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[뉴스·댓글 분석] ‘타다’ 멈추기까지…1년여 여론 공방
[뉴스·댓글 분석] ‘타다’ 멈추기까지…1년여 여론 공방
  • 조성미 기자 dazzling@the-pr.co.kr
  • 승인 2020.03.19 17:40
  • 댓글 0
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비플라이소프트 뉴스-댓글 버즈량 분석
조사기간 내내 ‘택시’가 관련 키워드 1위

[더피알=조성미 기자] 2018년 10월 출범한 ‘타다’. 택시 이용에서 느낀 불편함의 대안제로 사회적 주목을 받았지만, ‘승차공유’라는 혁신과 ‘유사 택시’라는 편법 사이에서 대립각을 세워왔다.

타다는 운행 3년이 채 되지 않는 시간 동안 자신들의 정체성을 이해시키기 위해 노력했지만 결국 4월 서비스 종료를 앞두고 있다.

이 과정에서 생존권을 이야기하는 택시업계와 대립 구도를 이어가다, 타다가 이야기하는 혁신을 제도권 내에 정착시키지 못했다. 반면 소비자들은 타다와 같은 서비스의 정착을 기대하기도 했다.

▷함께 보면 좋은 기사: 법과 여론 사이, 공유 모빌리티의 딜레마

수많은 이해관계자가 얽혀있는 타다와 관련해 온라인 여론은 어땠는지 살펴봤다.

지난해 1월부터 '타다'를 키워드로 한 검색 추이. 네이버 트렌드.
지난해 1월부터 '타다'를 키워드로 한 검색 추이. 네이버 트렌드.

지난해 1월부터 네이버 트렌드 검색을 통해 타다 관련 언급이 늘어났던 기간의 뉴스와 관련 댓글을 비플라이소프트 빅데이터 분석 인공지능 ‘WIGO AI’를 활용해 분석했다. 이 기간동안 타다 이슈 관련 전체 뉴스와 댓글 모두 긍정보다는 부정적인 의견이 우세했다. 뉴스의 경우 중립이 긍정보다 많은 것으로 나타난 반면, 댓글에서는 부정적인 언급량이 더 많이 나타났다.

다만, 양측의 입장을 모두 반영하는 이중의견이나, 반어적 표현이 많이 나타남에 따라 긍부정 버즈량를 분석하는데 한계가 있었음을 밝혀둔다.

2019년 5월 15~22일 택시기사 분신 / ‘이재웅 무례’ 발언

2019년 5월 15~22일 타다 관련 뉴스 키워드. 비플라이소프트 빅데이터 분석 인공지능 WIGO AI.
2019년 5월 15~22일 타다 관련 뉴스 키워드. 비플라이소프트 빅데이터 분석 인공지능 WIGO AI.

지난해 5월 15일 서울 광화문광장에서 예정된 택시기사들의 ‘타다 퇴출 끝장집회’에 앞서 새벽 한 택시기사가 분신하는 사건이 발생했다. 택시를 향한 이용자들의 불만도 높아져갔지만, 택시기사들은 말 그대로 목숨을 건 ‘생존권 투쟁’을 이어갔다.

이와 더불어 최종구 금융위원장이 같은달 22일 혁신으로 뒤처지는 계층에 대한 보호를 이야기하며 이재웅 대표를 향해 ‘이기적이고 무례하다’고 얘기했다. 해당 발언을 접한 이재웅 대표는 자신의 페이스북을 통해 ‘출마하시려나’라는 말로 불편한 기색을 공개적으로 드러냈다.

해당 사건을 통해 총 580건의 기사가 보도됐다. 이 가운데 중립적인 내용이 439건(76%), 부정적인 기사가 140건(24%)으로 나타났다. 더불어 관련 댓글은 부정 3만894건(67%), 중립 1만2632건(27%), 긍정 1794건(6%) 등 총 4만6320건이 발생했다.

특히 댓글 관련 키워드 가운데 택시와 기사 다음으로 많이 언급된 사람(TF-IDF 998.74)이 눈길을 끈다. 분신을 택한 기사와 최 위원장의 발언으로 인해 기술의 변화 속 살아가는 ‘사람’에 대한 담론이 활발해진 것으로 보인다.

