[기고]통계 리터러시와 스마트 정부

읽고 쓰는 능력을 리터러시(Literacy)라고 한다. 그런 의미에서 ‘통계 리터러시’ 혹은 ‘데이터 리터러시’란 통계나 데이터를 해석하고 활용할 줄 아는 능력을 일컫는다. 영국 빅토리아 여왕 시대의 정치가인 벤자민 디스레일리는 통계가 세번째 거짓말이라고 했지만 정확히 말하면 잘못 사용된 통계가 거짓말일 뿐이다. 또한 우리에게 통계 리터러시만 있다면 이런 오용된 통계로부터 진실을 구별해 낼 수 있다.


얼마 전 통계청은 한반도의 기온 상승으로 사과, 복숭아 등 주요 농작물의 주산지가 남부지방에서 충북, 강원 지역 등으로 북상하고 있음을 분석하여 발표한 바 있다. 언론에 관련 보도가 나간 후 주변 사람들로부터 유용한 정보라는 격려와 함께 통계청이 그런 분석도 하냐는 질문을 많이 받았다. 사실 그리 어려운 작업도 아니다. 단지 통계청 스스로 국민들에게 의미 있는 정보를 보다 적극적으로 제공하겠다는 인식의 전환이 있었을 뿐이다.
분석에 사용된 자료는 1970∼2015년 기간 동안 통계청이 수행한 농림어업총조사 중 농작물의 재배면적이다. 이로부터 각 농작물 별로 반세기에 걸친 재배지의 이동 현황을 한 눈에 보이도록 재구성했고 여기에 기상청과 농촌진흥청의 기후 관련 정보와 전망을 결합함으로써 논리적인 스토리가 완성되었다. 여러 공공데이터를 융합하여 분석한 이런 정보는 현재의 농부들은 물론 예비농부들의 의사결정에도 큰 영향을 미칠 수 있고, 농정의 책임자들에게도 중장기적으로 중요한 시사점을 줄 수 있을 것이다.

이처럼 우리 주변에 있는 다양한 데이터를 적절히 분석하면 우리가 미처 깨닫지 못한 많은 현상들을 설명할 수 있게 된다. 예컨대 교통카드에 기록된 버스나 지하철 이동경로 데이터는 그 자체로도 교통망 정비의 기초자료가 될 수 있지만, 더 나아가 통계청이 보유한 인구등록부와 결합하면 한국인의 출퇴근 양상이나 여가활동과 같은, 보다 복합적인 시간활용 실태의 분석자료가 될 수도 있다. 만약 과거로부터 오랫동안 축적된 데이터를 연계하여 분석할 수 있다면 향후 어떤 방향으로의 변화가 예견되는지를 가늠해보는 데도 매우 유용할 것이다.

스마트한 정부는 그냥 만들어지는 것이 아니다. 매일매일 다양한 경로를 통해 데이터가 생성되는 현재의 환경 속에서 정부가 적절한 데이터를 찾아내 올바로 이해하며 그로부터 유의미한 정보를 도출하여 그 의미와 가치를 끌어낼 수 있어야 한다. 그런 의미에서 ‘통계 리터러시’는 스마트 정부의 가장 기본적인 요건으로 인식되어야 한다.