가난한 노인의 흔적, 빅데이터가 말하다

세 편에 걸친 연작 기사를 차례로 전한다. 다큐멘터리 <시사기획 창 : 가난한 노인의 낮과 밤, 흔적>에 대한 심층 분석이다. 본방송은 유튜브에서 다시 볼 수 있다. 흔적 - 가난한 노인의 낮과 밤 [풀영상] | 창 484회 (KBS 24.10.29) https://www.youtube.com/watch?v=4NrZHGbAnUo

■ 가난은 무엇으로 증명하는가

노인 빈곤율이 40%다. OECD 최악이다. 심각하다. 이런 말로 심각성이 드러나는가?

아닌 듯하다. 잘 안 다가온다. 숫자 그 자체가 주는 메시지는 직관적이지 않다. 한 번 곱씹어 보고, 다른 나라와 비교해 보는 과정에서 심각성을 '생각'해야 드러난다.

이 그래프가 상징하는 사실은 무엇일까? 단순히 한국은 노인 빈곤율이 높다는 사실일까? 미국보다도 심각하다? 아니다. 단적으로 말하자면 아래와 같은 한 문장이다.

'한국은 노인 빈곤을 방치하는 사회다'

방치는 아니라고 말할 수도 있다. 그래도 빈곤율이 개선되고 있다고, 이를테면 아래와 같은 숫자의 추세가 그것을 말해준다고.

하지만 조금만 뜯어봐도 희망적인 전망은 불가능하다. 우선 위 그래프는 <65세 이상> 전체를 하나로 나타냈는데, 이를 75세를 기준으로 두 집단으로 나눈다. 그러면 <66~75세>와 <76세 이상>의 노인, 두 집단이 나온다. 각각의 빈곤율은 아래와 같다.

빨간 그래프에 주목한다. 76세 이상 노인은 절반 이상이 빈곤하다. 개선되는 추세도 없다. 2020년과 2021년 조금 나아지는 듯했지만, 그 두 해를 빼면 55% 안팎에서 10년째 제자리걸음이다.

나아지는 추세는 66~75세 그룹에만 있다. 김도헌 KDI 연구위원은 "평균적인 노인의 소득과 자산수준이 증가하는 것은 사실이다. 신규 노인 세대로 진입하는 베이비부머 세대 때문이다. 이들은 교육 수준도 높았고 경제적 여건도 이전 노인보다는 나은데, 국민연금 가입 기간도 길었다."고 말한다.

즉, 빈곤율 개선은 착시다. 평균은 나아지지만, '신규 진입 세대' 효과를 빼면 개선은 없다. 이미 노인이었던 노인, 특히 76세 이상인 그룹의 빈곤율은 거의 개선되지 않고 있다.

'그래도 나아지고 있다'라거나 '이대로 10년 정도 지나면 상당히 개선될 것'이라고 말한다면, 그건 '현재 76세 이상으로 분류된 노인 그룹이 통계상에서 점차 사라질 것이고 그에 따라 자연스럽게 개선될 것'이라고 말하는 것과 유사하다.

노인 빈곤 문제를 수년 간 연구해 온 탁장한 박사는 이를 "해방 전후 태어난 가난한 노인들이 다 떠나고 나면 빈곤율은 개선될 수 있다. 그러면 우리는 그들이 떠나기를 기다릴 것인가? 그것은 너무 슬픈 이야기가 아닌가?"라고 반문한다.

■ 그들의 흔적을 찾아나섰다

<시사기획 창>은 그렇게 방치된 가난한 노인의 흔적을 찾아 나섰다. 쪽방촌과 고시촌, 폐지 수집과 다단계의 현장, 무료 급식소, 탑골공원... 현장을 다님과 동시에 데이터 분석을 병행했다.

이유는 '구조'를 보기 위해서였다. 현장은 참혹하지만, 그 자체가 전부인 것은 아니다. 우리가 '잘 알려진 노인 빈곤'의 현장만 다닐 때 보지 못하는 '전체 그림의 구조'를 보기 위해선 데이터 분석이 필수적이라고 판단했다. KT의 이동전화 빅데이터를 통해 노인의 흔적을 되짚은 것은 이 때문이다.

빅데이터 분석은 '놀랍도록 정확하게, 놀랍도록 세밀하게, 또 놀랍도록 빠르게' 현실을 보여준다. 우선 빅데이터 분석은 가로세로 250미터 단위 정확도로 위치를 식별한다. 아래 그림과 같이 서울을 바둑판처럼 쪼개고 그 안에 있는 데이터를 식별할 수 있기 때문이다. (50미터 격자 단위도 가능하지만, 분석 오차나 노이즈, 분석 용이성을 위해 250미터 단위로 분석했다.)

■ 이미지 시각화, 어떻게 더 잘 보이게 할 수 있을까

빅데이터를 분석해 지도위에 단순히 찍으면 아래와 같은 그림을 얻을 수 있다.

