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에쁠조. ｢12·3 비상계엄 전후 서울의 집회·시위 장소–주체–의제 관계 변화 분석: 서울의 집회 데이터베이스 구축을 중심으로｣. 2026-1학기 고려대학교 <디지털인문학응용> 수업 결과물(담당: 김지선). https://dh.aks.ac.kr/~jisun/edu/index.php/TeamAPlusKU26

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12·3 비상계엄 전후
서울의 집회·시위 장소–주체–의제 관계 변화 분석


-서울의 집회 데이터베이스 구축을 중심으로-




에쁠조: KJH26KU, LEW26KU, LYK26KU, HJH26KU, CGH26KU, KRB26KU

연구 배경 및 목적


대한민국은 OECD 평균에 비해 정부의 정책 개입과 입법예고가 빈번하며, 정권 교체와 정치적 경쟁 속에서 정책 변화가 지속적으로 발생하는 구조를 지닌다. 이러한 환경에서 정치권은 지지 확보를 위해 단기 대응적 및 포퓰리즘적 의제를 강화하는 경향을 보이고, 그 결과 사회적 갈등도 함께 증가한다. 입법예고와 정책 발표는 이해관계 집단의 반발을 촉발하며, 이는 청원과 온라인 여론을 넘어 서울의 주요 정치적 상징 공간에서의 집회와 시위로 확장된다. 이 연구는 이 과정을 입법예고(정책 생성)–집회(사회적 반응)–공간(정치적 표현)의 구조로 보고, 정책 변화가 집회의 장소, 주체, 의제에 미치는 영향을 분석한다.

기존 선행연구는 입법예고 제도의 법적 분석, 집회의 자유와 공공공간 사용에 관한 헌법 및 행정학적 연구, 광장과 공간의 상징성을 다루는 질적 연구로 나뉜다. 그러나 이들은 입법예고와 실제 집회 간의 구조적 연결을 통합적으로 설명하지 못하며, 공공데이터를 기반으로 장소, 주체, 의제를 결합 분석한 연구도 부족하다. 특히 어떤 정책 쟁점이 어떤 집단을 어떤 공간으로 이동시키는지에 대한 실증 분석, 그리고 장소별 상징이 집회의 성격과 메시지를 어떻게 규정하는지에 대한 체계적 분석이 부족하다.

본 연구는 디지털인문학적 방법으로 집회 데이터를 구조화하여 물리적 공간과 정치 권력 구조의 연관성을 분석한다. 나아가 12·3 비상계엄과 정권 교체라는 정치적 충격 전후로 집회의 공간 분포, 의제, 주체가 어떻게 변화하는지를 비교함으로써 한국 사회 갈등 구조의 동학을 규명한다. 이는 집회를 단순한 사건이 아니라 정책 변화에 의해 구조화되는 사회적 반응 체계로 이해하려는 시도이며, '장소–주체–의제' 축을 중심으로 서울 집회 데이터를 데이터베이스화하여 한국 민주주의의 작동 방식을 공간적과 데이터적으로 해석할 수 있는 기초 자료를 제공하는 것을 목표로 한다.

연구 대상


(1) 기간 및 대상

2024년 6월부터 2025년 6월까지 약 1년간 서울특별시 내에서 개최된 집회 및 시위를 대상으로 한다. 2024년 12월 3일 비상계엄 선포를 기준으로 전후 약 6개월의 집회 양상을 비교 분석한다.

(2) 분석 단위 개별 집회를 사건 단위로만 다루지 않고, 각 집회를 구성하는 세 요소로 분해하여 구조적으로 분석한다.

  • 장소: 광화문, 여의도, 용산, 강남 등 정치·경제의 상징 공간
  • 주체: 공식 조직형, 연합체·네트워크형, 시민 자발형
  • 의제: 입법예고 및 정책 쟁점

주체 판단 기준은 ① 공식 조직형(공식 명칭·대표자·로고·동원 체계·정기 활동 이력·회원 기반), ② 연합체·네트워크형(복수 단체 명의·공동 성명·공동 주최·이슈 중심 결성), ③ 시민 자발형(대표 조직 부재·낮은 참여 장벽·SNS 중심 확산·익명성)으로 구분한다.

(3) 수집 자료

1차 자료로는 서울경찰청 '오늘의 집회/시위' 공지 자료(일시, 장소·행진로, 신고 인원, 관할서), 주최 단체의 성명서·보도자료, 언론의 집회 보도 기사를 수집한다. 2차 자료로는 입법예고 및 정책 변화 관련 선행연구, 정치 양극화와 집회 문화 연구, 서울 주요 공간의 정치적 상징성 연구, 12·3 비상계엄 및 정치적 격변기 시민운동 분석을 활용한다. 기사는 '빅카인즈'에서 '지역 + 시위/집회'를 검색어로 하여 기간 내 자료를 수집한다.

연구 방법


1단계 - 자료 수집

서울경찰청 '오늘의 집회/시위' 공공데이터를 1차 골격으로 삼고, 빅카인즈에서 '지역 + 시위/집회' 검색어로 뉴스 기사를 수집하며, 주최 단체의 성명서·보도자료와 학술 자료(DBpia, RISS)를 보완 자료로 추가한다.

