시카고학파와 신림동

by Sherlock Park

우리나라에서 가장 살기 위험한 지역은 어디일까요?

아니면 범위를 좁혀 서울만 놓고 보면 어떤 동네의 범죄율이 가장 높을까요?

경찰청 홈페이지 또는 이곳저곳에 있는 통계데이터를 살펴보면 쉽게 답을 찾을 수 있겠지만

굳이 이 자리에서 어떤 사실을 '증명'할 필요까지는 없을 것 같습니다.


서울에도 행정구역으로 나누어진 동네들이 무척 많을 텐데요.

인터넷의 도움을 받지 않고 제 머릿속 기억을 더듬어 범죄가 자주 발생한 것 같은 동네를 끄집어내어

본다면 저는 신림동으로 답을 할까 합니다.

그리고 지금 구글에서 '신림동 범죄'로 검색을 해보니 '흉흉한 신림동', '잇단 강력범죄에 주민, 상인들 패닉'

이라는 제목의 기사들을 쉽게 찾을 수 있네요.

제 짐작이 크게 틀리지는 않은 것 같습니다.


오랫동안 사회학자, 범죄학자들은 범죄의 원인이 무엇인지 알고자 노력해 왔습니다.

이탈리아의 범죄학자 '롬브로조(Lombroso)'는 범죄를 저지른 사람들의 신체를 조사하고 연구한 후

범죄자는 생물학적으로 이미 결정되어 있다는 이론을 전개했습니다.

즉, 범죄의 원인을 범죄를 저지른 사람에게서 찾고 있는 것이지요.

그런데 사회가 변하고 사람들의 생각 또한 변하면서 범죄의 원인을 개인이 아닌 다른 곳에서

찾는 이론들이 등장합니다.

오늘 소개해 드릴 '시카고학파'가 그 대표적인 이론 그룹이고요.


19세기 말, 20세기 초에 가장 빠르게 성장한 미국 도시 중 하나가 시카고입니다.

1833년 경 4,100명의 인구에 불과한 도시가 1890년이 되어 100만 명으로 인구가 늘어났고,

1910년이 되니 200만 명까지 늘어났습니다.

인구가 급속도로 늘어나면 당연히 여러 사회 문제들이 생기기 마련이고 범죄율 또한

증가할 수밖에 없는데요.

이때 Shaw와 Mckay 두 범죄학자는 시카고에서 발생한 청소년 범죄를 조사했습니다.

Burgess에 따르면 도시는 동심원 형태로 성장한다고 하면서 그는 도시를 중심업무지구, 전이지구, 노동자주택지구, 거주지구, 통근지구 이렇게 다섯 지역으로 나누었습니다.

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Shaw와 Mckay는 이 중 두 번째 지구인 '전이(transition) 지구'에서 범죄가 많이 발생한다는 것에 주목했습니다. 이 전이 지구는 중심업무지구에 바로 붙어 있기 때문에 주거환경이 좋지 않은 곳인데요.

우리도 아파트가 밀집된 곳은 조용하고 깨끗하지만 상업시설에 붙어 있는 주거지는 시끄럽고 주위환경이

깨끗하지 않은 것처럼요.

사정이 이렇다 보니 사람들은 이 전이지구에서 오랫동안 살려고 하기보다 기회만 되면 좀 더 좋은 주거 환경으로 옮겨가려 하지요. 즉, 인구이동이 잦다는 것이 이 전이 지구의 주요 특징 중 하나입니다.

그래서 Shaw와 McKay는 이렇게 결론을 내리게 됩니다. 사람들의 잦은 이동으로 사람들 간 결속력이 약하고

공동체 문화가 형성되지 않아 범죄가 많이 발생한다고요.

위에서 살펴본 롬브로조 이론과의 차이점이 보이시나요? Shaw와 Mckay는 사람이 살고 있는 주위 환경, 분위기가 범죄 유발에 중요한 요인이 된다고 본 것이지요.


신림동은 어떤 곳인가요? 근처에 대학교가 있으니 학생들이 많이 살고 있겠네요. 학생들은 졸업을 하면

다른 곳으로 갈 테고 또 새로운 학생들이 이곳으로 이사 오겠지요.

한편 오랫동안 신림동은 고시촌을 이루었습니다. 고시촌의 특징은 어떤가요? 전국 각지에서 시험 준비를

위해 사람들이 몰려들고 또 결과에 따라 사람들이 빠져나갑니다. 시험 합격이라는 목표에 모든 초점이

맞추어져 있으니 서로 간 결속이 끈끈할 것 같지는 않네요.

비록 지금은 사법시험이 폐지되어 예전 같은 분위기는 아니겠지만 지금도 경제적으로 넉넉하지 않은

대학생, 직장인들이 많이 거주하고 있을 것으로 짐작할 수 있습니다.


그러고 보니 신림동은 위 전이지구와 무척 닮아 있습니다. 인구 이동이 잦고요. 사람들 간 결속력도 약하고요.

각자가 모두 파편화되어 있는 지역이라면 범죄를 저지르기도 범죄자가 도주하기도 용이하지요.

신림동에서 발생하는 범죄들은 이렇게 시카고학파 이론으로 설명이 가능하지 않을까 생각됩니다.









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