2019년 7월 2~9일 타다 기사 성희롱 / 국토부 상생안 고심

2019년 7월 2~9일 타다 관련 뉴스 키워드. 비플라이소프트 빅데이터 분석 인공지능 WIGO AI.
2019년 7월 2~9일 타다 관련 뉴스 키워드. 비플라이소프트 빅데이터 분석 인공지능 WIGO AI.

타다의 한 기사가 만취한 여성 승객 사진을 익명 채팅방에 공유한 사실이 알려졌다. 운전기사의 검증 시스템이 도마 위에 오르며 편안하고 안전해야 할 교통수단에 대한 소비자들의 불신이 형성됐다. 이는 갈 길 먼 타다에게 걸림돌이었다.

이 시기 국토교통부에서는 모빌리티 플랫폼 사업자가 서비스를 위해서는 택시면허를 사거나 대여하는 방식의 상생안을 준비하고 있다고 알려졌다. 혁신을 이야기하는 타다를 사실상 기존 운송사업자 제도권으로 끌어들이려는 것이었다.

상생안을 받아들일 수 없다는 ‘타다’와 타다에는 면허를 팔지 않겠다고 서울개인택시조합이 선언하는 등 평행선을 이어갔다.

이 과정에서 여론은 다소 타다에 불리한 이야기가 오고 갔다. 불법(TF-IDF 166.46) 문제(TF-IDF 118.66) 여자(TF-IDF 112.67) 등의 부정적 이슈 관련 키워드와 함께 쓰레기(TF-IDF 68.16)라는 극단적인 표현까지 등장했다.

2019년 10월 29일~11월 5일 검찰, 불법 운행으로 기소

2019년 10월 29일~11월 5일 타다 관련 뉴스 키워드. 비플라이소프트 빅데이터 분석 인공지능 WIGO AI.
2019년 10월 29일~11월 5일 타다 관련 뉴스 키워드. 비플라이소프트 빅데이터 분석 인공지능 WIGO AI.

검찰이 타다를 불법 택시업체로 판단, 박재욱 대표와 모회사인 쏘카 이재웅 대표를 10월 28일 불구속 기소했다. 이에 이재웅 대표는 대통령이 규제 혁신을 외친 날 타다가 기소된 것을 비판했다. 여기에 정부 부처 수장들도 검찰의 타다 기소를 비판한 한편 검찰은 기소 이전에 국토부와 법무부 등 관련 부처에 알렸다고 이야기하는 등 불협화음이 났다.

해당 기간동안 총 1187건의 기사가 보도됐으며, 관련 댓글도 3만2723건에 달했다.

관련 키워드로는 정부(TF-IDF 719.05) 정권(TF-IDF 316.01) 청와대(TF-IDF 236.05) 대통령(TF-IDF 234.15) 등이 다수 포진하며 정부의 엇박자가 사람들의 입길에 오르내렸다.

2019년 11월 27일~12월 9일 ‘타다 금지법’ 관련 공방

2019년 11월 27일~12월 9일 타다 관련 뉴스 키워드. 비플라이소프트 빅데이터 분석 인공지능 WIGO AI.
2019년 11월 27일~12월 9일 타다 관련 뉴스 키워드. 비플라이소프트 빅데이터 분석 인공지능 WIGO AI.

박홍근 더불어민주당 의원이 대표발의한 여객운수사업법 개정안이 12월 5일과 6일 국회 국토교통위 법안심사소위와 전체회의를 잇달아 통과했다. 당초 해당 법안의 처리가 낙관적이지 않았던 상황에서 갑작스레 급물살을 탄 것을 두고도 왈가왈부가 일어났다.

김상조 청와대 정책실장은 “운수사업법 개정안은 타다 금지법이 아니다”라며 타다 같은 혁신 시도를 어떻게 제도화할지 고민하는 법이라고 밝혔지만, 사실상 타다의 운행이 중단 위기가 짙어지며 이재웅 대표는 법안 철회를 요구했다.

또 박용만 대한상공회의소 회장도 미래 막는 선례라고 답답함을 나타냈다.

2020년 2월 19~26일 타다 1심서 ‘무죄’

2020년 2월 19~26일 타다 관련 뉴스 키워드. 비플라이소프트 빅데이터 분석 인공지능 WIGO AI.
2020년 2월 19~26일 타다 관련 뉴스 키워드. 비플라이소프트 빅데이터 분석 인공지능 WIGO AI.

