가난한 노인의 낮과 밤, 흔적

1. 취재착수 ① 단독취재( ), ② 단독기획(0), ③ 보도자료 심층기획( ), ④ 제보( ), ⑤ 기타( ) 2. 보도제작경위 - 내용을 구체적으로 기술해 주십시오. 참고/ 위 기획 다큐멘터리와 디지털 기사는 지난 10월 기자상 후보로 한차례 상신한 바 있습니다. 당해 기자상을 수상하지는 못하였습니다. 다만, 빅데이터에 기반한 해당 보도의 독창성과 성과를 다시 한 번 설명 드리고 싶어 재공모합니다. 디지털 기사의 경우 11월에 출판되어, 11월 상신 기준에도 부합합니다. 모쪼록 한 번 더 검토될 기회를 주시면 감사하겠습니다. **** 노인 빈곤은 구조의 문제, 혁신적인 방법으로 구조를 드러내려는 시도. "우리나라는 화려한 겉모습 속에 깊이를 알 수 없는 어두움이 있는 나라다. 전후 70년 이후 고속 성장만 비추지 그 속에서 죽어가는 어두움은 잘 조명하려 하지 않지. 밥만 먹고 살기만 했음하고 바란 세대들이 지금 노인이 되었다. 그들을 조명해야 한다. 이건 우리의 미래이기 때문이다." 대한민국의 노인빈곤은 ‘구조의 문제’입니다. 노인 40%가 빈곤한 OECD 유일의 국가입니다. 75세 이상 노인은 절반이 넘습니다.(54%, 2022년) 수치가 10년 넘게 개선되지 않습니다. 이 절망적인 숫자를 개인의 게으름과 방종, 어리석음, 불운으로 돌릴 수는 없습니다. 선진국 클럽 OECD 평균을 극단적으로 이탈하는 이 빈곤의 구조적 특징, 그런데 우리는 습관적으로 망각합니다. 이 프로젝트는 이 망각을 시각적으로 깨보려는 시도입니다. 특히 데이터 분석이라는 새로운 방식으로 문제에 접근했습니다. 처음에는 지하철 역 데이터 분석을 통해 노인의 이동을 단순히 분석하는 보도를 생각했습니다. 각종 데이터를 살펴보는 과정에 이동통신사가 가진 데이터가 보다 복합적이고 깊이있는 분석이 가능한 데이터란 점을 알게 됐습니다. 특히 취재 과정에 이 데이터를 ‘소득수준에 따른 이동성의 차이’를 분석하는데 활용할 수 있음도 알게됐습니다. 이에 KT측의 협조와 전문가 협업을 통해 큰 프로젝트를 기획하게 되었습니다. 이번 기사는 한 편의 다큐멘터리와 네 편의 텍스트 기사로 구성됩니다. -본방송 : 가난한 노인의 낮과 밤, 흔적 (유튜브) https://youtu.be/4NrZHGbAnUo?si=-XwxRDVh1V7Nfbzm -텍스트 기사 ①가난한 노인은 왜 선릉역에 갔을까?…‘흔적’이 남았다 https://n.news.naver.com/article/056/0011827496 ②가난한 노인의 흔적, 빅데이터가 말하다 https://n.news.naver.com/article/056/0011831080 ③선릉역 다단계 찾는 가난한 노인, 주말은 000간다 https://n.news.naver.com/article/056/0011831750 ④정글과 공동체 사이, 캄캄하고 빽빽한 노인의 밤 https://n.news.naver.com/article/056/0011832076 빅데이터로 구조에 접근하다 이 보도의 혁신성은 구조를 파악하기 위한 빅데이터 분석에 있습니다. 우선 KT 측과 접촉해 이동통신 빅데이터를 확보했습니다. 이를 빅데이터 시각화 전문가(김승범 소장, VWL, 건축학 박사), 그리고 강범준 서울대 건축학과 교수와 협업해 분석했습니다. 