움직이는 파일 가운데 하나는 가난한 노인, 다른 하나는 일반 노인이다. 다르긴 하지만, 무엇이 다른지는 알기 어렵다. 더 쉬운 시각화가 필요하다.

(이렇게 경제 수준을 나눠 분석할 수 있었던 것은 KT가 가진 요금 할인 정보 덕분이다. 정부 수급 대상자로 지정됐을 경우 휴대전화 요금을 할인해 주는데, 이 할인 여부를 기준으로 경제 수준을 구분했다. 보통은 은행이나 정부 기관 등 서로 다른 기관이 가진 가명 정보를 결합할 때 이 같은 복합적 분석이 가능하다. KT 할인 정보가 없었더라면 보다 복잡한 가명 데이터 결합 작업이 필요했을 것이다.)

우선 이동 그 자체를 더 선명하게 보여주는 시각화다. 전체 작업을 한눈에 보여주는 인상적인 시각화가 가능했다. 이번 작업을 상징하는 이미지다.

하지만 추상적 분석을 위해서는 더 단순하고 일목요연한 표현이 필요했다. 데이터 시각화 전문가 김승범 VWL 소장은 이를 위해 250미터 격자 단위에 '얼마나 많은 노인이 모이는지'에 주목했다. 일정한 숫자 이상의 노인이 유입되고, 또 동시에(And) 유출되는 지역만 따로 추렸다.

또 '할인요금' 제와 '일반요금'제 두 그룹에 동일한 기준(전체 데이터 대비 비율을 동일하게 유지함)을 적용했다.

사실 유입 또는(Or) 유출되는 지점을 모두 분석하면 더 정확한 데이터 분석이 가능하지만, 이 경우에는 지도가 너무 복잡하게 표현되었다. 아래와 같은데, 보다 직관적인 분석에는 적합하지 않았다.

그리하여 단순하고 간명한 형태로 표현한 가장 상징적인 두 장의 그래픽이 완성되었다. 파란색이 일반적인 노인의 동선, 주황색이 가난한 노인의 동선이다.

일반적인 노인은 '거점'이라고 할 만한 점이 많지 않았다. '남대문과 서울역 인근', 고속버스터미널, 이수역과 사당역 같은 전통적인 교통 중심지 정도에 그쳤다. 모두 상징성보다는 교통 중심, 혹은 '보다 먼 곳으로 떠나기 위한 중간 거점'에 해당했다. 기차나 버스를 타고 더 먼 곳으로 가는 노인을 상상할 수 있다.

■ 가난한 노인의 '낮' : 그들은 시간을 보내기 위해 어디로 가는가

반면 주황색 '할인요금', 즉 가난한 노인의 데이터는 달랐다. 중앙의 종로3가에서 청량리까지 구시가지를 중심으로 둔 구조적이고 분명한 네트워크가 드러났다.

노인들은 '무료'인 지하철을 타고, '무료' 혹은 저렴하게 점심 한 끼 해결할 수 있는 곳으로 갔다. 그곳에는 동네에서는 사라진 '이발소'가 유독 많았고, 커트나 염색비는 단돈 6000원에 불과했다. 또 복지센터는 무료로 다양한 취미생활 프로그램을 제공했다. 탑골공원으로 상징되는 노인들의 거점이 그곳이다.

여기까지는 충분히 예상할 수 있는 이야기다. 하지만 주황색 네트워크를 더 자세히 살피면 뜻밖의 이야기가 나타난다. 방송에서는 '선릉역'이라는 공간으로 표현했는데, 이어질 기사에서 조금 더 자세한 분석을 해보기로 한다.

강남 한복판(선릉)에 나타난 가난한 노인의 집결지

■ 가난한 노인의 '밤' : 열악한 삶의 종착지

데이터는 밤도 말한다. 휴대전화 데이터가 밤에 5시간 이상 멈춘 공간 (밤 10시~새벽 3시)을 보여주기 때문이다. 이 '밤의 데이터'는 '주거지'를 의미한다.

동시에 이 '주거지' 데이터의 추이도 볼 수 있다. 매년 변화하는 노인의 주거지 정보를 살필 수 있다는 말이다. 2021년부터 2024년까지 4년간 매년 5월의 데이터를 전수 분석했기 때문이다.

역시 아래와 같은 그래픽으로 표현했다. 우선 밀도가 높은 곳을 붉게 표현했다. 그러면서 밀도가 낮은 지역은 녹색으로 표현하고 또 잘 안 보이게 처리했다. 보아야 할 정보에 집중하기 위해서다.

또, 임대아파트도 잘 안 보이게 처리했다. 노인 인구 밀집 지역으로 표현되지만, 임대아파트는 가난한 노인들 가운데는 비교적 생활 형편이 나은 편으로 분류할 수 있기 때문이다. 정부의 복지 체계 바깥의 노인들을 살피고자 이같이 시각화했다.

이 이야기도 추후 더 자세히 전하기로 한다.

[연관 기사] 가난한 노인은 왜 선릉역에 갔을까?…‘흔적’이 남았다
https://n.news.naver.com/article/056/0011827496