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삼성서울병원이 SNS를 활용한 자살 예보 시스템을 개발했다.
일기예보를 통해 궂은 날씨를 미리 예측할 수 있듯 자살 예보 시스템에 따라 자살주의보나 자살경보 등의 형태로 활용이 가능해 자살률 감소에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대하고 있다.
삼성서울병원 정신건강의학과 김도관 교수팀은 다음소프트(부사장 송길영)와 공동으로 자살 예보 시스템을 구축했다고 27일 밝혔다.
자살 예보 시스템은 그동안 자살률과 연관이 있다고 알려진 물가, 실업률, 주가지수, 기온, 유명인의 자살 요소와 더불어 약 1억5000여만 건의 SNS를 활용한 빅데이터 분석이 결합됐다.
앞서 김도관 교수팀은 2008년 1월 1일부터 2009년 12월 31일까지 자살통계와 SNS상 자살이나 자살 관련 단어의 빈도를 비교해 상관관계를 규명했다. 이어 사회, 경제, 기후 지표들과 SNS를 활용한 빅데이터를 결합해 자살 예측 프로그램을 만들게 됐다.
김도관 교수팀은 “이 프로그램을 2010년 자살 통계에 적용한 결과 거의 일치하는 그래프를 얻었다”면서 “자살 예측 시스템의 정확성은 79%에 달했다”고 설명했다.
특히 이 같은 사회적 지표와 SNS 빅테이터를 이용한 자살 예측 프로그램은 국내외적으로 소개된 바가 없다는 전언이다.
원홍희·명우재 연구원은 “무엇보다 개인적 지표인 SNS의 빅데이터를 활용해 자살을 예측할 수 있게 됐고, 향후 빅데이터를 더욱 광범위하게 활용할 경우 예측 정확도를 90%대까지 끌어올릴 수 있을 것”이라고 강조했다.
이에 따라 국가적 차원의 활용이 이뤄진다면 자살률을 감소시키는데 일조할 수 있을 것이란 의견이다.
김도관 교수는 “국가적 차원에서 자살예측 프로그램을 적극적으로 활용하면 좀 더 효율적인 자살 예방 사업을 펼칠 수 있을 것”이라며 “결과적으로 OECD 최고 자살국가라는 오명에서 벗어날 수 있을 것으로 기대한다”고 덧붙였다.
한편, 삼성서울병원 김도관 교수팀의 자살 예보 시스템은 최근 생물학·의학·유전학 등을 주로 다루는 미국 과학저널 ‘Public Library of Science(PLOS)’지에 소개됐다. |