2단계 — 데이터 정제 및 분류

수집한 개별 집회를 장소·주체·의제 세 축으로 분해하여 정형화한다. 동일 장소에서 동시간대에 발생했거나 동일 주체가 반복 개최한 시위는 하나의 사건(Event)으로 통합한다. 주체는 단체 유형 3분류(공식 조직형/연합체·네트워크형/시민 자발형), 의제는 9개 테마(정책 도입 요구, 기존 정책 철회 요구, 처벌·규제 강화 요구, 권리 확대 요구, 예산 확대 요구, 국제협력 촉구, 기업 대응 요구, 정권 교체·탄핵 요구, 기타), 시점은 계엄 이전·도중·이후로 정한다.

3단계 — 온톨로지 설계 및 데이터베이스 구축

집회 데이터를 그래프 구조로 모델링한다. Place, Event, Group, Time, Theme의 5개 클래스를 설정하고, 사건을 중심으로 takesPlace(→Place), isOrganizedBy(→Group), happensIn(→Time), addresses(→Theme)의 관계로 연결한다. 각 클래스에는 장소명, 상세 주소, 집회명, 집회규모, 시위 단체 유형, 공식 명칭 사용 여부, 대표자 존재 여부, 활동 지속성, 복수 단체 참여 여부, 참여 개방성, 연월일, 계엄 전후, 시위 테마의 속성을 부여한다.

4단계 — 그래프 데이터베이스 분석(Neo4j)

구축한 온톨로지를 Neo4j에 적재하고 Cypher 질의를 통해 다음 세 가지 문제의식을 분석한다.

  • 국회의사당 등 정치적 상징 공간에서 발생한 집회가 주로 어떤 주제를 다루는지(장소–의제 관계)
  • 비상계엄 전후로 광화문에서 집회를 주도한 집단의 유형 분포가 어떻게 달라지는지(충격–주체 관계)
  • 계엄 전후로 집회의 주요 의제 양상이 어떻게 변화하는지(시점–의제 관계)

5단계 — 비교·해석

위 질의 결과를 계엄 전후로 비교하여 집회의 공간 분포·주체 구성·의제가 정치적 충격에 따라 어떻게 재구조화되는지 해석하고, 정책 변화–사회적 반응–공간적 표현의 연결 구조를 실증적으로 규명한다.



온톨로지(Ontology)


온톨로지 그래프(OntoGraph)



클래스(Class)

클래스명 한글명 설명
Place 장소 시위가 발생한 장소 및 주소
Event 사건 2024년 6월-2025년 6월 사이에 발생한 시위. 단일 장소에서 동시간대에 발생한 시위 및 동일 주체자가 반복적으로 개최한 시위는 하나로 간주함.
Group 시위 단체의 유형 1. 공식 조직형 (법적·제도적 조직체가 주도하거나 공식 명의로 참여한 경우)

2. 연합체·네트워크형 (여러 조직이나 집단이 공동 의제를 중심으로 일시적·전략적으로 결합한 형태) 3. 시민 자발형 (특정 공식 조직 없이 일반 시민들이 자발적으로 참여·형성한 시위)

Time 시간 시위 발생 날짜
Theme 테마 목표 방향 기준 (예시: 정책 도입 요구, 기존 정책 철회 요구, 처벌·규제 강화 요구, 권리 확대 요구, 예산 확대 요구, 국제협력 촉구, 기업 대응 요구)

이 클래스는 공식 단체뿐만 아니라, 특정 시위에 자발적으로 참여한 군중들도 노드로 포괄한다.



릴레이션(Relation)

영문명 한글명 정의역 치역 설명
takesPlace ~에서 발생하다 Event Place 장소의 위치
isOrganizedBy 에 의해 발생하다 Event Group 시위 주도 단체 및 행위자
happensIn ~에 발생하다 Event Time 발생시점
addresses ~를 주제로 하다 Event Theme 시위의 핵심 의제 및 테마



속성(Attribute)

Place 속성
속성명 한글명 설명
gid 식별자 개별 노드의 식별자
class 클래스  개별 노드가 속하는 클래스
name 대표명  개별 노드의 대표명
refurl  참고 웹 자원  개별 노드의 정보에 대해 참고할 수 있는 웹 자원
detailedAddress  상세 주소  구체적인 도로명 주소 또는 지번 주소
('~대로'와 같이 특정 위치를 하나의 주소로 확정하기 어려운 경우에는 해당 도로가 포함된 구(區) 단위까지만 표기하였다.)
Event 속성
속성명 한글명 설명
gid 식별자 개별 노드의 식별자
class 클래스 개별 노드가 속하는 클래스
name 대표명 개별 노드의 대표명
refurl 참고 웹 자원 개별 노드의 정보에 대해 참고할 수 있는 웹 자원
scale 규모 규모 설정 기준

- 소규모: 1,000명 미만 (인도 및 1개 차로 일부만 차지하며, 부분적인 통제로 관리가 가능한 수준)
- 중규모: 1,000명 이상 ~ 1만 명 미만 (다수의 차로 통제가 필요하며, 해당 지역 단위의 교통 혼잡을 유발하는 수준)
- 대규모: 1만 명 이상 (광장 전체 또는 주요 대로 전체를 점유하며, 범국가적 언론 보도와 대대적인 경찰 병력 투입이 동반되는 수준)
- 초대규모: 10만 명 이상 (국가적 이슈로 발전하여 도심 마비 및 전국적인 참여가 이루어지는 수준)

Group 속성
속성명 한글명 설명
gid 식별자 개별 노드의 식별자
class 클래스 개별 노드가 속하는 클래스
name 대표명 개별 노드의 대표명
refurl 참고 웹 자원 개별 노드의 정보에 대해 참고할 수 있는 웹 자원
groupType 단체 유형 시위 주체의 조직 형태를 분류하는 핵심 속성. 전체 데이터셋에서 group 클래스의 최상위 범주 역할을 수행함.

