과거에는 정책 데이터에 접근하는 것이 제한적이었다. 양적으로도 미흡했지만 그조차 개인 연구자들이 활용하는 것은 용이하지 않았다. 특히 데이터 대상의 범위와 규모가 클 경우에는 개인이 그러한 데이터를 구성한다는 것이 불가능하지는 않지만 여전히 어려운 일이다. 데이터가 양적으로 미흡한 것은 매년 데이터에 대한 요구도 많아지고, 그에 따라 지속적으로 구성되고 있기 때문에 시간이 지남에 따라 충족되어 갈 것이다. 다만 그 데이터의 필요성, 적실성 등을 고려하면 양적으로 많다는 것만으로 충족되지는 않을 것이다. 이는 데이터의 질적 측면에 대한 고려가 양과 함께 해야 함을 지시한다. 여기서 생각해 볼 것은 무엇이 정책 데이터의 질을 결정하고, 또한 누가 결정하는가 이다. 정책 행위가 목적의식적 행위라는 점에서 정책..

예술인고용보험 제도는 2011년 예술인복지법 제정 당시부터 제기되었던 예술인복지정책의 중요한 이슈의 하나입니다. 예술인복지법 제정 당시 산재보험과 고용보험을 함께 도입하는 방안을 검토했지만 산재보험은 시행된 반면, “제도 설계의 정밀함이 요구되는” 고용보험은 도입을 미루게 됩니다. 이후 논의가 없었던 것은 아닙니다. 박근혜 정부에서도 ‘문화융성’ 과제의 하나로 예술인고용보험 적용을 꼽았고, 2016년 조훈현 의원이 예술인복지법 개정안을 발의한 바 있습다. 그리고 문재인 정부 역시 예술인고용보험 도입을 주요 문화예술정책의 주요 공약으로 삼고 정부가 들어선 후 논의를 계속하고 있습니다. 예술인고용보험에 특별히 제도설계의 ‘정밀함’이 요구된다는 것은, 그만큼 법제도가 미비하고 이해가 얽혀 있기 때문일 것입니다..

문화정책의 영역을 거칠게나마 크게 구분한다면 ‘예술인’ ‘문화산업’ ‘이용자’라고 하겠다. 물론 동일한 계열에서 구분된다고 보기 어렵고, 예술인과 문화산업에서 그리고 문화산업과 이용자에서 겹쳐지는 부분도 있어 이러한 구분이 배타적이라고 보기도 어렵다. 그럼에도 정책의 대상과 초점의 구별이란 측면에서 이러한 구분을 해 볼 수 있다. 각 영역별로 현황을 볼 수 있는 데이터들 있다. 특정한 목적으로 작성된 보고서를 제외하고도 주기적으로 기본적인 통계데이터가 축적되고 있다. 대개는 백서 또는 실태조사라는 이름으로 발간되고 있다. 예술인 현황은 ‘예술인 실태조사’가 3년을 주기로 하여 1988년부터 발간되고 있어 과거부터 현재까지의 현황을 살펴 볼 수 있다. 문화산업은 장르별 백서와 콘텐츠산업 전체를 포괄하는 백..

정책을 입안, 실행, 평가하는 과정에서는 무수히 많은 이해당사자들과의 조정과정이 필요합니다. 그런 점에서 정책을 실행하는 과정은 일종의 사회적 합의라 할 것입니다. 그런데 그 과정에서 종종 마주치게 되는 개념과 용어임에도 그 정의가 자의적이거나 모호한 경우를 종종 마주치게 됩니다. 정책을 구성하는 언어들이 명징하지 않다는 것은 사회적 합의가 모호다는 것이고, 이는 정책의 실행과정에서 혼란을 야기하게 됩니다. 예술정책의 목표로 언급되는 “예술의 자생력”이 그렇습니다. 예술의 자생력이란 무엇일까요? 시장에서 살아남으라는 건지, 그렇다면 예술지원이 시장에서 살아남는 것을 목표로 해야 한다는 건지, 그런데 살아남아야 할 ‘시장’이란 과연 무엇인지 등등에 대해 우리는 어떠한 사회적 합의를 가지고 있을까요? 혹은 ..

데이터사회라고 불릴 만큼 데이터에 대한 활용과 신뢰가 증대되고 있는 상황은 정책 분야에서도 예외가 아니다. 과거에는 통계라는 이름으로 정책 과정에서 지속적으로 요구되어 왔고 데이터에 대한 요구는 늘 충족되지 못하고 있다. 데이터사회에서도 데이터 부재가 동시적으로 발생하고 있는 것이다. 인간 그 자체뿐만 아니라 개별적 행위를 데이터화하고 있는 상황에서 문화정책 데이터는 왜 부족한가? 데이터가 많아진 것이 아닌가? 아니면 데이터를 찾지 못하고 있는 것인가? 문화정책을 위한, 그리고 필요한 정책 데이터의 보고가 어딘가에 있는 것인가? 데이터는 그냥 주어지는 것이 아니다. 데이터를 단순한 수치의 나열이라고 하더라도 그러한 수치가 결정되고 나열을 위해 배치하는 것은 일종의 구성의 과정을 거치는 것이다. 즉 데이터..

데이터마이닝, 빅데이터, 데이터사이언스, 데이터비즈니스, 데이터큐레이션 등은 이제 익숙한 단어가 되었다. 몇 년 전부터 시작된 데이터에 대한 관심의 증대는 인터넷의 대중화 이후 정보의 홍수라는 말이 회자되었듯 이제는 데이터 홍수의 시대를 접하고 있다고 할 만큼 데이터는 이 시대에서 핵심적인 단어로 부상하고 있다. 데이터는 개인의 행적에 대한 기록을 근거로 하여 구성된다. 고객 맞춤형 서비스라는 데이터비즈니스는 개인들의 지속적인 행위 정보에 대해 누군가가 상대적 비율로 재구성한 숫자에 특정한 의미를 부여하는 것이라고 할 수 있는데, 그렇게 의미가 부여된 숫자들과 그 조합이 데이터에 근거하는 비즈니스인 것이 하겠다. 현대사회에서 개인의 모든 행위는 데이터란 이름으로 어딘가에 기록되고 측정되며, 누군가에 의해..