분석 대상은 2021년부터 2024년까지 매년 5월 전체 데이터, 하루에 천억 건이 쌓이는 데이터이니 말 그대로 광범위한 양입니다. 게다가 단순 GPS데이터가 아닙니다. 나이, 성별, 출발지, 경유지, 도착지, 각 시간, 동행자 정보까지 포괄하는 방대한 정보입니다. 이 빅데이터를 통해 노인이 ‘어디에서 출발해 어느 곳에 얼마만큼 머물다 다른 곳으로 이동했으며, 그 이동의 목적이 무엇이었는지’까지 분석할 토대를 만들었습니다. 특히 ‘가난한 노인’을 일반적 노인과 구별되는 집단으로 분리해냈습니다. 이런 분석은 이론적으로 가능하지만 어렵습니다. 우선은 KT 데이터 같은 지리적 이동정보를 별도로 확보합니다. 그 뒤 별도로 각 데이터의 구체적 개인에 대한 소득이나 자산, 금융정보와 같은 경제적 정보를 확보해야 합니다. 각각 확보된 데이터를 ‘가명으로 결합’하는 <가명 결합 분석> 방식이 그것입니다. 문제는 논리적으로 가능은 하지만, 막대한 돈이 든다는 점, 결합과 유효성 확인과 분석에 긴 시간이 소요된다는 한계였습니다. 대신 저희는 근사치(Proxy)를 사용하기로 했습니다. 우리나라 이동통신사는 기초생계, 주거, 교육, 차상위층, 장애인 급여 등 정부 생계급여 수급자의 경우에는 요금의 30~50%를 할인해주고 있습니다. 바로 KT의 이 요금할인 정보를 필터로 사용하면 ‘가난한 사람’을 추출할 수 있습니다. 60세 이상에 한정해, 해당 필터를 사용한 그룹과 하지 않은 그룹으로 나눠 분석을 했습니다. 요금할인의 전제가 '정부가 확인한 생계곤란자‘를 의미한단 점을 생각해보면, 강력한 도구입니다. 어쩌면 일부 사람의 금융정보나 설문에 바탕한 소득, 자산정보보다 정확할 수 있습니다. 아이디어로 시간과 비용의 제약을 극복했습니다. 갑자기 드러난 선릉역 시각화는 4갈래로 진행했습니다. 1. <가난한 노인의 이동>의 근본특징 시각화. 2. 뜻밖의 이동 데이터 시각화 3. 빈곤노인의 주거지 ‘현상태’ 시각화 4. 주거지 ‘증가’ 시각화. 그 중 먼저 꼽을만한 사례는 2. 뜻밖의 이동입니다. <선릉역>입니다. 데이터에서 특이점을 찾아, 현장에서 확인했습니다. 가난한 노인들의 이동 거점이 강남 테헤란로 한 복판, 고층빌딩 숲에 있었습니다. 예상치 못한 데이터, 찾아가보니 정말 노인 다단계로 뜨거운 공간이었습니다. 상상하지 못했던 가난한 노인의 공간을 데이터가 찾아냈습니다. 그간 언론에서 노인 다단계에 주목한 적은 있었습니다. 그러나 선릉역이라는 공간에 주목한 적은 별로 없었고, 특히 그 노인들이 경제적으로 ‘가난한 노인’이라는 점을 명시적으로 드러낸 보도도 없었습니다. 현장과 데이터 연구 분석이 어우러져, 기존 언론 보도가 닿지 못하던 혁신적 정보를 도출했다고 자평합니다. 댓글과 시청반응을 통해 사람들은 ‘언론이 이런 독특한 방식으로 문제의 단면을 드러낼 수 있다’는 데 놀라워했습니다. 또한 이번 프로젝트의 혁신성은 끝없이 새로운 시각화로 데이터를 명징하게 보여주려는 노력이었습니다. 노인의 이동을 하나하나의 붉은 점과 선으로 만들어 중첩시킨 대표적 이미지, 네트워크 분석을 통해 거점과 거점간 이동의 흐름을 보여주는 시각화 이미지는 ‘이동의 특성’을 잘 요약했습니다. 그러면서도 가난한 노인과 일반적인 노인의 이동이 어떻게 다른지를 또렷이 드러냈습니다. ‘선릉과 경마장’을 주제로 한 별도의 온라인 텍스트 기사에서 한 발 더 나아간 데이터 분석을 선보였습니다. 