2월 19일 여객자동차 운수사업법 위반 혐의로 기소된 이재웅 대표와 박재욱 대표에 대해 법원은 1심에서 무죄를 판결했다. 재판부는 타다를 택시가 아닌 렌터카로 본 것. 다만 꼼수논란이 꾸준히 이어졌던 만큼 이해관계자들과 건설적 해결책 찾는 게 출구전략일 것이라고 담당 판사는 제언했다.

이재웅 대표는 “무거운 사회적 책임을 느낀다”며 혁신의 미래가 열린 것이라고 소감을 전했으며, 스타트업과 벤처 분야에서 환영의 뜻을 나타냈다. 반면 정치권과 택시 단체 등에서는 인정할 수 없다는 입장을 밝히며 첨예하게 대립했다.

이 같은 소식에 댓글에서도 혁신(413.56) 합법(272.99) 무죄(241.17) 렌터카(198.12)에 대한 키워드가 다수 오르내리기도 했다.

2020년 3월 4~10일 국회 통과한 ‘타다 금지법’

2020년 3월 4~10일 타다 관련 뉴스 키워드. 비플라이소프트 빅데이터 분석 인공지능 WIGO AI.
2020년 3월 4~10일 타다 관련 뉴스 키워드. 비플라이소프트 빅데이터 분석 인공지능 WIGO AI.

국회 법제사법위원회는 4일 전체회의에서 여객자동차 운수사업법 일부개정법률안을 통과시켰다. 타다 측은 유감을 밝히며 베이직 서비스의 중단을 선언했다.

이어 타다는 문재인 대통령에 거부권 행사를 호소했다.

하지만 김현미 국토교통부 장관이 “여객운수사업법 개정안은 타다를 금지시키는 것이 아니라 제도권 안으로 들여와 법적지위를 만들어 주는 것”이라며 “본회의에 통과되면 타다는 1년 반 이내에 사업을 중단할지 플랫폼 택시로 전환할지 양자택일해야 한다”고 말했다.

당초 5일로 예정됐던 국회 본회의는 국회의 파행으로 지연, 6일 열린 회의해서 법안이 통과돼 결국 타다는 멈춰서게 됐다.

누리꾼들의 갑론을박도 활발했다. 1130개의 기사와 관련해 5만4465개의 댓글이 달렸다. 여전히 택시의 생존권을 옹호하는 입장과 택시 서비스의 낮은 질에 대한 이야기가 오갔다. 또 타다가 혁신인가에 대한 의문부터 혁신에 대한 어려움, 법 테두리 안에서의 혁신 등 타다가 가져온 ‘혁신’에 대한 담론도 이어졌다.

타다 관련 긍부정 댓글 추이. 비플라이소프트 빅데이터 분석 인공지능 WIGO AI.
타다 관련 긍부정 댓글 추이. 비플라이소프트 빅데이터 분석 인공지능 WIGO AI.

타다는 혁신으로 시작했지만 결국 법의 테두리를 넘지 못했다. 뿐만 아니라 타다 관련 뉴스 댓글은 전반적으로 부정적인 의견이 많았다. 시기에 상관없이 전반적으로 약 70%가 부정적인 내용으로 파악됐다. 이슈별로 살펴보면 가장 최근 여객운수법 개정안 통과 이후 타다의 서비스 종료 시점에서의 부정적인 댓글이 가장 컸다.

댓글 분석 내내 가장 큰 부분을 차지했던 키워드는 ‘택시’였다. 타다가 내세운 혁신 이전에 이용자들은 택시의 대체제로서 타다를 생각하기 때문이다. 또한 타다의 서비스에 대해 가장 크게 반발한 것도 택시업계이기에 처음부터 끝까지 둘을 떼어놓고 볼 수는 없었다.

이슈별로 키워드에 변동이 있기도 했지만, 많은 부분이 택시 관련 산업에 대한 이야기와 모빌리티 플랫폼의 혁신과 관련된 키워드들이 자주 눈에 띄었다. 또 새로운 비즈니스의 제도화에 대한 선례로 정부를 언급하는 횟수도 많았다.

