글말생활연구소 공공언어평가데이터분석실Public Language Evaluation Data Lab 2026-02호

공공언어 진단에 활용하는
표본 조사 방식의 적정성 검토

올해 공공언어 평가 기준에 이해하기 어려운 한자어와 권위적・차별적 표현이 새로 추가되었다. 그만큼 평가하는 기관의 부담은 커졌지만 공공기관의 공공언어 사용 실태를 좀 더 다양한 관점에서 살펴볼 수 있게 되었다는 점은 긍정적으로 평가할 수 있다. 그런데 그것이 표본 조사만으로 가능할까?

전수 조사 자료 385,759건(2025년 기준) 진단 표본 자료 17,695건(2026년 기준) 전체 단순 표본율 4.59% 기관 유형별 표본설계 비교
요약Summary

인공지능 시대, 왜 공공언어 진단은 아직도 표본 조사를 하는 걸까?

공공언어 진단 사업은 2011년 처음 도입된 이래로 지금까지 표본조사 방식을 고수하고 있다. 추측건대 그 까닭은 모집단 분산 대비 표본 크기가 적정하기 때문이 아니라 평가 인력과 시간 등 물리적 자원의 한계 때문인 것으로 보인다. 즉, 통계적 타당성에 근거한 것이라기보다 자원 한계에 대응하기 위한 실용적 타협안에 가깝다. 이는 평가의 객관성과 신뢰성을 담보하기 어려울 뿐만 아니라 인공지능 기반의 디지털 전환기를 맞이한 현시점의 기대와도 부합하지 않는다.

2025년 전수 조사 자료
385,759
중앙행정기관·지자체·시도교육청·공공기관 합계
2026년 진단 표본 자료
17,695
국립국어원 제안요청서상의 산출 건수 합계
단순 표본율
4.59%
전체 전수 조사 자료 대비 표본의 단순 비율
최저 표본율
0.44%
교육지자체 26,847건 중 119건
무엇이 문제인가? 표본 조사 방식은 기관별로 보도자료 배포량이 다른데도 절대 표본 수를 일정하게 배정하기 때문에 보도자료 배포량이 많은 기관과 적은 기관이 동일한 수의 표본으로 평가되는 문제점이 있다. 또한 표본을 선정할 때 보도자료의 장르와 생산 부서의 구성을 통제하지 않기 때문에 어떤 장르·부서의 보도자료를 선정하느냐에 따라 평가 결과가 달라질 수 있다. 일부 평가 자료를 기관이 직접 제출하도록 하는 방식에도 문제가 있다. 이는 상대적으로 문제가 적은 자료를 선택할 가능성, 즉 선택편향을 배제하기 어렵기 때문이다. 평가에 대한 저항보다 평가의 질을 우선적으로 고려할 필요가 있다. 끝으로 표본 크기가 작을수록 무작위 변동의 영향이 커질 수 있는데 지난해 평가에서 17개 시도교육청의 평가 결과를 등급이 아닌 순위로 발표함으로써 결과의 안정성을 신뢰하기 어렵게 만들었다.
연구 자료Research Material

기관 유형별 전수 조사 자료와 진단 표본의 규모

기관별로 2025년 1년동안 배포한 보도자료의 전수 조사량과 2026년 공공언어 진단 연구용역 제안요청서에 제시된 표본 조사량을 참고해 단순 표본율을 산출하였다.

기관 유형전수 조사표본 조사단순 표본율산출 근거
중앙행정기관24,126건2,112건8.75%48곳 × 월 4건 × 11개월(1~11월)
지방자치단체303,058건13,000건4.29%광역 17곳×10건 + 기초 226곳×5건 = 월 1,300건 × 10개월(3~12월)
시도교육청26,847건119건0.44%17곳 × 월 1건 × 7개월(3~9월)
공공기관31,728건2,464건7.77%352곳 × 월 1건 × 7개월(3~9월)
합계385,759건17,695건4.59%기관 유형별 산출치 합계
* 2025년 기관별 보도자료 전수 조사량은 글말생활연구소가 660개 평가 대상 기관의 보도자료를 자체적으로 전수 조사한 결과를 반영한 것이고, 표본 조사량과 산출 근거는 국립국어원이 제시한 표본 설계를 반영한 것이므로 위 표의 수치는 규모를 가늠하기 위한 참고치로 보면 된다
현황 분석Status Analysis

기관 유형별 표본 구조를 함께 보면 격차가 더 분명해진다

표본 1건이 담당하는 전수 조사 자료의 수와 기관 유형별 단순 표본율을 함께 보면, 시도교육청의 표본 설계가 다른 기관과 상당히 다르다는 점을 한눈에 확인할 수 있다.

