이웃을 지켜내는 끼니를 찾아가는
WAF(We are full when we are full) 프로젝트

click 👉 http://geunhee-mit.github.io/WAF/

WAF(We are full when we are full)은 프로젝트 내용을 담은 웹사이트를 릴리즈하며 최종 장에 접어들었습니다. 이 웹사이트에서는 WAF 주요 결과의 시각화 자료뿐만 아니라 프로젝트를 시작하게 된 동기, 활용하고 있는 데이터 종류와 출처, 획득 방법 등도 담겨 있습니다.

그럼 먼저 WAF 웹사이트에서 소개하고 있는 내용을 간략히 살펴보겠습니다.

"We are full when we are full"

1. 인구 데이터: 저소득 어르신 인구와 무료 식사 지원

여기서는 저소득 어르신 인구수와 비율을 확인할 수 있습니다.

“2019년에서 2020년 어르신 인구는 늘어났으나, 무료 급식 사업 참여 인구 비율은 감소한 것으로 나타났어요. 저소득 어르신 인구가 큰 규모로 증가하면서 자치구별로 관리의 어려움이 있거나, 새롭게 분류된 어르신들이 코로나로 인해 무료급식 등록에 어려움을 겪지 않을까 하는 의문을 제기할 수 있을 것 같습니다.”

2. 예산 데이터: 저소득 어르신 무료 식사 예산

여기서는 무료식사 지원 예산을 확인할 수 있습니다.

“2019년과 2020년의 차이가 자치구별로 크게 나타나는데, (서울시에 따르면) 이는 데이터 기준 시점이 두 해가 다르기 때문이라고 합니다. 추후 보완이 필요한 부분입니다.”

3. 시설 데이터: 저소득 어르신에게 무료 음식을 제공하는 곳

여기서는 서울시 내 자치구별 무료 음식을 제공하는 시설을 확인할 수 있습니다.

“자치구 당 평균 시설 수는 2019년과 2020년 동일합니다. 지도에서 시설 위치와 경로 식당 운영 여부를 알 수 있어요. 마커 위에 커서를 대면 자세한 정보를 알 수 있습니다.”

4. 저소득 어르신 식량 안정 인덱스

WAF를 소개하는 두 번째 글에서 식량 안정 인덱스를 고민하는 중이라는 말씀드렸는데요, 위의 세 가지 데이터를 종합해서 각 자치구의 식량 안정을 가늠해보는 인덱스를 만들었다고 합니다.

“프로젝트를 시작할 때는 데이터셋을 잘 정리하는 것을 주요 결과물로 생각했는데, 데이터를 수집하면서 프로젝트의 메시지가 무엇이고, 어떻게 하면 가장 효과적으로 전달할 수 있을지를 고민하게 되었어요.

인덱스는 인구, 예산, 시설별로 식량 안정에 영향을 줄 수 있는 환경과 이것을 결합한 데이터를 나타냈고, 25개 자치구를 기준으로 순위를 매겨서 어떤 자치구의 어떤 항목이 비교적 안정적이고, 어떤 자치구의 어떤 항목이 좀 더 관심이 필요한지를 나타내고자 했습니다.”

인덱스는 가을 스프린트 이후에도 보완해서 더욱 정교하게 만들어나갈 계획이라고 합니다.

웹사이트에는 위와 같은 데이터 시각화 자료뿐만 아니라 코로나의 확산에 따른 급식 중단의 시계열 표와 저소득 어르신 무료급식 담당자들과의 전화 인터뷰를 통해 확인한 급식 현황도 서술하고 있습니다. 특히 근희님께서 흥미롭게 본 부분은 대체식에 대한 어르신들의 다양한 반응이라고 합니다.