1. 공식 조직형 (법적·제도적 조직체가 주도하거나 공식 명의로 참여한 경우)

2. 연합체·네트워크형 (여러 조직이나 집단이 공동 의제를 중심으로 일시적·전략적으로 결합한 형태)

3. 시민 자발형 (특정 공식 조직 없이 일반 시민들이 자발적으로 참여·형성한 시위) 중 하나로 분류.

officialNameUsage 공식 명칭 사용 여부 시위 참여 집단이 정식 단체명이나 조직명을 공개적으로 사용하는지를 기록함. 현수막, 성명서, SNS 공지, 보도자료 등에 공식 명칭이 등장하면 TRUE로 판단.
representativePresence 대표자 존재 여부 시위 집단을 대표하거나 대변하는 공식 인물이 존재하는지를 나타냄. 대표자·대변인·집행부 등이 확인되면 TRUE로 기록함.
activityContinuity 활동 지속성 해당 집단이 일회성으로 등장한 것인지, 장기간 지속적으로 활동해온 조직인지를 나타냄. 정기 집회, 반복 활동, 기존 운동 이력 등이 존재하면 높은 지속성을 가진 것으로 간주함.
multiGroupParticipation 복수 단체 참여 여부 하나의 시위에 여러 단체나 집단이 함께 참여했는지를 기록함. 여러 조직명이 동시에 등장하거나 공동 행동이 확인되면 TRUE로 판단.
participationOpenness 참여 개방성 참여에 회원 자격이나 승인 절차가 필요한지, 혹은 누구나 자유롭게 참여 가능한지를 나타냄.
Time 속성
속성명 한글명 설명
gid 식별자 개별 노드의 식별자
class 클래스 개별 노드가 속하는 클래스
name 대표명 개별 노드의 대표명
refurl 참고 웹 자원 개별 노드의 정보에 대해 참고할 수 있는 웹 자원
year 연 시위 발생연도
month 월 시위 발생월
day 일 시위 발생일
dayOfTheWeek 요일 시위 발생 요일
type 계엄 전후 여부 계엄령이 시행 중인 전/중/후 여부
Theme 속성
속성명 한글명 설명
gid 식별자 개별 노드의 식별자
class 클래스 개별 노드가 속하는 클래스
name 대표명 개별 노드의 대표명

-정책 도입 요구: 새로운 정책, 제도, 법안 등의 도입을 요구하는 시위 주제
-기존 정책 철회 요구: 이미 시행 중인 정책이나 제도의 폐지·철회를 요구하는 시위 주제
-처벌·규제 강화 요구: 법적 처벌 강화, 규제 확대, 단속 강화를 요구하는 시위 주제
-권리 확대 요구: 노동권, 인권, 표현의 자유 등 사회적 권리 확대를 요구하는 시위 주제
-예산 확대 요구: 특정 분야에 대한 정부 재정 지원 및 예산 증액을 요구하는 시위 주제
-국제협력 촉구: 국제사회 협력, 외교 대응, 글로벌 공동 대응 등을 요구하는 시위 주제
-기업 대응 요구: 기업의 책임 이행, 사과, 보상, 정책 변경 등을 요구하는 시위 주제
-정권 교체·탄핵 요구: 대통령 탄핵, 퇴진, 정권 교체, 정치적 책임 추궁 등을 요구하는 시위 주제
-기타: 위 기준에 명확히 포함되지 않는 기타 시위 주제

refurl 참고 웹 자원 개별 노드의 정보에 대해 참고할 수 있는 웹 자원



데이터 샘플링



연구 데이터


【데이터 시트 페이지로 이동】


노드 데이터(총 176건)

  • Place 35건
  • Event 43건
  • Group 48건
  • Time 41건
  • Theme 9건



링크 데이터(총 192건)

  • takesPlace 63건
  • isOrganizedBy 43건
  • happensIn 43건
  • addresses 43건



연구 결과


(★필수: 문제의식에 맞춰 작성한 Cypher Query와 분석 결과에 대해 서술 / Neo4j 화면 캡쳐본 삽입할 것. 내용이 여러 파트로 나뉜다면 ===소제목=== 을 추가하여 구분해 주세요.)

국회의사당에서 표출되는 시민적 요구의 주제별 특성

문제의식 1  : 국회의사당(Place)에서 발생한 집회·행사의 주제(Theme) 분포 분석

국회의사당(Place)에서 발생한(happensIn) 집회·행사(Event)들이 어떤 사회적·정치적 주제(Theme)를 다루는지 시위 횟수를 기준으로 분석하였다. 이를 통해 입법·정치의 핵심 공간인 국회의사당에서 어떠한 시민적 요구가 주로 표출되는지를 파악하고자 하였다. 특히 장소–주제–주체를 축으로 시위·집회의 특성을 분석하는 본 연구의 목적에 따라, 정치적 상징 공간으로서의 국회의사당이 어떤 의제와 결합되는지를 확인하는 데 목적이 있다.

질의어 : MATCH (pl:Place {name:'여의도(국회의사당 앞)'})<-[:takesPlace]-(e:Event)-[:addresses]->(th:Theme) RETURN th.name AS 주제, count(e) AS 시위횟수 ORDER BY 시위횟수 DESC

분석 결과 : Neo4j 실행 결과, 국회의사당에서 발생한 집회·행사는 총 4개의 주제로 분류되었다.

