부정확한 일기예보가 불안, 혼란, 슬픔 등 감정적인 반응을 야기한다는 연구 결과가 나왔다. 결과가 기대보다 나쁘면 부정적 정서가 커진다는 분석이다.
포항 공과대(포스텍) 연구팀이 2023년 한국과 일본을 휩쓴 강력한 열대 저기압 ‘태풍 카난’ 발생 동안의 기상 예측 오류가 어떤 대중 감정 반응을 유발했는지 분석했다. 연구팀은 해당 기간 동안 613개 기상 관측소 강수량 기록을 분석하고 AI(인공지능)를 활용해 일기예보에 대한 약 4만3000개의 소셜미디어 게시물을 확인했다.
그 결과, 강수량이 과대평가된 지역(서부·수도권)에서는 불안, 걱정, 피로가 급증했고 강수량이 과소평가된 지역(동부·남동부)에서는 혼란, 당혹감, 슬픔이 급증했다.
연구팀은 기대와 현실의 불일치가 감정 반응으로 이어졌다고 분석했다. 예를 들어, '비가 많이 온다'는 예보를 들으면 이에 대비하기 위한 행동 계획을 수립하고 심리적인 준비를 한다. 그런데 예측보다 비가 덜 오게 되면 과잉 준비로 인한 허탈감, 경보 피로 등이 남는다. 반대로 실제보다 강수량이 과소 예측된 경우, 예상보다 위험이 크다는 사실에서 느끼는 통제감 상실, 준비 부족 등에 의해 혼란, 슬픔 등 스트레스 반응으로 이어진다는 설명이다.
연구를 주도한 김기루 박사는 “이번 연구는 기상 예측 정확도를 향상시킴과 동시에 대중에게 불확실성을 효과적으로 전달하는 소통 전략을 개발하는 것이 중요함을 보여준다”고 말했다. 기후 변화 등으로 기상 예측 오류가 종종 발생하고 있으며 비 예보는 기온 예보보다 변동성이 크고 확정적인 결론을 도출하는 데 더 많은 데이터가 필요하다.
한편, 이번 연구 결과는 ‘지구과학 및 우주과학 분야의 발전(AGU Advances)’에 최근 게재됐다.
포항 공과대(포스텍) 연구팀이 2023년 한국과 일본을 휩쓴 강력한 열대 저기압 ‘태풍 카난’ 발생 동안의 기상 예측 오류가 어떤 대중 감정 반응을 유발했는지 분석했다. 연구팀은 해당 기간 동안 613개 기상 관측소 강수량 기록을 분석하고 AI(인공지능)를 활용해 일기예보에 대한 약 4만3000개의 소셜미디어 게시물을 확인했다.
그 결과, 강수량이 과대평가된 지역(서부·수도권)에서는 불안, 걱정, 피로가 급증했고 강수량이 과소평가된 지역(동부·남동부)에서는 혼란, 당혹감, 슬픔이 급증했다.
연구팀은 기대와 현실의 불일치가 감정 반응으로 이어졌다고 분석했다. 예를 들어, '비가 많이 온다'는 예보를 들으면 이에 대비하기 위한 행동 계획을 수립하고 심리적인 준비를 한다. 그런데 예측보다 비가 덜 오게 되면 과잉 준비로 인한 허탈감, 경보 피로 등이 남는다. 반대로 실제보다 강수량이 과소 예측된 경우, 예상보다 위험이 크다는 사실에서 느끼는 통제감 상실, 준비 부족 등에 의해 혼란, 슬픔 등 스트레스 반응으로 이어진다는 설명이다.
연구를 주도한 김기루 박사는 “이번 연구는 기상 예측 정확도를 향상시킴과 동시에 대중에게 불확실성을 효과적으로 전달하는 소통 전략을 개발하는 것이 중요함을 보여준다”고 말했다. 기후 변화 등으로 기상 예측 오류가 종종 발생하고 있으며 비 예보는 기온 예보보다 변동성이 크고 확정적인 결론을 도출하는 데 더 많은 데이터가 필요하다.
한편, 이번 연구 결과는 ‘지구과학 및 우주과학 분야의 발전(AGU Advances)’에 최근 게재됐다.