사진=KB국민카드

KB국민카드가 최근 4년 동안 개인 신용·체크카드 매출 데이터와 미세먼지 공공데이터를 활용해 서울시 미세먼지 농도에 따른 오프라인 가맹점 매출을 분석했다고 30일 밝혔다.

미세먼지 농도와 SNS, 블로그, 뉴스 등에 게시되는 비정형데이터 분석을 통해 미세먼지 농도가 높으면 미세먼지 언급량이 높아지며, 서울시 미세먼지 농도와 카드 매출 데이터를 결합해 주중·주말, 시간대, 업종 등을 분석한 결과 미세먼지가 소비 생활에 많은 영향을 끼치고 있음을 매출 데이터로 확인했다.

최근 5년간 서울시 미세먼지 ‘나쁨’ 발생일수 현황을 보면 미세먼지 ‘나쁨’인 날(미세먼지 농도 81㎍/㎥(세제곱 미터 당 마이크로그램) 이상)은 2019년 29일 발생했고, 코로나19 기간 2021년은 21일 발생했다. 코로나19 발생 전 2019년 1~5월에 25일(86%) 발생했고, 코로나19 기간인 2021년 1~5월 17일(81%) 발생했다.

반면 2020년과 2022년 1~5월에는 미세먼지 ‘나쁨’ 발생일수가 3일과 7일에 그쳐 2019년, 2021년에 비해 미세먼지 영향이 낮았다.

서울시 미세먼지 월평균 농도를 보면 2019년 1월은 66㎍/㎥, 2월 57㎍/㎥, 3월 70㎍/㎥, 5월 54㎍/㎥ 으로 다른 해 대비 높았고, 2021년 3월은 68㎍/㎥으로 2019년과 비슷하며 5월 미세먼지 농도는 62㎍/㎥으로 2019년보다 높았다. 미세먼지 농도는 매년 6월이 되면 감소했고 10월이 되면서 다시 높아졌다.

최근 5년 동안 서울시 미세먼지가 ‘나쁨’인 날의 월별 일수 비중을 보면 2019년 3월 ‘나쁨’인 날은 31일 중 10일(32%) 발생했고, 주중 20일 중 7일(35%) 및 주말(공휴일 포함)은 11일 중 3일(27%) 발생했다. 코로나19 기간 2021년 3월 주말은 미세먼지 ‘나쁨’인 날은 없었지만 주중 22일 중에는 9일(41%)이 발생하면서 주중 2일에 한 번은 미세먼지 ‘나쁨’이었으며, 미세먼지 농도가 약 300㎍/㎥ 수준인 날도 1일 발생했다.

코로나19 기간(2020년 1월부터 2022년 5월) 동안 SNS, 블로그, 뉴스 등에서 ‘미세먼지’ 단어 발생 현황을 보면, 서울시 미세먼지 농도가 가장 높았던 2021년 3월의 ‘미세먼지’ 단어 발생 문서는 약 30만건이며 2021년 5월은 약 16만건 발생했다. 2022년 3월 미세먼지 단어 발생건수는 12만건 이상으로 코로나19 기간에도 미세먼지 농도가 높으면 관련 내용으로 SNS, 블로그, 뉴스 등에서 언급량이 증가해 미세먼지에 대한 관심은 여전히 높은 것으로 봤다.

최근 4년간 1~5월 미세먼지가 ‘나쁨’인 날 여가·오락서비스 업종 매출건수 증감을 보면 2019년 미세먼지 ‘나쁨’인 날 실외형 여가·오락서비스의 주중, 주말 매출건수는 감소했고(주중 9%, 주말 1%), 코로나19 기간인 2021년에는 주말 12% 감소, 2022년은 주말에 22% 감소하면서 코로나19 전보다 감소폭이 더 컸다.

2019년 미세먼지가 ‘나쁨’인 날의 실내형 여가·오락서비스 업종 매출은 주중 4% 감소한 반면 주말은 2%(영화관/미술관/공연장 5%, 보드게임/당구장/볼링장 3%) 증가했다. 반면 2021년, 2022년 주말 실내형 여가·오락서비스 업종 매출은 각각 13%, 9% 감소했다.

최근 4년간 1~5월 한강공원지역 편의점의 미세먼지가 ‘나쁨’인 날의 매출건수 증감을 보면 2019년 미세먼지 ‘나쁨’인 날 한강공원지역 편의점 매출건수는 16%(여의도 26%, 잠실 10%, 반포 6%) 감소했고, 주중 25%, 주말 17% 감소했다. 코로나19 기간인 2021년에는 11%(여의도 11%, 잠실 20%, 반포 14%) 감소했고 주말에는 18% 감소했다.

최근 4년간 1~5월 한강공원지역 편의점의 미세먼지가 ‘나쁨’인 날 시간대별 매출건수 증감을 보면 코로나19 발생 전인 2019년에 매출 하락이 가장 높은 시간대는 15~18시로 25%(주중 36%, 주말 28%) 감소했다. 반면 18시 이후 매출 하락은 11%(주중 26%, 주말 2%)으로 낮 시간대보다 매출 하락이 낮았으며 2021년, 2022년도 낮 시간대 보다 밤 시간대 매출 하락폭이 감소했다.

KB국민카드 데이터전략그룹 측은 국민 생활에 영향을 미치는 현상에 대하여 카드 매출 데이터와 공공데이터, SNS 등의 비정형데이터를 활용해 고객의 소비 패턴을 더 심층적으로 분석할 수 있었다며, 향후에도 다양한 주제로 소비 행태에 대한 의미 있는 분석을 할 예정이라고 설명했다.