에쁠조문제의식1.png

해석 : 분석 결과 국회의사당에서 가장 빈번하게 다루어진 주제는 기존 정책 철회 요구(4회)로, 시민사회가 현행 제도나 정책에 대한 반발을 입법 기관 앞에서 직접적으로 표출하고 있음을 보여준다. 그 다음으로는 정권 교체·탄핵 요구(3회)가 높은 비중을 차지하였는데, 이는 국회의사당이 단순한 정책 항의의 공간을 넘어 정치적 책임 추궁과 체제 변화 요구의 핵심 무대로 기능하고 있음을 시사한다.

반면 정책 도입 요구와 기타 주제는 각 1회에 그쳐 국회의사당 집회의 의제가 새로운 정책 제안보다는 기존 체제에 대한 저항과 정치적 변화 요구에 집중되는 경향이 있음을 확인할 수 있다.

종합하면, 국회의사당은 시민사회가 입법·정치 권력에 직접 이의를 제기하는 공간으로서 해당 장소에서의 집회는 정책 수정 요구와 정치적 책임 추궁이라는 두 가지 핵심 의제를 중심으로 전개되는 특징을 보인다. 이는 국회의사당이라는 장소적 상징성이 시민사회의 의제 설정 방식에 영향을 미치고 있음을 보여준다.

계엄 전후 집회 주도 세력의 변화와 시민 참여 확대

문제의식 2: 비상계엄 선포 이후(postMartialLaw) 광화문(Place)에서 발생한 집회(Event)를 주도한 집단(Group)의 유형별 시위 횟수를 분석하였다. 이를 통해 비상계엄이라는 정치적 충격이 시민운동 조직 형태에 어떤 영향을 미쳤는지 파악하고자 하였다. 특히 동일한 상징 공간인 광화문에서 계엄 전후로 집회를 주도한 집단 유형이 어떻게 변화했는지를 비교하는 데 목적이 있다.

분석 결과: Neo4j 실행 결과, 계엄 이전과 이후의 광화문 집회 주도 세력에는 뚜렷한 차이가 나타났다.

문제의식2.jpeg

계엄 이전 공식조직형: 3회 시민자발형: 3회 연합체·네트워크형: 1회 계엄 이후 시민자발형: 6회 연합체·네트워크형: 2회 공식조직형: 0회

해석: 분석 결과 가장 두드러지는 변화는 시민자발형 집회의 증가이다. 계엄 이전에는 공식조직형과 시민자발형이 비슷한 수준으로 나타났지만, 계엄 이후에는 시민자발형 집회가 6회로 크게 증가하였다. 이는 비상계엄이라는 정치적 사건 이후 시민들이 기존 조직 중심이 아니라 자발적으로 집회에 참여하고 행동하는 경향이 강화되었음을 보여준다.

또한 연합체·네트워크형 집회 역시 소폭 증가하였다. 이는 다양한 시민단체와 네트워크가 공동 대응하는 방식이 확대되었음을 의미한다. 반면 공식조직형 집회는 계엄 이후 나타나지 않았는데, 이는 기존 제도권 조직보다 시민 중심의 느슨한 연대와 자발적 참여가 더 중요한 역할을 하게 되었음을 시사한다.

종합하면, 광화문 집회 양상은 비상계엄 이후 조직 중심 구조에서 시민 참여 중심 구조로 변화하는 특징을 보였으며, 이는 정치적 위기 상황 속에서 시민사회의 자발성과 네트워크 기반 동원이 강화되었음을 보여준다.

비상계엄 전후 시민사회의 요구 변화

비상계엄 선포 이전과 이후(Time)에 발생한(happensIn) 집회·시위(Event)이 각각 어떤 사회적·정치적 주제(Theme)를 다루는지 시위 횟수를 기준으로 내림차순 출력하였다.
맥락: 비상계엄이라는 국가적 충격 전후로 시민사회의 요구가 어떻게 변화했는지 파악하는 것이 목적인 만큼, 시간(Time)을 축으로 계엄 이전과 이후에 발생한 행사(Event)들의 주요 주제(Theme) 양상이 어떻게 달라지는지 분석하고자 한다.
질의어: MATCH (th:Theme)<-[:addresses]-(e:Event)-[:happensIn]->(t:Time) WHERE t.name < '241203' RETURN th.name AS 주제, COUNT(DISTINCT e) AS 시위횟수 ORDER BY 시위횟수 DESC
MATCH (th:Theme)<-[:addresses]-(e:Event)-[:happensIn]->(t:Time) WHERE t.name >= '241203' RETURN th.name AS 주제, COUNT(DISTINCT e) AS 시위횟수 ORDER BY 시위횟수 DESC

분석 결과: Neo4j 실행 결과, 계엄 이전과 이후의 집회·시위가 다루는 주제에 뚜렷한 차이가 나타났다.

계엄 전후 주제에 따른 시위 및 집회 횟수(왼쪽: 계엄 이전, 오른쪽: 계엄 이후)

계엄이전.png
계엄이후.png



해석: 비상계엄 선포 전후 집회·시위의 주제를 비교한 결과, 시민사회의 요구는 뚜렷한 변화를 보였다. 계엄 이전에는 기존 정책 철회 요구(7회), 권리 확대 요구(4회), 처벌·규제 강화 요구(3회) 등이 주요 주제를 이루었으며, 국제협력 촉구나 특정 정책 도입 요구 등 다양한 사회·정책적 의제가 비교적 고르게 나타났다. 이는 시민사회의 관심이 노동, 복지, 외교, 규제 등 개별 정책 현안에 분산되어 있었음을 보여준다.