수용자의 흥미를 유발하는 시각화와 스토리텔링을 통해 수용자의 흥미를 유발했습니다. 또 방송에서는 사용하지 않은 ‘등치선’을 이용한 시각화를 새롭게 선보였습니다. 수용자에게 다가가는 새로운 분석 보도를 선보였습니다. 열악한 주거지 밤10시부터 3시까지 데이터가 멈춰있는 곳, 그 곳을 주거지로 본 데이터 분석을 설계했습니다. 이 정보는 공식 데이터보다 정확합니다. 가난한 노인들은 정부 집계에서도 스스로의 주거지를 드러내지 않거나, 실제 거주지와 다른 곳을 기록하는 경우가 잦습니다. 이 분석은 그보다 정확하게 위치를 특정할 뿐 아니라, 가로세로 250미터 단위의 지리 정보로도 표현할 수 있고, 무엇보다 실시간에 가까운 빠른 속도로 파악할 수 있습니다. 통계청, 국토부 등이 수행하는 정부 공식 집계는 짧게는 1년, 길게는 5년 단위의 시차를 보입니다. 반면 빅데이터 분석은 즉각적입니다. 빠른 현실 파악은 곧 빠른 대응을 의미합니다. 정부 공식 분석에 도입된다면 노인 빈곤 대응의 속도도 높아질 겁니다. 실제로 가난한 노인의 거주지를 250미터 격자단위로 파악했을 때, 이들이 도심에서는 ‘쪽방촌과 주변’ 지역에 집중적으로 거주하고 있으며, 외곽에서는 노후 주택가나 지하철역 중심의 교통요지에 살고 있단 점을 시각화했습니다. 또, 신림동 고시촌과 주변의 경우 시간이 지남에 따라 노인의 밀도가 높아진다는 점도 확인했습니다. 정상 주거지에서 밀려나는 노인들을 현장 취재해 정부정책의 실패를 드러내보였습니다. 정부의 주거급여 정책이 도입된 뒤 오히려 노인이 ‘쪽방, 고시원, 반지하’와 같은 주거에 적합하지 않은 거주지로 이동하고 있습니다. 너무 적은 주거급여, 그리고 주거의 질과 무관하게 지급하는 방식 등이 문제였습니다. 모두 가난한 노인의 ‘흔적’으로 다큐멘터리, 그리고 보다 상세한 텍스트 기사에서 드러냈습니다. 학제적 데이터 연구와 보도 현장의 조화 -서울대 강범준 교수 연구팀은 조만간 해당 데이터 연구를 논문의 형태로 발표합니다. -국내 최고의 데이터 시각화 전문 연구소 VWL은 이 연구를 기반으로 국토연구원 사례발표를 가졌습니다. 진정성 있는 접근법으로 현장을 취재했습니다. 혁신적인 방법론으로 새로운 의미도 캐냈습니다. 국가의 성공 이면에 감춰진 어두운 그림자를 드러냈습니다. ‘가난한 노인의 흔적’을 담담하되 치밀하게 쫒아간 분석의 의미를 평가해주시길 요청드립니다. 감사합니다. 3. 취재 및 보도과정의 특이사항 여부 특이 사항 없습니다. 4. 타 매체 선행보도 여부 및 타 매체의 반향 위 보도는 한국 데이터 저널리즘 어워드가 선정한 <2024 데이터 기반 탐사보도상>을 수상했습니다. 해당 기관은 26개 출품작 가운데 만장일치로 수상작으로 선정했다고 밝혔습니다. 선행보도는 없었습니다. 높은 시청률(전국 3.3%, 수도권 3.1%)을 기록했으며, 유튜브와 포털 등 여타 매체에서도 높은 관심을 받고 있습니다. 5. 사회에 끼친 영향 보도 이후 시간이 많이 지나지 않은 관계로 아직은 없으나, 기초연금 정책이나 국토부의 주거복지 정책에 대한 관심을 환기해 변화의 촉매제가 될 것으로 기대합니다. 6. 자체평가 및 소속사확인여부 언론 윤리강령 기준을 준수하여 제작하였음을 확인합니다. 7. 기타 고려사항 없습니다.