표본 1건이 대표하는 전수 조사 자료

전수 조사 건수 ÷ 진단 표본 건수 · 단순 환산
기관 유형 전수 조사 자료 수 1건당
중앙행정기관
11.4건1건당
지방자치단체
23.3건1건당
시도교육청
225.6건1건당
공공기관
13.3건1건당
* 전수 조사 건수 ÷ 진단 표본 건수의 단순 환산값

기관 1곳당 연간 표본 수

총 표본 수 ÷ 기관 수
중앙행정기관44건
지방자치단체약 53건
시도교육청7건
공공기관7건
시도교육청·공공기관은 기관당 연 7건으로 중앙행정기관과 지방자치단체보다 표본 수가 크게 적다.
※ 지방자치단체는 광역 월 10건, 기초 월 5건으로 실제 기관별 표본 수는 다름.
핵심 쟁점Key Issues

현재 설계에서 우선 검증해야 할 세 가지

01

표본선정의 독립성

중앙행정기관의 월 4건이 ‘2건 수집 + 2건 기관 제출’이라면 절반은 평가 대상 기관이 선택한다. 기관 제출 자료가 독립 선정 자료보다 체계적으로 좋은지 비교하여 선택편향 가능성을 검증해야 한다.

02

극소 표본의 안정성

교육지자체와 공공기관 일부는 월 1건, 연 7건이다. 정부업무보고자료는 연 1건, 홍보물은 연 2건이다. 이 정도의 n에서 기관 평균과 특정 문서·작성자 효과를 분리할 수 있는지 확인해야 한다.

03

기관 내 대표성

한 기관에서도 여러 부서가 다양한 정책 주제의 보도자료를 생산한다. 그러나 표본 수가 적으면 일부 주제나 부서의 자료만 선택될 수 있어, 그 결과를 기관 전체의 공공언어 사용 수준으로 일반화하기 어려울 수 있다.

추가 검토Additional Issues

표본의 대표성과 개선 효과를 함께 살펴볼 필요가 있다

표본 설계를 검토할 때에는 단순히 표본 수의 많고 적음만 볼 것이 아니라, 표본이 주요 주제와 생산 부서를 얼마나 포괄하는지, 그리고 평가 결과를 실제 개선에 연결할 수 있는지도 함께 살펴볼 필요가 있다.

01

주제·부서 포괄성

월별 표본은 시기를 나누는 효과는 있지만, 주요 정책 주제와 생산 부서를 고르게 포함하는지는 별도로 확인해야 한다.

02

과거 평가 이력 반영

지난 평가에서 낮은 수준을 보인 기관은 다음 해 표본을 확대하는 등 위험 기반·적응형 표본설계를 검토할 수 있다.

03

종단 추적 표본

매년 새 표본만 뽑지 말고 일부 기관이나 문서군을 반복 추적하여 실제 개선 여부를 확인할 필요가 있다.

04

기관 규모·기능 반영

같은 공공기관이라도 기능과 보도자료 배포량이 크게 다르므로 기관 특성과 모집단 크기를 고려한 표본 배분이 필요하다.

예시 중앙행정기관에서 한 달 동안 12개 부서가 정책 보도자료를 생산했다면 월 4건의 표본이 모두 서로 다른 부서에서 선정되더라도 최대 4개 부서만 포함할 수 있다. 이론적 최대 부서 포괄률은 33.3%다.
연구자의 한마디Data Lab Insight
평가의 목적이 ‘서열화’가 아니라 ‘개선’이라면 표본은 대표성뿐 아니라 변화 추적 가능성까지 갖추어야 한다.

프로그램을 활용한 전수 조사는 기관별·주제별 언어 사용의 전체 구조를 확인하는 데 효과적이고, 전문가를 활용한 표본 조사는 문맥 판단이 필요한 항목을 확인하는 데 효과적이다. 두 방식을 결합하면 ‘몇 점인가’를 넘어 ‘어디가 문제이고 실제로 개선되고 있는가’를 확인할 수 있다.

제언Proposal

평가를 위한 표본에서 개선을 위한 표본으로

01
독립 표본 원칙

기관 제출 자료를 사용할 경우 독립 표본과 구분하고 선택편향을 검증한다.

02
다차원 층화

월별 선정에 주제·부서·기관 규모·보도자료 생산량을 보완 기준으로 검토한다.

03
적응형·종단 표본

과거 결과와 개선 필요도를 반영해 표본을 조정하고, 동일 기관의 변화를 장기 추적한다.

04
전수분석 병행

자동화가 가능한 항목은 전수 평가하고, 전문가 판단이 필요한 항목은 표본 평가한다.

인용 방법 Citation

* 이 보고서를 인용할 때에는 다음과 같이 참고문헌에 표기해 주세요.

김형주(2026). 공공언어 진단에 활용하는 표본 조사 방식의 적정성 검토. 글말생활연구소.