반면 계엄 이후에는 정권 교체·탄핵 요구(9회)가 가장 높은 비중을 차지하며 다른 모든 주제를 크게 앞질렀다. 기존 정책 철회 요구(4회)와 권리 확대 요구(3회)는 여전히 존재했지만, 계엄 이전보다 상대적 비중이 감소하였다. 특히 계엄 이전에는 나타나지 않았던 정권 교체·탄핵 요구가 가장 빈번한 주제로 등장한 점은 시민사회의 관심이 개별 정책 문제에서 정치 체제와 민주주의의 정상화 문제로 이동했음을 시사한다.

따라서 비상계엄은 단순한 정치적 사건을 넘어 시민사회의 의제 구조를 변화시킨 분기점으로 볼 수 있다. 계엄 이전의 집회가 정책 개선과 권리 보장에 초점을 맞추었다면, 계엄 이후의 집회는 민주주의 회복과 정치적 책임 추궁을 핵심 요구로 내세우는 경향을 보였다. 이는 국가적 위기 상황이 시민사회의 집단행동과 요구의 방향을 근본적으로 재편할 수 있음을 보여준다.

연구의 한계점 및 향후 과제

본 연구는 서울경찰청 집회·시위 신고 자료를 바탕으로 진행되었으나, 실제 분석 과정에서는 기사화되거나 온라인에서 확인 가능한 집회·시위를 중심으로 자료를 수집하였다. 이로 인해 서울경찰청에 신고된 집회 중 언론 보도나 공개 자료가 부족한 사례는 충분히 반영하지 못하였으며, 일부 집회는 분석 대상에서 제외되었다.

또한 연구 범위를 1년간(2024.06~2025.06) 발생한 집회·시위 전체로 설정함에 따라 자료의 양이 매우 방대하였다. 제한된 시간과 인력으로 모든 사례를 동일한 수준으로 조사하기 어려웠기 때문에 일부 행사에 대해서는 세부 정보 수집이 충분히 이루어지지 못하였다. 이에 따라 집회의 주제 분류나 장소·주체 정보 구축 과정에서 정보의 정확성과 완전성에 한계가 존재하였다.

아울러 본 연구는 집회·시위의 주제, 장소, 시기, 주최 단체 간의 관계를 중심으로 분석하였기 때문에 사회적 파급력, 언론 보도량 등 집회의 영향력을 나타내는 요소는 충분히 반영하지 못하였다. 따라서 동일한 1건의 집회라도 실제 사회적 영향력의 차이는 분석 결과에 반영되지 않았다.

향후에는 분석 대상을 확대하여 보다 장기간의 집회·시위 데이터를 구축하고, 언론 기사뿐 아니라 집회 신고 자료, 시민단체 기록, 공공데이터 등을 함께 활용함으로써 데이터의 신뢰성을 높일 필요가 있다. 또한 참가 인원, 집회 규모, 언론 보도 빈도 등의 정보를 추가로 수집하여 집회의 영향력까지 고려한 분석을 수행할 수 있을 것이다. 나아가 지역별·주제별 집회 양상의 차이를 비교하거나 특정 사회·정치적 사건 전후의 변화를 분석한다면 시민 사회의 요구 변화와 집단 행동의 특성을 더욱 심층적으로 이해할 수 있을 것으로 기대된다.

연구 후기



KJH26KU 🐰 관심사가 비슷한 조원분들과 함께 연구를 진행해서 정말 재미있게 했던 것 같습니다. 솔직히 처음에는 집회 데이터를 Neo4j로 분석한다는 게 어떤 의미인지 잘 감이 오지 않았습니다. 인문학 연구에 그래프 데이터베이스를 쓴다는 것 자체가 낯설었고, 노드와 관계를 직접 설계하면서 이게 맞나? 싶은 순간도 여러 번 있었습니다. 교수님 말씀대로 문제 의식을 구조화하는 부분이 가장 어려웠습니다,, 그런데 쿼리를 돌리고 결과가 나왔을 때는 머릿속으로만 생각하던 것들이 숫자로 드러나 신기하기도 하고 뿌듯했습니다. 물론 언론에 보도된 집회 중심으로 데이터를 구성하다 보니 조용했던 집회들은 잘 담기지 못했습니다. 또한 데이터 양이 부족한 게 너무 아쉽지만 흩어져 있는 집회들을 모아 데이터로 만드는 작업이 의미 있었습니다. 저희 조 모두 정말 고생 많으셨습니다!!



