[현장] “SNS, 정신건강 악화에도 연구 미비···실시간 대응체계 개발돼야”

[이뉴스투데이 이승준 기자] 온라인 소통의 증가가 정신건강에 영향을 미치고 있는 가운데서도 SNS에 대한 정신건강 연구가 미비하다는 지적이 나왔다. 이와 함께 정신건강 트렌드를 실시간 모니터링·관리할 수 있는 플랫폼이 개발돼야 한다는 의견이 제기됐다.

26일 14시 신현영 더불어민주당 의원 및 하우즈커뮤니케이션앤컨설팅이 공동주최한 ‘국민 정신건강 미래형 대응체계 모색을 위한 국회 토론회: 국민 정신건강 개선과 IT의 역할’에서 유현재 서강대 신문방송학과 교수(하우즈커뮤니케이션앤컨설팅 대표이사)는 이같이 주장했다.

유 교수는 ‘감염병 및 대형 사건사고의 지속적 발생에 따른 국민들의 정신적 피로감·불안 호소’를 꼽았다. 그는 “팬데믹으로 감염증 공포와 코로나 블루 등 국민 정신건강에 대한 우려가 사회적 현상으로 대두되고 있다”며 “이태원 참사, 묻지마 칼부림 등으로 국민의 안전을 위협하는 대형 사건사고가 연속 발생하면서 국민들의 불안감이 가중됐다”고 설명했다.

이같은 실태는 지표상으로도 드러나고 있다. 국민정신건강센터 조사에 따르면 평소 정신건강상태에 대한 부정적인 응답이 매년 상승곡선을 그리고 있다. 한 해 동안 정신건강 문제를 경험했다고 보고한 응답자도 이미 절반 이상(63.8%)을 기록 중이다. 또 우리나라는 OECD 회원국 중 자살률 1위, 삶의 만족도 지수에서 38개국 중 36위를 기록하는 등 세계적으로도 정신건강 문제로 뒤처져 있다는 평가를 받는다.

여기에 사회적 거리두기 장기화로 온라인 소통이 급증한 점도 정신건강 문제에 영향을 미치고 있다는 것이 유 교수의 설명이다. 그는 “코로나19 지속 상황과 사회적 거리두기 기간 장기화로 대면이 불가능한 상황에서 유튜브 등 인터넷을 통한 온라인 소통 및 정서적 교류가 급증했다”면서 “온라인을 통해 사건사고 관련 사진·영상이 무분별히 확산돼 간접 트라우마 발생 우려가 커지는 상황”이라고 밝혔다. 이어 “소셜미디어 바탕의 빅데이터 분석을 통한 공중보건 조사는 빠르게 성장하고 있으나, 실시간 모니터링이 가능한 소셜미디어 ‘정신건강 연구’는 미비한 실정”이라고 지적했다.

그러면서 ‘상시적·실시간 정신건강 대응체계’가 마련돼야 한다고 강조했다. 유 교수는 “정기적 통계를 근거로 한 사후 정신건강 대응에서 ‘상시적·실시간 정신건강 대응체계’로 국민 정신건강 증진 및 회복 기반을 마련하고, 미래대응체계를 확립해야 한다”며 “이를 위해서는 정신건강 트렌드 관련 실질적 모니터링과 분석, 대응체계 마련을 위한 플랫폼 개발 및 제시가 뒷받침돼야 한다”고 전했다.

유 교수는 이러한 정신건강 모니터링 체계를 갖췄을 때 정신건강 문제의 조기발견과 적기치료를 통한 경제적 부담을 완화할 것이라고 봤다. 그는 “정신질환은 7번쨰로 질병 부담이 높은 항목”이라며 “정신건강 문제가 심각한 수준으로 확산되지 않도록 조기 발견과 적기 치료를 통해 경제적 부담을 줄여야 한다”고 말했다.

이어 목표를 언급했다. 유 교수는 “국내 정신건강 관련 이슈 발생 시 빅데이터를 통해 모니터링할 수 있는 키워드, 정상·정량지표를 제시할 것”이라며 “정신건강 이슈에 민감히 대처하는 AI 소프트웨어를 개발하고 사회적 솔루션을 제시하고자 한다”면서 “‘정신건강 트렌드를 실시간 모니터링·관리하는 K미래대응체계 플랫폼을 선보이는 것이 최종목표”라고 제언했다.

‘감정분류 모델에 기반한 SNS 미디어 분석: 유튜브 뉴스 데이터 분석을 중심으로’ 주제로 발제를 이어간 양지훈 서강대학교 컴퓨터공학과 교수도 정신건강 분석에 SNS가 반영돼야 한다는 입장을 내세웠다. 그 일환으로 양 교수는 ‘머신러닝 모델을 활용한 SNS 데이터 및 의료 데이터 분석’ 방법을 소개했다.

머신러닝 모델을 활용해 보험데이터를 측정해 월별 환자 수를 예측할 수 있다는 것이 그의 설명이다. 양 교수는 “의료보험 통계 데이터에 기반해 78개 정신잘환에 관한 의료보험 청구 관련 통계를 수집했다”면서 “월별로 청구건수, 환자 수, 지급액에 대한 정보를 제공해 월별 환자 수 예측을 시도할 수 있다”고 밝혔다.

최기석 액스콘 대표는 ‘정신건강 모니터링을 위한 데이터 수집 전략’을 소개했다. 최 대표는 “수집된 학습 데이터를 주기적으로 덤프해 학습 모델을 업데이트하고, 추론을 통해 감정을 예측해낼 수 있다”며 “이를 바탕으로 정신건강상태를 통계화·가시화한다는 방침”이라고 설명했다. 그러면서 “데이터 수집을 지속함으로써 실시간 자동화 및 시각화까지 이끌어낼 수 있다”면서 “어떤 데이터를 수집해야 하는지가 이 모델의 관건”이라고 덧붙였다.

이날 토론에 참석한 한창수 고려대학교 정신건강의학과 교수도 이같은 접근에 동감하며 제도적 장치를 주문했다. 한 교수는 “의사로서 환자들이 감정에 이끌리지 않고 본인만의 통합된 감정행동반응을 보일 수 있도록 약을 처방하거나 상담을 이어가는데, 집단사회감정을 알아야 하는 이유도 이와 같다”고 말했다.

그러면서 “개인의 감정이 미디어, SNS, 리더의 행동에 휘둘리지 않기 위해서는 전두엽 강화가 필요하듯이 사회가 그 역할을 하기 위해서는 적절한 정책 기조가 있어야 하며, 사회 전체에 대한 감정변화를 측정하고 판단하는 장치가 필요하다”고 강조했다.