타다 관련 기사 댓글 키워드

 

2019년
5월 15~22일


7월 2~9일
10월 29일
~11월 5일
11월 27일
~12월 9일
2020년
2월 19~26일

3월 4~10일
1 택시(3734.96) 택시(638.02) 택시(1654.03) 택시(2805.82) 택시(2197.68) 택시(3422.79)
2 기사(1506.87) 기사(359.01) 검찰(855.51) 불법(1070.30) 기사(795.48) 혁신(1827.49)
3 사람(998.74) 사람(169.16) 불법(837.05) 기사(1069.01) 파업(567.84) 기사(1607.42)
4 서비스(761.50) 불법(166.46) 혁신(761.88) 혁신(975.74) 사람(485.39) 나라(1169.06)
5 생각(753.64) 면허(152.48) 정부(719.05) 나라(906.49) 불법(474.88) 불법(988.93)
6 나라(672.55) 나라(135.57) 나라(703.62) 국민(671.82) 나라(460.69) 사람(937.07)
7 분신(667.92) 타다(129.66) 기사(624.64) 영업(602.26) 혁신(413.56) 국민(904.08)
8 파업(647.65) 문제(118.66) 사람(511.46) 사람(583.50) 서비스(404.51) 생각(707.91)
9 정부(646.03) 여자(112.67) 국민(412.92) 타다(512.14) 생각(367.18) 면허(694.51)
10 운전(601.56) 정부(98.46) 산업(409.59) 면허(508.88) 영업(349.78) 사업(635.81)
11 국민(580.83) 생각(93.50) 영업(389.61) 산업(504.02) 국민(349.55) 타다(626.40)
12 승차거부(549.20) 운전(93.47) 타다(345.80) 서비스(491.18) 판결(344.33) 정부(605.33)
13 이용(539.90) 남자(86.60) 생각(345.08) 생각(477.69) 면허(311.58) 서비스(594.75)
14 면허(498.29) 서비스(77.33) 사업(322.99) 사업(470.00) 타다(304.12) 영업(567.86)
15 시대(410.27) 영업(77.02) 정권(316.01) 정부(425.77) 판사(303.17) 국회(526.10)
16 문제(405.89) 공유(72.12) 문제(292.51) 우버(353.65) 운전(301.91) 민주당(521.37)
17 불법(396.92) 개인택시(69.61) 기업(291.55) 승차거부(349.40) 정부(284.93) 대통령(470.09)
18 요금(379.22) 회사(68.73) 면허(271.47) 이용(344.57) 합법(271.99) 국회의원(451.87)
19 타다(374.63) 쓰레기(68.16) 서비스(263.76) 합법(310.53) 무죄(241.17) 카카오(442.76)
20 버스(365.70) 혁신(65.98) 규제(238.51) 이재웅(301.37) 승차거부(239.56) 이재웅(431.99)
21 개인택시(362.91) 이재웅(65.59) 법무부(238.30) 운전(299.32) 이용(238.52) 이용(420.03)
22 세상(354.80) 사업(63.57) 기소(236.82) 문제(287.68) 코로나(238.10) 정치(400.15)
23 자기(343.33) 규제(63.14) 청와대(236.05) 규제(285.33) 렌트카(217.55) 회사(384.26)
24 세금(334.94) 이용(59.95) 대통령(234.15) 카카오(273.55) 우버(216.88) 대한민국(380.21)
25 경쟁(307.32) 성희롱(59.65) 문재인(229.39) 기업(271.09) 사업(207.92) 의원(375.50)
26 업계(293.22) 국민(55.78) 경제(227.84) 회사(256.31) 문제(206.09) 산업(372.82)
27 이재웅(289.66) 범죄(54.51) 국토(217.49) 국회의원(254.62) 경제(205.49) 합법(363.94)
28 우버(285.41) 산업(53.54) 재앙(216.73) 정권(253.88) 렌터카(198.12) 우버(341.77)
29 회사(277.67) 정신(53.26) 합법(206.35) 대한민국(244.27) 업계(194.44) 문제(340.53)
30 죽음(272.98) 댓글(51.56) 이재웅(204.56) 렌트카(230.19) 경쟁(191.22) 기업(337.23)

*괄호안 숫자는 TF-IDF 지수. TF-IDF란 TF(단어의 출연빈도. 문서 내 특징어를 구분함) x IDF(특정 단어가 등장한 문서의 갯수의 역수. 단어의 희소성 파악) 값이 높은 단어일수록 특정 문서를 구별하는 유의미한 단어임을 의미.



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