LEW26KU 🐯 이번 프로젝트는 온톨로지, Neo4j, Cypher Query 등 처음 접하는 개념과 도구를 직접 다뤄볼 수 있었던 의미 있는 경험이었습니다. 처음에는 집회 데이터를 어떻게 구조화해야 하는지 막막했고 데이터 샘플링이나 온톨로지 설계 과정도 낯설게 느껴졌지만, 프로젝트를 진행하면서 조금씩 연구의 흐름을 이해할 수 있었습니다. 특히 Neo4j에 데이터를 구축한 뒤 원하는 결과를 얻기 위해 Cypher Query를 작성하고 수정하는 과정이 가장 인상 깊었는데, 단순히 데이터를 입력하는 것이 아니라 연구 문제를 데이터로 표현하는 과정이라는 점을 배울 수 있었습니다. 또한 비상계엄 전후 집회의 장소, 주체, 의제 변화를 데이터로 직접 확인하면서 평소 뉴스로만 접하던 사회 현상을 새로운 방식으로 바라볼 수 있어 흥미로웠습니다. 다만 시간적 제약으로 충분한 양의 데이터를 수집하지 못했고, 언론에 보도되지 않은 집회까지 반영하기 어려웠던 점은 아쉬움으로 남습니다. 그럼에도 이번 프로젝트를 통해 디지털인문학 연구가 실제로 어떤 방식으로 이루어지는지 경험할 수 있었고, 데이터를 구조화하여 사회 현상을 분석하는 과정에서 큰 성취감을 느낄 수 있었습니다. 함께 고민하며 연구를 진행한 조원분들 수고하셨습니다!!



LYK26KU 🐣 평소에 관심있던 주제에 대해 정량적인 데이터 분석 프로젝트를 진행한 것이 저에게 매우 뜻깊은 것 같아요! 네오포제도 어려웠지만 다룰 수 있는 데이터 툴이 하나 더 늘어서 뿌듯하고, 데이터 수집부터 분석의 명확한 방향성을 잡는 것 또한 어려웠으나 함께 해 나간 것이 좋았습니다. 인문학 데이터 분야의 핵심은, 아무리 당연하고 일반적으로 받아들여진 이야기더라도 그 당위성을 확보다는 것에 있다고 생각해요. 우리 근 2년간 정치적 혼란을 겪으면서 그 흐름과 원인은 언론보도를 통해 알고 있었으나, 정확한 파급력과 그 현상을 명확히 뒷받침하는 근거에 잘 알지 못했잖아요. 이번 데이터 분석 프로젝트는 앞으로 인문학과 사회과학에서의 데이터 분석 역량이 어느 곳을 향해야 하는지 개인적으로 깨달을 수 있었던 기회 같습니다:)



HJH26KU 👍🏻 평소 흥미롭게 생각했던 분야에 대해 새로운 도전을 해볼 수 있어 좋았습니다. 사실 저는 컴퓨터 활용이나 데이터 정형화에 자신이 없었는데, 한 학기 동안 팀 프로젝트를 수행하며 조금이나마 성장한 것 같아 기쁩니다. 네오포제 활용, 싸이퍼쿼리 생성 등이 쉽진 않았지만 결과물이 잘 나온 것 같아 뿌듯했습니다. 시간적 여유가 조금 더 있었다면 더 많은 데이터와 자료를 수집할 수 있었을 텐데, 하는 아쉬움이 있지만 저희 연구가 다른 후속 연구에 유의미하게 활용될 수 있다면 좋을 것 같습니다. 교수님이 강조하신 '왜?', '무엇을 위한 연구인가?'에 집중한 덕분에 무사히 연구를 마칠 수 있었습니다. 함께 고생해 준 우리 조원들에게도 고맙습니다 :)



CGH26KU 🐹 이번 팀 프로젝트를 통해 ‘집회’라는 하나의 주제를 비상계엄이라는 중심 키워드와 연결하여 장소, 주체, 의제 간의 관계를 구조적으로 분석해볼 수 있었다는 점이 가장 인상 깊었습니다. 처음에는 집회라는 주제가 다소 넓고 복잡하게 느껴졌지만, 데이터를 정리하고 Neo4j와 Cypher Query를 활용해 관계망으로 시각화하면서 흩어져 있던 정보들이 하나의 의미 있는 결과물로 만들어지는 과정이 신기했습니다. 특히 문제의식과 해석 능력이 디지털 도구와 결합되어 실제 프로젝트 결과물로 이어질 수 있다는 점에서 큰 성취감을 느꼈습니다. 단순히 자료를 수집하는 데 그치지 않고, “왜 이 연구를 하는가”, “이 데이터를 통해 무엇을 보여줄 수 있는가”를 계속 고민하면서 사고를 더 구조화할 수 있었습니다. 물론 아쉬운 점도 있었습니다. 언론에 보도되지 않은 소규모 시위나 신고되지 않은 집회는 데이터에 포함하기 어려웠고, 수집 가능한 자료의 양과 범위에도 한계가 있었습니다. 시간적 여유가 더 있었다면 더 다양한 사례를 보완하여 분석의 깊이를 더할 수 있었을 것 같습니다. 그럼에도 이번 프로젝트는 평소 관심 있던 사회·정치적 주제를 디지털인문학적 방법으로 새롭게 접근해볼 수 있었던 의미 있는 경험이었습니다. 컴퓨터 활용이나 데이터 정형화에 대한 부담도 있었지만, 팀원들과 함께 역할을 나누고 시행착오를 겪으며 조금이나마 성장할 수 있었습니다. 함께 고생한 조원들에게 고맙고, 이번 연구가 이후 비슷한 주제를 다루는 후속 연구에도 작은 참고가 될 수 있기를 바랍니다!



KRB26KU 🎵 집회라는 하나의 주제만 가지고 구성된 팀이었는데 이 주제를 바탕으로 비상계엄이라는 중심 단어를 통해 장소-주체-의제를 연결하여 무언가 실체를 만들어 낼 수 있어서 신기했습니다. 아쉬운 점은 데이터의 한계라고 생각하는데, 데이터가 너무 많기도 하며 언론에 보도되지 않은 소규모 시위나 신고되지 않은 집회 등은 다룰 수 없었어서 아쉬웠습니다. 어느 디지털인문학 강의를 수강해보든 매번 느낀 점으로는 제 본 전공에서 배운 스킬들이 실제로 활용되어 이러한 프로젝트 결과물로서 만들어 낼 수 있어서 성취감이 있었고, 사고를 구조화 한다는 느낌을 매번 받았습니다.




