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모두의 질문QBeta

1. 현황 및 문제점

정부는 ‘근거기반 정책(Evidence-Based Policy)’을 강조하며 통계, 조사, 수치 데이터를 중심으로 정책을 설계해 왔음.

하지만 이는 표본화된 평균값을 기반으로 하기에, 실제로 정책이 영향을 미치는 사람들의 ‘생활 맥락’과 ‘다양한 경험’을 포착하기 어려움.

• 통계 수치는 인간의 삶을 요약하지만, 설명하지는 못함.
• 정량 데이터는 ‘무엇이 문제인지’는 보여주지만, ‘왜 그게 문제인지’를 설명해 주지 못함.
• 고령자, 이주민, 장애인 등 다양한 생활환경에 있는 사람들의 경험이 정책에서 배제됨.

이로 인해, 현장에서 실제로 효과 없는 정책, 공감하지 못하는 행정, 반복되는 실패가 발생하고 있음.

2. 정책 제안

공감기반 정책설계(Empathy-Based Policy Design)의 체계적 도입을 제안함.

1. 사람 중심의 탐색 단계 정착

• 모든 정책기획 사전단계에 리서치 워크, 행동 관찰, 심층 인터뷰, 페르소나 기반 시뮬레이션 등 질적 방법론 의무화
• ‘문제 진단’ 이전에 ‘삶의 경험’을 먼저 탐색하는 절차 설계

1. 정책디자인 전문 인력 양성 및 직무화

• 정책 초기 설계팀에 ‘디자인리서처’나 ‘공감 기반 설계 전문가’ 배치
• 정책 수립과정에 ‘스토리 기반 브리핑’ 또는 ‘이해관계자 여정 지도’를 포함

1. 공감도 기준의 정책 검토 체계 도입

• 단순한 영향평가 외에 ‘이해도’, ‘접근성’, ‘공감도’ 기준을 정책 검토 지표에 포함
• ‘사용자 기반 프로토타이핑’ 및 ‘정책 실험실(Living Lab)’ 통한 사전 검증 제도화

3. 국내외 사례

• 영국 Policy Lab
• ‘Evidence Safari(증거 사파리)’와 ‘시나리오 프로토타이핑’을 통해 정책 담당자가 사용자 시점에서 문제를 탐색하고 이해하는 구조 마련.
• 핀란드 Design for Government
• 공공정책 대학원 과정에서 모든 정책과제에 사용자 여정 분석과 디자인 리서치 포함. 행정부와 공동 설계한 리빙랩 기반 정책 다수 실행.
• 서울시 민관협치팀
• 제안 공모 단계에서 정량적 수치보다는 ‘당사자 경험 기술’을 중요 지표로 반영한 사례. 그러나 여전히 일회성 접근에 머무르고 있음.