프로젝트를 지켜보면서 아무래도 따뜻하게 먹을 수 있는 식사보다는 레토르트 중심으로 제공되는 대체식에 어르신들의 거부감이 있지 않을까 했는데요, 수령하기 간편하고 원하는 시간에 원하는 장소에서 간편하게 먹을 수 있어서 좋다고 한 분들도 있었고 비슷비슷한 식사 말고 따뜻한 음식을 먹고 싶어 식당이 더 좋다고 한 이들 등 반반의 반응이었다고 합니다.

시설 담당자들은 예상보다 길어지는 대체식 지급 기간으로 인해 영향 불균형에 대한 우려와 함께, 경로 식당이 음식 제공을 넘어서서 어르신들의 사회안전망이자 커뮤니티로서 기능해왔는데 이것이 작동하지 못함으로써 어르신들에 대한 돌봄 기능 약화도 걱정하고 있었습니다.

WAF는 계속됩니다

WAF 웹사이트에서는 모든 데이터셋을 공개하고 있으며, 데이터셋과 시각화 자료는 계속해서 업데이트할 계획이라고 합니다. 여러분들의 의견과 제안도 가능합니다.

코로나로 인해 급식소가 문을 닫으면 우리 이웃들은 어디서 식사를 할 수 있을까에 대한 문제 해결을 위해 시작된 프로젝트는 주요 관찰 대상이었던 저소득 어르신들이 코로나 중에는 대체식을 지원받는 등 급식이 다른 형태로나마 지속되었다는 걸 파악하면서 잠깐 방향을 재점검하는 과정을 갖기도 했습니다.

가령 인구, 예산, 시설 데이터로 코로나 19 전후의 영향을 살펴보는 것은 지금 당장 적절하지 않기 때문에, 코로나 19가 저소득 어르신 무료급식에 미친 영향은 관계자들 대상 설문조사 결과를 글로 보여주는 방식 등으로 진행하게 된 것이지요. 데이터 수집에 집중했던 가을 스프린트 초반과 달리 이후에는 데이터를 통해 어떤 메시지를 전달할 것인가, 이를 어떻게 보여줄 것인가에 대한 고민과 논의가 더 커지기도 했습니다.

위와 같은 결과물은 데이터 수집과 분석으로 뚝딱 나오는 것이 아니라, 이런 과정을 겪으면서 만들어진 것이지요.

“공익데이터 실험실이라는 이름처럼 굉장히 탐구적인 프로젝트였다고 생각합니다. 어떤 사회문제나 현상에 관심이 있고 이것을 데이터를 통해 알고자 했던 시민으로서, 어떤 과정을 통해 무엇을 할 수 있는지 알게 된 시간이었습니다. 빠른 시간 안에 데이터 수집이나 시각화 기술도 배울 수 있었어요. 아쉬웠던 건 데이터 수집에 꽤 많은 시간과 노력을 쏟았다는 점인데, 이건 피할 수 없던 과정이었던 것 같고 데이터 프로젝트를 위해 필요했던 과정이었던 것 같아요. 여러모로 감사한 기회였고 앞으로도 비슷한 작업을 해보고 싶은데, 다음 프로젝트에서도 가을 스프린트에서 배운 것을 활용 할 수 있으면 좋겠습니다.”

근희님은 데이터 수집에 꽤 많은 시간을 할애하는 동안 프로젝트에 사용되는 공공데이터를 어떤 의미로 생각할 수 있는지에 대한 관점(“누구나 제한 없이 사용할 수 있으며, 궁극적으로 시민에게 도움이 되는 데이터”)을 다루는 것이 의미 있었다고 합니다. 코로나가 다시금 확산되고 있는 2020년의 겨울, 우리의 이웃들이 따뜻한 끼니를 챙길 수 있도록 한 번 더 주위를 돌아보며, 공공데이터의 바다도 들여다보며 또 다른 이야기를 만들어 가보면 어떨까요? 누구에게나 열린 데이터는 당신을 만남으로써 누군가를 위한 데이터 즉 ‘공익 데이터’가 될 테니까요.