코멘트


타죠

NGY26KU 🐰 시위 장소 별로 시위하는 내용이 다를거라고 어렴풋이 생각은 했지만 정확하게 알아볼 생각은 하지 않았는데 이번 발표를 보고 조금 더 확실하게 알게되었습니다. 시위하는 구역이나 범위같은 것들 기준을 잡고 조사하는데 어려웠을 것 같은데 잘하신 것 같습니다.



CEJ26KU 🐯 평소에도 비상계엄 전, 후로 시민들의 정치적 참여가 변한 것 같다고 생각만 했지 직접 알아보지는 못하였는데, 이렇게 데이터화 함으로서 명확한 차이가 느껴져서 흥미로웠습니다. 완벽한 분석과 결론을 내놓기에는 시기가 많이 지나지 않은 것 같아 조금 더 긴 시간 뒤에는 어떤 결론과 해석이 나올지 궁금합니다. 너무 수고하셨습니다.



LKS26KU 🐣 두루뭉술하게 느끼던 점을 확실하게 데이터로 정리하니 와닿는 것이 많았습니다. 확실히 한국의 정치가 지금 가장 역동적인 시기로 들어선 것 같습니다. 이번 학기에서 가장 후속 연구가 기대되는 발표였습니다. 범위가 확대되어서 시기가 좀 더 긴 버전을 보고 싶습니다.



KMS26KU 👍🏻 발표자분들이 발표를 너무 잘하세요. 목소리가 너무 듣기 좋아서 집중해서 들었어요. 한 공간에서 체류하면서 시위했는지 이동하면서 시위했는지는 데이터를 얻기 정말 힘들었을 거 같은데, 대단하세요. 수고하셨습니다~



LMS26KU 🐹 TV에서 집회가 자주 송출되는 시기가 아니라면 집회에 큰 관심을 갖지 않고 살아왔는데, 집회의 다양한 목적과 주도 세력을 온톨로지를 통해 분석한 점이 신기했습니다. 특히 국회의사당이라는 장소와 비상계엄이라는 시기에 관해 연구를 진행하여 보다 의미 있는 결론을 이끌어낸 점이 좋았습니다.



AYN26KU 🎵 서울의 집회 및 시위를 대상으로 연구를 진행하는 것이 쉽지 않을 것 같아 걱정하였는데 데이터 분석을 통해 비상 계엄 전후 시민사회의 요구 변화를 포착할 수 있다는 점이 흥미로웠습니다. 다만, 문제의식 1에서 국회의사당에서 가장 빈번하게 다루어진 주제는 기존 정책 철회 요구(4회)라고 해석하셨으나 Neo4j 실행 결과에는 기존 정책 철회 요구가 2회라고 되어있어서 Neo4j 분석 결과와 해석 사이에 괴리가 있는 것 같아 이 부분은 확인해보시면 좋을 것 같습니다! 수고 많으셨습니다~


핫하조

ASW26KU 🐰 시위 장소 별로 의제가 특징적으로 드러나는 점이 인상적이었습니다. 추상적인 영향을 데이터로 정리하니 가시성이 훨씬 좋아진 것 같습니다. 수고하셨습니다.



KJW26KU 🐯 장소와 의제를 연결하여 해석하려는 시도가 단순 집회 빈도 분석보다 연구의 의미를 확장 시키는 것 같습니다. 국회의사당 집회가 정책 도입 요구보다 정책 철회 요구와 정치적 책임 추궁에 집중된다는 결과 또한 인상적이었습니다. 다른 장소와 비교해서 보여주면 국회의사당만의 특징을 더 명확하게 보여줄 수 있을 거 같습니다. - 저희 조에서 도은님이 이야기하신 거처럼 데이터 양을 조금 더 늘려나가면 더 의미있는 분석이 될거같고, NEO4J 활용해서 조금 더 시각화했으면 연구 결과를 더 직관적으로 전달 할 수 있을 것 같습니다.



OSH26KU 🐣 흥미로운 주제였다고 생각합니다. 저도 공간에 따라 다양한 집회가 열렸다고 알고 있는데, 집회의 성향과 장소 사이의 연관성에 대해서 이야기 해주셨으면 더 좋았을 것이라고 생각합니다. 좋은 발표 감사드립니다.



LDH26KU 👍🏻 시의성 있고 흥미를 끄는 주제 선정이 인상적이었습니다. 집회 참여 그룹을 공식 명칭 사용 여부, 대표자 존재 여부, 참여 개방성 등에 따라 구체적으로 구분하신 점이 흥미로웠고, 한계점과 향후 과제를 구체적으로 써 두신 점이 좋았습니다. 좋은 발표 잘 들었습니다. 수고하셨습니다!



KHJ26KU 🐹 주제 자체가 데이터화하기 어려운 영역이라고 생각했는데, 계엄 전후 시민사회의 요구 변화를 데이터로 분석한 점이 인상적이었습니다. 특히 계엄 이전에는 정책 관련 요구가 주를 이루었던 반면, 이후에는 정권 교체·탄핵 요구가 증가했다는 결과가 흥미로웠습니다. 다만 이를 시민사회의 의제 구조 변화로 해석하기 위해서는 장소별 비교나 집회 규모와 같은 요소도 함께 고려된다면 더욱 설득력 있는 분석이 될 것 같습니다. 수고하셨습니다!!



