붉은선은 자살 예측 그래프, 파란선은 실제 자살 건수 그래프를 나타내며 분홍색 굵은선은 유명인의 자살기간을 뜻한다. 2008~2009년 자살예측 프로그램과 실제자살 건수를 비교한 후, 2010년에는 실제로 프로그램을 적용해 실제 자살통계와의 관계를 측정했다.

[아시아경제 김보경 기자] 자살 예방에 도움을 줄 소셜네트워크서비스(SNS) 기반의 자살예보 시스템이 국내 연구진에 의해 처음으로 개발됐다.

일기예보를 통해 궂은 날씨를 예측하듯 자살예보 시스템으로 자살위험성이 높은 때를 미리 알 수 있게 돼 주의, 경고 등의 조치를 취할 수 있을 것으로 기대된다.

삼성서울병원(원장 송재훈) 정신건강의학과 김도관 교수팀은 다음소프트(부사장 송길영)와 공동으로 자살예보 시스템을 구축했다고 27일 밝혔다.

이번 시스템에는 그동안 자살률과 연관이 있다고 알려진 요소인 물가, 실업률, 주가지수, 기온, 유명인의 자살(베르테르 효과)와 함께 약 1억5000만 건의 SNS를 활용한 빅데이터 분석이 결합됐다.

김도관 교수팀은 지난 2008년 1월 1일부터 2009년 12월 31일까지 자살통계와 SNS상에서 자살이나 자살 관련 단어의 빈도를 비교해 이 두가지의 상관관계를 규명했다.

이어 예전에 알려진 사회, 경제, 기후 지표들과 SNS를 활용한 빅데이터를 결합해 자살 예측 프로그램을 만들었고, 이를 2010년 자살 통계에 적용한 결과 거의 일치하는 그래프를 얻었다. 김도관 교수팀에 따르면 자살예측 시스템의 정확성은 79%에 달했다.

개발된 모델을 적용할 경우 자살주의보, 자살경보 등과 같이 국가적 차원에서 자살률을 집중적으로 관리해 자살률을 낮출 수 있을 것으로 연구팀은 기대하고 있다.

김도관 교수팀은 "사회적 지표와 SNS 빅데이터를 이용한 자살 예측 프로그램은 아직까지 소개된 적이 없다"며 "향후 빅데이터를 더욱 광범위하게 활용할 경우 예측 정확도를 90%대까지 끌어올릴 수 있을 것"이라고 밝혔다.

이어 "국가적 차원에서 자살예측 프로그램을 적극적으로 활용해 효율적인 자살 예방 사업을 펼치면 결과적으로 OECD 최고 자살국가라는 오명에서 벗어날 수 있을 것으로 보인다"고 덧붙였다.

한편 김도관 교수팀의 자살예보시스템은 미국 공공과학도서관이 발간하는 온라인 학술지 '플로스원'에 소개됐다.



김보경 기자 bkly477@
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