2013년 4월 2개 노선에서 시작, 높은 시민 호응에 힘입어 현재 9개 노선으로 서울의 밤거리를 누비는 '올빼미 버스'. 작년 시민이 직접 뽑은 10대 뉴스 1위에 뽑히는 등 명실상부 서울시 대표 시민맞춤형 정책으로 손꼽힌다.

시민들의 이용도가 높을만한 노선을 선정할 수 있었던 힘은 바로 30억 건에 달하는 통화량을 '빅데이터' 분석에 활용한 것이다.

서울시는 여기서 더 나아가 노인여가복지시설은 어디에 입지하는 것이 효과적인지, 시정 관련 포스터 등 각종 정보들을 어디에 배치하는 것이 효과적인지에 대해서도 빅데이터를 본격적으로 활용한다.

예컨대, 어르신들이 어디에 많이 살고, 어디서 활동하는지를 파악해 이를 바탕으로 지역별 노인여가복지시설의 수요에 비해 공급이 부족한 지역과 신규시설 예상 후보지를 찾아 시설 확충할 때 반영할 계획이다.

 

시정 정보의 경우 적재적소 위치 선정을 위해 빅데이터를 분석, '청년일자리허브'는 20~30대 거주인구가 많은 지역에 '올빼미버스'는 야근이 잦은 직장인 밀집지역 등에 배치한다.

서울시는 이와 같은 내용으로 시 정책에 대한 빅데이터의 활용을 강화, 과학적 분석기법을 통해 시민 맞춤형 행정서비스를 제공하고 행정 낭비를 최소화하겠다고 23일(수) 밝혔다.

그 시작으로, ①노인여가복지시설 입지 분석과 ②시정 정보 전달 관련 적정 위치 찾기에 빅데이터 분석 기법을 도입할 계획이다.

여기엔 ▴약 100억 건 이상의 통신 통계데이터를 통해 가공된 시간대별․요일별 유동인구를 비롯해 ▴거주인구 데이터 ▴소득추정정보
▴노인시설정보 ▴도보․차량 네트워크 ▴직장인구 데이터 등을 활용했다.

김경서 서울시 정보기획단장은 “빅데이터 활용의 첫 사례였던 '올빼미버스' 노선 수립에서 알 수 있듯이 시민들의 실제 수요가 있는 곳을 파악하는 것이 정책 수립에 있어서 가장 중요하고 근본적인 일”이라며 “실제 시민이 모바일 기기 등을 사용하면서 도처에 남긴 다양하고 방대한 빅데이터를 시정에 적극 반영해 시민에게 보다 유용하고 피부에 와닿는 정책을 만들어가겠다”고 말했다.

임택순 기자
<저작권자 ⓒ 영등포시대, 무단전재 및 재배포 금지>