ADE26KU 🎵 평소 생각해보지 못했던 주제라서 굉장히 흥미롭게 들었습니다! 앞으로 시위가 진행된다면 어떤 상징성을 가지는 장소에서 진행되는지 눈여겨 보게 될 것 같습니다. 다만 성격별 시위 횟수에 차이가 거의 없는 경우들이 있어서, 이런 경우에는 시위의 기간도 속성으로 추가했다면 해당 장소의 특성을 특정 시위의 성격과 연관짓는 데에 더 설득력이 있었을 것 같습니다. 수고 많으셨습니다!


그것이알고싶조

LYS26KU 🐰 집회를 주제로 삼았던 점이 신선하다고 생각했습니다! 단순히 집회 목적 뿐 아니라 집회를 연 주체에 따른 분석도 함께했다는 점이 좋았습니다.



LCY26KU 🐯 계엄 전후의 집회 양상 변화를 데이터를 통해 명쾌하게 설명해주어 이해하기 좋았습니다! 집회가 공식 조직형에서 시민 자발형으로 변화한 것 등을 시각적으로 한 눈에 볼 수 있어 흥미로운 발표였습니다.



JYJ26KU 🐣 다른 분들께서 많이 언급하셨듯, 저도 계엄 전후 변화 양상을 구체적으로 분석해보신 점이 너무 좋았어요. 우리나라 역사의 큰 획을 그은 계엄이라는 비상 사태와, 그에 대한 국민의 의식을 살펴볼 기회가 될 수 있어서 집중하게 되는 주제였던 것 같아요.



LXT26KU 👍🏻 많은 시위중에 계엄 전후로 나눈 점이 굉장히 현명한 선택이였던거 같습니다! 마지막에 연구에 한계도 투명하게 말씀해 주셔서 좋았습니다!



CJ26KU 🐹 집회를 이렇게 데이터화 한 것이 신선하고 좋았습니다. 나중에 좋은 자료로 다른 곳에서도 활용될 수 있으면 좋겠어요!



CYS26KU 🎵 코멘트를 자유롭게 남겨 주세요


잼컨조

KYJ26KU 🐰 꼼꼼히 작성된 연구 대상, 연구 방법 등을 읽으며 체계적으로 분석하셨다는 걸 느꼈습니다. 당연하다고 생각할 수 있는 일(계엄 후 탄핵 증가는 자연스럽다)도 구체적인 근거("정권 교체,탄핵요구" 9회로 증가, 가장 높은 비중 차지)를 들어 사회 현상 변화에 대한 생각의 객관성을 높인 점이 인상 깊었습니다. 이를 통해 내가 사회에 당연하다고 생각했던 현상에 대해 다시 한 번 생각해보고, 객관적인 근거를 다시 고려해볼 수 있었습니다. 언론이나 대중의 관심을 받지 못한 일부 집회를 제외한 점을 언급하며 한계점을 솔직하게 말씀해주셔서 좋았습니다. 향후 발전할 연구를 기대하고 있겠습니다! 수고하셨습니다!



KMJ26KU 🐯 규모 설정 기준을 구체적인 수치로 나누어 분류한 점이 좋았으며, 그룹 속성 또한 대표자 존재 여부, 활동 지속성, 복수 단체 참여 여부, 참여 개방성 등 다양한 기준으로 세분화하여 분석한 점이 인상 깊었습니다. 특히 시위라는 사회 현상을 데이터로 구조화하고 시각적으로 표현함으로써 기존에 단편적으로만 알고 있던 시위 주제들을 체계적으로 이해할 수 있었던 것 같습니다. 다양한 주제 중 실제로 빈번하게 발생하는 주제가 무엇인지 확인할 수 있어 의미 있는 분석이라고 느꼈습니다. 수고 많으셨어요!!



CYW26KU 🐣 국회의사당이라는 공간에서 나타나는 시민들의 요구를 분석한 점이 흥미로웠고, 시위를 사회적 반응으로 바라본 해석도 인상 깊었습니다. 특히 계엄 전후 시위 의제가 어떻게 달라졌는지를 데이터로 보여준 부분이 가장 기억에 남았습니다. 데이터 수집도 쉽지 않았을 텐데 연구의 한계까지 함께 제시해서 더 신뢰가 갔습니다! 수고하셨습니당



CSY26KU 👍🏻 요즘 여기저기서 시위하는 것을 많이 볼 수 있어서 더욱 관심 깊게 들었습니다! 시위의 장소에 담긴 의미에 대해서 생각해 본 적이 없었는데 이번 기회를 통해 계엄 전후의 변화 양상을 알 수 있게 되어 좋았습니다!



AJO26KU 🐹 요즘 이슈도 생각나면서 흥미롭게 들었습니다! 추가로 시위마다 구호나 문구가 있다면 이를 함께 다루었어도 집회의 성격이 생생하게 드러나 재미있었을 것같다는 생각도 듭니다! 발표 너무 잘해주셔서 좋았습니다. 수고 많으셨습니다!



LSE26KU 🎵 한국 사회의 모순과 민주주의의 진정한 작동 방식을 심도 있게 이해하는 데 도움을 줍니다.학문적 가치와 실용적인 참고 자료로서의 가치 모두 뛰어나며,수고 많으셨습니다.




참고 자료




주석
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