개최하지 않은 자들의 의도된 침묵, 유령집회
<올해의 영 데이터저널리스트 상 수상작>
소속: 포브 – pob graphers
참여자: 남궁현, 신용민, 이승우, 장성필, 홍태욱 (연세대)
pob.kr
기사/프로젝트 내용 요약
법안 시행 4년 후에도 해결되지 않은 유령집회
유령집회 방지법이 시행된 지 4년이 넘었지만, 아직도 미개최율은 80%가 넘습니다. 누가, 얼마나 열리지도 않는 집회를 신고했는지 알아보기 위해 2014년부터 2019년까지 서울지방경찰청 산하 경찰서에 신고된 집회신고내역 267,454건을 정보공개청구해서 분석했습니다. POB는 실제로 개최되지 않은 집회신고 건 중에서, 10일 이상 집회를 개최하지 않은 ‘상습유령집회‘’73,006건에 주목했습니다
유령집회방지법 이후, 더 많아진 상습유령집회
분석결과, 유령집회 방지법’이 시행된 2016년부터 상습 유령집회는 꾸준히 증가하고 있으며, 전체 집회신고 건수에 대한 ‘상습유령집회’의 비율 역시 계속 증가하고 있었습니다.
노동 관련 단체의 상습유령집회 비중 증가
어떤 종류의 단체들이 상습유령집회를 신고하는지 알아보기 위해 미개최일이 가장 높은 상위 100개 단체를 중심으로 분석했습니다. 집회주관단체를 ‘기업‘, ‘노동관련단체’, ‘시민단체‘, ‘종교,’ ‘노점관련’, ‘철거관련‘, 기타이익단체, 기타단체 총 8개 유형으로 나누어 살펴보았습니다.
분석결과, 유령집회에 대한 과태료 부과가 시작된, 2017년부터 노동관련 단체의 비중이 높아지고 있었습니다.
미개최일 많은 상위권 단체가 차지하는 비중 증가
연도별 상위 10개 단체를 중심으로 보면, 시간이 지날수록 미개최 일수의 절대량이 높아지고 있습니다. 2019년 상위 10개 단체의 미개최 일수 총합 2014년보다 3배가량 많습니다.
전체 상습유령집회에서 미개최일이 가장 높은 top 10, 100개 단체가 차지하는 비중도 해가 갈수록 증가했습니다.
지역별로 다르게 나타나는 상습유령집회 양상
유령집회의 양상은 지역별로도 다르게 나타납니다. 상업지역의 비율이 높은 중구, 종로구, 용산구 등과 같은 지역에서는 집회 실개최 수, 상습유령집회 수도 많이 나타나고 있습니다. 주거지역의 비율이 높은 강북구, 서대문구, 관악구 등과 같은 지역에서는 상습유령집회의 ‘비율’이 높게 나타나고 있습니다.
원하는 날, 원하는 장소에서 집회하려면 안하는 날에도 집회신고 할 수밖에 없다
그렇다면 상습유령집회를 신고한 단체들은 왜 실제로 개최하지 않을 집회를 신고하는 걸까요? 상습유령집회 단체들은 최소 48시간 전에 신고해야 하는 현행 집회신고 제도 아래에서, 이들은 원하는 날에 집회를 개최하려면, 하지 않을 날에도 집회를 미리 신고해둘 수밖에 없다고 밝혔습니다. 집회 당사자들은 언제 사안에 대응해야 할지 모르는 상황에서 그때 가서 집회 신고를 하면 이미 늦게 된다고 말했습니다.
집시법 제8조에 따르면 한 장소에 여러 단체가 집회신고를 한 경우, 먼저 신고한 선순위 단체가 경찰의 조정 권유를 받아들이지 않으면 후순위 단체는 집회금지 통고를 받을 수 있습니다. 한 단체 관계자는 원하는 장소에서 집회를 할 수 있을지 없을지 모르는 상황에서 선순위 단체가 되기 위해 미리 집회신고를 해둘 수밖에 없다고 밝혔습니다.
