정부가 아무리 밀어도 시민이 안 따라오는 이유, 소셜미디어 글로 잡아낼 수 있을까?

무슨 연구인가

전기차를 충전만 하는 게 아니라 남는 전기를 전력망에 되팔 수 있게 하는 'V2G' 정책 이야기입니다. 정부는 열심히 미는데 정작 시민 참여는 낮았죠. 연구진은 '정부와 시민이 서로 다른 곳을 보고 있어서'라고 보고, 그 시선 차이를 소셜미디어 글로 측정했습니다.

🔬 어떻게 분석했나

① 재료를 모았어요 — 정부의 V2G 정책 문서와, 웨이보·더우인·샤오훙수 세 소셜미디어에 올라온 시민들의 글·댓글을 나란히 놓았습니다.
② 글에서 '숨은 주제'를 자동으로 뽑았어요(BERTopic) — BERTopic은 먼저 문장을 AI(BERT)가 이해한 '의미 좌표'로 바꾼 뒤, 좌표상 가까이 모이는 글끼리 묶어 어떤 주제가 있는지 스스로 찾아내는 도구예요. 사람이 키워드를 미리 정해주지 않아도 됩니다.
③ 정부 쪽 주제와 시민 쪽 주제가 얼마나 어긋나는지 '편차 점수'를 만들었어요 — 전체가 얼마나 다른지, 구조(목표·수단·경로)가 다른지, 같은 주제 안에서 내용이 다른지 세 층으로 나눠 숫자로 쟀습니다.
④ 그 숫자로 어디서 가장 크게 엇갈리는지 짚었어요.

📊 무엇을 찾았나

전체 편차 점수가 0.48로 꽤 컸어요. 정부는 '거버넌스·인프라' 같은 큰 그림을 말하는데, 시민들은 '배터리 수명, 내 손해는 없나' 같은 생활 걱정을 하고 있었죠 — 특히 '어떻게 실행하냐'는 경로 단계에서 가장 크게 엇갈렸습니다.

💡 내 연구에 가져갈 것

정책·여론 괴리처럼 짧은 소셜 글을 다룰 땐, 키워드를 미리 정하는 LDA보다 의미로 주제를 잡는 BERTopic이 잘 맞아요.

📄 논문 정보

Assessing the deviation between policy and public attention in large-scale V2G deployment: evidence from multimodal data
Yuqin Chen, Jingjing Li, Yana Shuai, Jianling Jiao, Shanlin Yang
Applied Energy · 2026-07-29
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