로젝트와 관련된 raw data를 수집합니다.


3. 데이터 분석


    플랫폼 이용자의 사용자 데이터 및 기 확보된 데이터를 토대로 LDA, 군집화, 감성분석을 통하여 각 키워드마다 플랫폼 이용자들의 성향을 파악합니다.


4. 결과 활용


    텍스트 분석을 통하여 토픽 모델링 및 이슈 도출을 수행하고, 감성분석을 통하여 도출된 결과로 각 키워드에 대한 호불호를 판단합니다.


5. 정책 평가


    도출된 이슈에 관하여 시민 참여 및 시민들의 평가가 이루어지도록 하며 평가 결과를 토대로 기존의 정책의 수정 가부를 판단하여 정책에 반영합니다.