부동산토지에 관한 의식조사 중 집단심층토의 설계

(1) 주요 내용

 

집단심층토의를 통해서 부동산 관련 주요 이슈, 부동산을 통한 자산 격차 심화 등에 관한 대상 집단별 의식의 동질성, 이질성, 특이성 등을 파악하였다. 설문조사에서 조사하기 어려운 부분을 보완하며, 특히 부동산 투자, 정책 방향 등에 대한 인식을 세대별, 부동산자산 유무별로 정성적으로 비교 분석하였다. 주요 토의 주제를 ① 토지(투자)에 관한 인식, ② 부동산을 통한 부의 축적 행태, ③ 토지 문제와 정책에 관한 인식, ④ 토지정책 방향에 대한 의식 등 4개 부문5)으로 구성하였다(구체적인 내용은 [부록 3: 집단심층토의 가이드라인] 참조). 특히 집단별 부동산을 통한 자산 형성의 방법과 인식 차이, 집단 간, 내 부동산을 통한 부의 불평등 현상 확인, 부동산자산 관리 방식 등을 심층 인터뷰하였다.

 

 

(2) 대상 집단 구분 

 

집단을 세대(3개)와 부동산자산 유무(2개)를 기준으로 총 6개로 구분하였다. 초기부동산자산 보유 방법을 별도로 구분하지는 않았으며, 부동산자산의 유무를 현재 부동산자산이 없거나 소유하고 있더라도 저가 부동산을 소유하는 것으로 정의하였다. 서울과 수도권에 거주하는 28세~65세 일반 국민을 대상으로 하였다. 예산, 특수 여건 등으로 인해 수도권과 비수도권과 같은 지역을 구분하지 못한 한계가 있다.

 

 

3. 빅데이터 분석 설계

 

언론, 디지털 환경 등에서 시대별로 생성된 토지 관련 주요 이슈, 직관적인 주제어등을 탐색하여 시대별 키워드 순위와 특정 정책에 대한 긍정과 부정 경향을 분석하였다. 우선 시대별 키워드 순위를 ‘기사 크롤링 → 기사에서 키워드 추출 → 키워드 정제 (특정 키워드와 중복 제거) → 키워드 30위 도출’의 과정으로 추출하였다. 키워드 추출에 적용한 검색어는 토지, 부동산, 도시개발, 개발이익, 부동산 세금 등이었다. 추출한 기사의 시점은 5차례 국민의식조사 시점 이전 2년으로 기본적으로 설정하고, 기사 추출 가능 시점과 일부 시점을 추가로 반영하였다. 이에 따라 시점은 1990~1992년 1998~2000년, 2004~2006년, 2008~2010년, 2018~2020년이었다.

 

언론 기사의 긍정과 부정 경향은 딥러닝 모듈을 활용하여 판별하였다. 추출한 기사 주제는 개발이익, 종합부동산세, 공시가격 현실화, 부동산 감독이었으며, 판별 결과를 국민의식조사 해석을 위한 부수 자료로 활용하였다.