1️⃣ 텍스트도 데이터다: 키워드 분석의 필요성
공공데이터 하면 흔히 수치와 표, 그래프가 먼저 떠오르지만,
의외로 많은 데이터는 텍스트 형태로 존재합니다.
설문조사의 자유 응답, 민원 게시판의 글, SNS의 댓글, 정책 제안 등
이런 비정형 데이터 속에도 수많은 인사이트가 숨어 있습니다.
텍스트 데이터는 구조화되어 있지 않기 때문에
그 자체로는 시각화하기 어렵습니다.
하지만 자주 등장하는 단어를 추출하고,
그 빈도나 맥락을 분석하면 시민의 생각, 관심사, 트렌드를 파악할 수 있습니다.
예를 들어, 서울시의 민원 게시판 데이터를 분석해
‘가장 많이 등장한 키워드’를 뽑아 시각화하면
어느 지역의 교통 문제, 소음 문제, 주차 문제 등이
주민들에게 얼마나 중요한 이슈인지 한눈에 알 수 있습니다.
2️⃣ 키워드 분석을 위한 기본 프로세스
텍스트 데이터를 키워드 중심으로 시각화하려면
먼저 다음과 같은 기본 분석 프로세스를 거쳐야 합니다.
- 텍스트 수집: 공공데이터포털, 서울열린데이터광장 등에서 CSV 파일 다운로드
- 전처리: 줄바꿈, 특수문자, 불필요한 단어 제거 (예: ‘입니다’, ‘그리고’ 등)
- 형태소 분석: 단어를 명사/동사/형용사 등으로 분리 (예: KoNLPy, Okt 등 사용)
- 빈도 계산: 가장 많이 등장한 키워드 20~50개 추출
- 시각화용 구조로 변환: ‘단어–빈도’ 구조의 테이블 만들기
이러한 과정을 통해 수치화된 텍스트 요약 데이터를 얻게 되며,
이제 이 데이터를 가지고 다양한 시각화 형태로 표현할 수 있게 됩니다.
구글 스프레드시트, R, Python, 또는 쉬운 툴로는
WordArt.com, Flourish, Datawrapper 등을 활용할 수 있으며,
워드클라우드 외에도 막대그래프, 히트맵 등으로 표현 가능합니다.
3️⃣ 키워드 시각화 유형별 예시
텍스트 기반의 키워드 시각화는 형태에 따라 다음과 같이 구분됩니다:
① 워드클라우드 (Word Cloud)
가장 기본적인 형태로, 단어의 크기로 빈도를 시각화하는 방법입니다.
예: 서울시 민원 데이터를 분석한 워드클라우드 → '주차', '소음', '도로' 등의 키워드 강조
시각적으로 재미있고 블로그 콘텐츠에 활용도가 높습니다.
② 바 차트 (Bar Chart)
단어별 빈도를 수치로 표현할 수 있기 때문에
워드클라우드보다 정확한 전달이 가능합니다.
예: “자주 등장한 키워드 TOP10”을 막대그래프로 구성 → 수치 비교가 쉬움
③ 키워드 네트워크맵
‘어떤 단어가 어떤 단어와 자주 같이 등장했는가’를 분석해
연관 관계를 시각화하는 방식입니다.
예: '교통'과 함께 자주 등장한 '혼잡', '지연', '불편'을 시각적으로 연결
이는 정책 제안서, 인사이트 리포트 등에 매우 유용합니다.
4️⃣ 키워드 시각화 시 유의할 점과 활용 팁
텍스트 기반 시각화는 숫자보다 자유도가 높지만
그만큼 주의할 점도 많습니다.
- 불용어 제거: ‘하다’, ‘그리고’, ‘때문에’처럼 의미 없는 단어는 제거
- 동의어 통합: ‘주차장’과 ‘주차’ 같은 단어는 하나로 합쳐야 정확한 분석 가능
- 단어만 보지 말고 맥락 보기: ‘좋다’라는 단어가 ‘소음이 없어 좋다’인지 ‘소음이 심해 좋지 않다’인지 모호할 수 있음
- 주제별로 분류: ‘안전’과 ‘교통’ 같은 단어가 묶이는 경우, 주제별 분석이 더 명확한 메시지를 줌
시각화를 마친 후에는
단어만 보여주는 것이 아니라 해당 키워드가 왜 중요한지, 어떤 맥락에서 나오는지
간단한 해석을 덧붙여야 콘텐츠의 정보 가치가 높아집니다.
특히 워드클라우드는 블로그/포스터/보고서 디자인에도 잘 어울리며,
사용자 시선을 끌기 좋은 도구이므로,
정보 전달용은 바 차트, 디자인 강조용은 워드클라우드로 활용해보면 좋습니다.