여성 안전을 위한 경찰 데이터 개발-2
범죄예방 환경 설계를 위한 데이터 개발
정부, 지자체, 공공기관에게 데이터는 환경을 분석하고 정책을 수립하는 도구이다.
여성 안전을 위해서도 그렇다. 여성을 대상으로 한 범죄 통계, 안전에 영향을 미치는 요소들을 분석해서 정책 판단의 근거로 삼아야 한다.
대표적으로 범죄예방 환경설계(cpted)가 있다.
서울 영등포구는 여성 안심 빅데이터 cpted 플랫폼을 운영하고 있다. (여성신문 보도) 여성 1인 가구, 야간 유동인구, 범죄 취약지역, 여성 안심 시설물 등 데이터를 분석해서 취약한 지역을 대응하겠다는 취지이다. 부산시도 범죄예방설계 기법을 적용해 여성 안심 1인 가구 지역을 만들겠다고 발표했다. (한국일보)
이런 노력을 긍정하면서도 더 정밀한 범죄지도에 근거하지 못하는 점이 아쉽다.
현재 찾아볼 수 있는 범죄통계는 대부분 경찰서 단위로 공개하고 있다.
김형균 교수의 여성안전시설 지수 시각화 연구(2021)를 보면 현재 각 지자체 혹은 연구자들이 분석하는 틀을 짐작할 수 있다. 이 연구는 서울시 각 자치구 단위의 여성 대상 5대 범죄(살인, 강도, 강간, 절도, 폭력)와 안전시설(가로등, CCTV, 안심지킴이집)과 분석했다. 안전시설을 범죄 발생현황과 결합해 '안전시설 지수'를 만든 것이 연구 취지이다.
이 방법론은 안전시설을 보강하기 위한 상대적으로 취약한 지역을 선택하는 우선순위 선정에 의미가 있다.
2-2-2. 예측력을 높이는 연구
위 연구는 여성 안전을 위한 시설 배치에 대한 현재 상황을 보여준다. 현재의 범죄와 이에 영향을 미치는 요인을 비교해서 지수를 구성한 것이다.
보다 상세한 데이터 접근이 가능한 우리 센터에서는 시민들이 느끼는 체감안전도와 여기에 영향을 미치는 지역별 요인을 예측하는 서비스를 만들었다. LH와 협업해서 LH 분석 플랫폼인 COMPASS를 활용해, 경진대회를 열었고, 그 결과물을 시스템으로 만든 것이다.
경찰청은 연 1~2회 경찰서별 200명의 시민을 대상으로 범죄와 사고로부터 안전하다고 느끼는 정도를 조사해 '체감안전도'라는 이름으로 발표한다. 이 '체감안전도'에 경찰서별 영향을 미치는 변수를 찾았다.
탐색 결과 유의미한 영향을 미치는 변수는 CCTV, 가로등, 1인 가구, 외국인수였다.
각 변인들이 변화하면 체감안전도가 어떻게 바뀌는가 시각화한 것이 개발 결과이다.
2-2-2. 더 좋은 지역별 분석을 위한 데이터 지원
여성안심을 위한 지수에 대한 분석 단위는 주로 기초자치단체나 경찰서 단위이다. 범위가 넓다. 범위가 좁을수록 분석의 정확성이 높아진다.
데이터를 넓게 합산하면 그 단위가 커짐에 따른 오류가 발생할 수 있기 때문이다. (최재훈 외 2인, 2021년)
실제 우리 센터 연구관께서 가정폭력과 사회적 요인을 동 단위로 지역을 분석한 적이 있다.
이렇게 좁은 분석 단위를 위한 연구는 데이터에 접근할 수 있는 경찰 내 연구자들만이 주로 해왔다.
앞으로 더 많은 연구자와 개발자들이 접근할 수 있어야 한다.
이를 위해 우리 센터는 과기정통부의 지원을 받아 <스마트 치안 빅데이터 플랫폼>을 만들었다.
이 플랫폼은 경찰의 112 신고, 범죄통계, 치안고객만족도, 체감안전도 등 경찰 데이터와, 인구-소득-시설 등 치안에 결합해서 분석할 수 있는 데이터를 모아서 제공하고 있다.
자신이 연구한 결과와 사용한 데이터를 이 플랫폼을 통해 더 많은 연구자와 개발자들에게 유무상으로 제공할 수 있다.
스마트 치안 빅데이터 플랫폼은 여성안심을 비롯한 치안 데이터 분석 개발의 기반이 되길 희망한다.
