인공지능이 그려낸 2020 코로나19 생각지도

[앵커]

코로나19가 우리 삶의 방식을 크게 바꿔놓았죠?

지난 몇달 동안 우리 국민들은 어떤 생각을 하며 지내왔을까요?

KBS가 인공지능 알고리즘을 통해 그 생각을 들여다 봤습니다.

하누리 기자가 보도합니다.

[리포트]

["이곳 인천의료원에 첫 확진 환자가 있습니다."]

["대부분이 31번 확진자와 함께 신천지 교회 예배에 갔던..."]

["이태원 발 집단감염 상황이 심상치 않다고 판단했고 등교 연기를 결정했습니다."]

코로나19에 모두가 영향을 받았던 지난 넉달, SNS와 주요 인터넷 커뮤니티에 올라온 코로나 관련 게시글 4백만 건을 추려 인공지능 알고리즘을 통해 생각지도를 그려봤습니다.

가장 많이 사용된 단어부터 살펴볼까요?

여행과 일상, 육아, 음식, 의료진, 마스크 같은 단어 사이에 눈에 띄는 건 확진자 '동선'입니다.

의료진, 바이러스 정보, 라는 단어는 연결됐지만, '책임소재'와는 거의 연관이 없습니다.

확진자에게 책임을 따지기보단 정보 공유가 먼저라는 인식을 볼 수 있습니다.

'걱정'이라는 감정도 많았는데 가장 가까운 단어, 의외로 '다행'입니다.

감염병 대유행 속에서도 K-방역, 그러니까 안정적으로 감염 관리를 하고 있다는 평가를 보여줍니다.

'빌런'이라는 단어도 눈에 띄는데, 악당이란 의미죠.

검은 머리 외국인이라는 '검머외'가 바로 이어졌습니다.

해외입국자, 민폐, 이기주의와도 관련도가 높았습니다.

방역지침을 지키지 않은, 이른바 '무임승차자'에 대한 분노가 읽히는 대목입니다.

'혐오'는 어떨까요.

신천지 집단감염부터 떠오를 수도 있지만, 막상 결과를 보면 인종차별, 동양인, 편견, 아시안, 극우 등이 먼저 나옵니다.

누군가를 혐오'하는' 것보다 내가 혐오의 '대상'일 수도 있다는 고민을 읽을 수 있습니다.

주목할만한 건 '국격'입니다.

'자부심'같은 긍정적 단어보다 '빌런' '극혐' 같은 부정적 단어와 함께 나올 때가 더 많았습니다.

국격에 해를 끼치는, 그러니까 방역에 참여하지 않는 이들에 대한 강한 비난이 담겨있습니다.

[임동균/서울대 사회학과 교수 : "코로나 사태는 그것(IMF 극복)보다 훨씬 더 강력한 국가적인 자신감과 효능감에 대한 믿음, 역량에 대한 믿음을 불러일으켰죠. /// 참여를 열심히 하지 않는 사람들에 대해서 비난의 화살이 가기가 너무 쉽고. 통합이 이루어지기에는 좀 어려움이 있죠."]

인공지능은 사람들의 생각에서 연대감과 상호 불신을 동시에 읽어냈습니다.

앞으로 이걸 어떻게 긍정적으로 풀어내느냐가 코로나19 이후 한국사회의 중요한 화두가 될 것으로 보입니다.

KBS 뉴스 하누리입니다.