주택경기가 침체에서 벗어나지 못하고 있는 가운데 서승환 국토부장관이 주택정책에 빅 데이터 활용방안을 언급해 주목된다. 공간정보 빅 데이터 등 첨단 IT기술과 정보를 적극 활용해 과학적이고 효율적인 국토관리와 주택정책을 펴겠다는 것이다. 공간정보 빅 데이터는 박근혜 정부가 일찍이 국정과제 중 하나로 선정할 만큼 향후 활약이 기대되는 분야였다.
 
그동안 철도ㆍ항공ㆍ해운 등 교통 분야는 IT를 도입해 설계와 운영, 관리 효율을 높여왔으나 국토관리와 주택정책에는 상대적으로 IT 활용이 미흡했다. 토지와 주택 등 부동산은 고착물이지만 그것을 이용하는 행위는 개발과 도시화가 가속화되면서 수많은 정보를 산출하고 있다. 이에 대한 정밀한 분석과 예측은 관련 산업 발전과 시장 안정화를 위해 꼭 필요하다.
 
주택정책은 역대 정부의 아킬레스건이었다. 부동산 경기는 경제여건과 따로 가거나 경기를 뛰어넘는 호ㆍ불황의 파고를 탔다. 그러니 각종 세제와 금융정책을 총동원해도 정책 목표를 달성하기가 어려웠다.
 
주택은 가구가 구입하는 가장 고가품이면서 심리적 문화적 정서적 코드가 개입된다. 냉장고를 사는 것과는 다르다. 따라서 겉으로 나타난 거시적 지표만으로 주택 산업과 시장을 분석하는 데는 한계가 있다. IT의 발달로 주택을 둘러싼 공급과 수요 지표 외에 시장의 다양한 추세를 읽을 수 있게 됐다. 그것이 바로 최근 3~4년 사이에 대두한 빅 데이터 분석 기술이다.
 
국토부는 최근 공간객체등록정보(UFID)를 토대로 전국 공간정보 객체에 고유 번호를 부여하고 공간정보 오픈플랫폼으로 공공 및 민간에 서비스하는 방안을 제시한 바 있다. 공간정보를 각종 행정정보와 결합해 국토와 도시계획에 필요한 데이터를 뽑아낸다는 계획도 세웠다.
 
그러나 공간정보 빅 데이터의 활용은 이같은 정형화된 데이터 분석에서 인터넷ㆍ트위터ㆍ페이스북 등 소셜네트웍스서비스(SNS)가 생산하는 비정형 데이터의 분석까지 아울러야 한다. 아파트 매매에 있어서 국토부와 지자체에 신고되는 거래정보 뿐 아니라 SNS의 대중 심리와 시장 패턴을 추출할 수 있다. 주택 수요에 가장 민감한 영향을 미치는 요소를 찾아내고 이에 반응하는 수요자의 행태를 분석하고 시뮬레이션 할 수 있다.

구글 트렌드(Google Trends)에 따르면 미국 부동산 시장 거품도 주택시장 거품이 인터넷과 SNS에 자주 등장하는 시기와 거의 일치한다. 이후 부동산값 하락이 나타났다. 독감이나 독감과 관련된 단어가 SNS에 자주 검색되면 어김없이 독감이 유행하는 것과 같다.
 
7만5000여 가구에 이르는 미분양 아파트의 해결을 위해서는 거시적 경제지표보다 SNS의 빅데이터 분석이 더 유효할지 모른다. 빅 데이터 기술은 지금까지 유의미했지만 생성과 전달, 이용 시간이 짧아 수집할 수 없었던 데이터에서 의미를 찾아낼 수 있게 했다.
 
주택정책이야말로 시장의 흐름을 정확히 파악하고 이를 토대로 예상되는 상황에 맞게 수립해야 한다. 이를 위해서는 주택의 공급자와 수요자간 생산되는 빅 데이터에서 정확한 의미를 추출하는 기술을 축적해야 한다. 국토관리와 주택정책에는 인구동태적, 경제적 데이터 못지 않게 시장의 선호와 유행을 내포한 비정형 빅 데이터 분석이 필요하다. 정부는 빅 데이터 분석기술 개량에도 적극 투자하는 것을 잊지 말아야 한다.