제도가 아닌 합의에 의해 유지되고 있는 집회신고제도
유령집회를 가장 많이 신고한 한 노조의 관계자는 30일을 신고해두고, 그 기간 안에서 집회를 할 때 경찰에게 다시 통보하고 있었습니다. 즉, 현재의 집회신고제는 ‘제도’가 아닌, 당사자들의 알음알음 ‘합의’에 의존하고 있는 것이었습니다.
큰 갈등 나타나지 않았지만, 문제점은 존재
한 경찰 관계자는 유령집회는 집회 신고를 철회하지 않는 한 제2, 제3의 집회를 개최하여야 할 사람들에게 피해를 주고 있으며, 치안 현장에 투입하여야 할 경찰력이 유령집회에 대비하는 등 인력 손실 문제도 있다고 밝혔습니다.
기사/프로젝트의 뛰어나거나 혁신적인 점
기존 유령집회 보도는 일반 통계량을 나열한 것이 대부분이었습니다. 하지만, pob의 이번 프로젝트는 유령집회의 raw 데이터인 집회명, 신고기간, 집회장소, 주관단체, 미개최일, 실개최일이 포함된 6년간의 ‘집회신고내역’ 267,454건을 연도별, 단체별, 지역별 등 다양한 측면에서 전수 분석했습니다. 이 과정을 통해 누가, 언제, 어디서, 얼마나 유령집회를 하였고 그 양상이 어떻게 나타나는지 밝혀냈습니다. 이전 보도에서 이러한 시도는 한 번도 이루어지지 않았다는 점에서 pob의 프로젝트가 혁신적이고 뛰어나다고 생각합니다.
프로젝트가 사회에 미친 영향
누군가의 집회의 자유를 침해하고, 경찰력 낭비를 초래하는 유령집회를 막기 위해, 2016년 유령집회 방지법이 시행되었습니다. 하지만 여전히 서울시 관내에 접수된 집회신고 10건 중 8건은 실제로 열리지 않고 있고, ‘상습유령집회’는 오히려 더 늘어나고 있습니다.
어떤 문제를 해결하기 위한 첫걸음은 현재 상황이 어떠한지 파악하는 것입니다. pob의 이번 프로젝트는 유령집회방지법 시행 전과 후를 포함한 6년 동안의 집회신고내역 전수 분석과 당사자 취재를 통해 누군가의 집회의 자유를 침해하고, 경찰력 낭비를 초래하는 유령집회라는 문제적 사회현상이 어떻게, 왜 나타나고 있는지 밝혀냈습니다. 이러한 점에서 pob의 이번 프로젝트는 유령집회 문제 해결의 초석을 마련했다고 생각합니다.
보도에 사용된 기술
-엑셀
①필터 기능: 해당 기능을 활용하여 ’상습유령집회‘와 같이 특정 조건에 부합하는 데이터를 골라냈습니다
②함수 기능: 총합, 비율 등을 계산할 때 활용했습니다.
③그래프 기능: 유령집회의 연도별 비율, 수 등을 시각화 할 때 활용했습니다.
④데이터 모니터링: 단체명 정제, 단체 유형 분류 등 데이터 각 항목을 하나하나 보면서 작업해야 하는 경우 엑셀에 데이터를 띄워놓고 작업했습니다.
-ablebits ultimate suite for excel
엑셀 워크시트를 병합해주는 프로그램입니다. 같은 단체가 신고한 다른 신고 건들의 미개최일수를 합산할 때 활용했습니다. 단체명에 해당하는 열에 같은 텍스트들(단체명)이 있을 때 같은 텍스트를 하나로 합치고 다른 항목들의 값을 더할지, 뺄지, 나눌지, 곱할지 등을 정할 수 있습니다.
-python
①pandas: 정제 작업을 대부분 엑셀에서 했기 때문에 파이썬 터미널로 불러올 때 사용했습니다.
②numpy: 단체 분류 및 미개최일수 column을 numpy array로 저장. top100 혹은 top10 과 같이 분석 범위가 달라질 때 index slicing으로 필요한 부분만 고르고 heatmap에서 색 진하기를 결정하는 값을 계산했습니다.
③matplotlib.pyplot: 데이터 시각화에 사용. plt.barh 를 이용해서 6개년치 top100 시각화했고, plt.imshow를 이용해 6개년치 top10 히트맵을 만들었습니다.