# 분석 계획 — 경기 시군 인구 증감 (브리프 08) > ⚠ **이 호는 사후에 적었다.** 장치가 생기기 전에 만든 호라, 발행된 `analysis/prep.py` · > `issue.json` · `수치대장.csv` 를 되짚어 «실제로 무엇을 골랐는지»를 옮긴 것이다. > **다음 호부터는 데이터를 받기 «전»에 채운다** — 사후에 적으면 「그렇게 하기로 했다」와 > 「그렇게 됐더라」를 구분할 수 없다. 이 파일은 그 구분이 안 되는 유일한 예외이고, > **양식이 실제로 채워지는지 보려고 만든 본보기**다. --- ## 1. 무엇을 물을 것인가 - **질문 한 문장:** 「경기도 인구가 늘었다」는 그 값은 **무엇으로 만들어진 값인가.** - **그래서 무엇인가**(이게 왜 기사인가): 총량 하나가 **성격이 반대인 두 덩어리**를 덮고 있다. 도 단위 지표만 보고 지역 수요를 가늠하면 «줄어드는 곳»이 계산에서 사라진다. - **소재 기사가 있다면**, 그 프레임을 그대로 쓰지 «않는» 이유: 기사는 「화성·평택 웃고 수원·성남 울었다」로 **네 곳**을 들었다. 그 네 곳을 되읽으면 순위표가 된다 — 숫자만 큰 스탯카드다(doc_wiki L011). 기사는 실마리일 뿐이고 본문은 원자료로 새로 분석한다(citation-log V013). --- ## 2. 방법 결정 ★ 빈 칸이면 빌드가 막힙니다 | 결정 | 무엇으로 | 왜 그렇게 | |---|---|---| | **원자료** — 표 ID·기관, 파일이면 어디서 받았나 | 통계청(KOSIS) 기관 `101` · 표 `DT_1B04005N` 「행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~)」 · 항목 `T2`(총인구수) · 연령축 `계` | 시군 단위 연간 총인구를 2011년까지 거슬러 **한 표에서** 받을 수 있다. 지역코드 **41 계열**이라 인구총조사(31 계열)와 그냥 결합하면 조용히 어긋난다(ds_wiki L008) — 이 호는 41 계열 안에서만 끝낸다 | | **관측 단위** — 한 줄이 무엇인가 | **시·군 한 곳이 한 줄(31줄)**. 여기에 경기도 전체 1줄을 `유형=도전체` 로 붙여 32줄 | 일반구(수원 장안구 등)와 북부출장소를 넣으면 **이중 계상**이 된다. 도 전체 줄은 검산용이지 집계 대상이 아니라서 «열로 갈라» 둔다(B04 에서 정립). 같은 표에서 B03 은 「경기도 1줄 × 연령 15구간」, B06 은 「도 총계 한 칸」을 골랐다 — 이 한 줄로 호가 갈린다 | | **비교 축** — 무엇끼리 견주나 | ① 늘어난 덩어리 ↔ 줄어든 덩어리 ② 순증가 안에서의 **집중도** ③ `2011→2025` ↔ `2020→2025` 두 구간의 **방향** | 시군끼리 줄을 세우면 순위표가 된다. **「덩어리 대 덩어리」**로 놓아야 도 전체 증가가 «차액»이라는 사실이 보인다. ③ 은 「지금 어디로 가는가」를 위해 붙였다 | | **기간 · 절단점** | **2011~2025**, 각 연 **12월 말**. 중간 절단점 **2020** | 이 표의 시작이 2011이다. 2020 을 그은 것은 **「15년 전체로는 늘었지만 최근 5년은 줄어든 곳」**을 드러내기 위해서다 — 이 절단점이 없으면 그 4곳이 통째로 지워진다. 절단점 자체가 편집 판단이라 본문에 연도를 밝혀 적는다 | | **묶음 경계** — 청년·노년·권역 등 | 증감 `>0` → 늘어난 곳 · `<0` → 줄어든 곳 · `=0` → **어느 쪽도 아님**. 「방향바뀜」 = (2011→2025 증가) **그리고** (2020→2025 감소) | 0 을 어느 한쪽에 넣지 않는다 — `21 + 10 = 31` 이 맞아떨어지는 것 자체가 검산이다. 「방향바뀜」은 두 구간의 **부호만** 보고 크기는 안 본다. 그래서 의정부(−0.03%)·가평(−0.4%)처럼 **감소라기보다 정체**인 곳이 함께 들어오고, 그 사실을 본문에 적어 둔다 | | **분모** — 비율을 쓴다면 | 증감률의 분모 = **2011년 인구**. 기여율의 분모 = **순증가 1,792,720** (증가분 합 2,271,233 이 «아니다») | ★ **이 선택이 숫자를 키운다.** 화성시는 순증가의 **26.4%**지만 증가분 합으로는 **20.8%**다. 「도 전체가 늘어난 만큼 중 얼마를 한 곳이 만들었나」를 묻는 글이라 순증가를 분모로 뒀다. 대신 본문에 **「순증가의」**라고 못 박고, 순증가가 무엇인지(증가분−감소분)를 그 자리에서 풀어 쓴다 | | **기준선** — 도 전체 행을 같이 받나 | **받는다.** 다만 `유형` 열로 갈라 대장의 `aggsum:<열>:시군` 이 빨아들이지 못하게 한다 | 시군 31곳의 증감 합이 도 전체 증감과 **정확히 일치**하는지가 이 글의 자기검산이다(둘 다 1,792,720). 갈라 두지 않으면 32번째 행이 합계에 섞여 검산이 죽는다 | | **지표 정의와 이름** | 「**순증가**」= Σ증가분 − Σ감소분 · 「**방향바뀜**」= 15년 증가 ∧ 최근 5년 감소 · 「**기여율**」= 그 시군 증감 ÷ 순증가 × 100 | 셋 다 KOSIS 메타에도 등록부에도 **없는 편집 판단**이다. 특히 「방향바뀜」은 우리가 지어낸 말이라 본문에서 반드시 풀어 쓴다. 「순증가」는 항등식이라 검산이 정확히 맞는 것이 이 각도를 고른 이유이기도 하다 | | **강조 대상** — 있다면, 근거 | **화성시** — 데이터 근거 **있음**(순증가의 26.4%를 혼자 만들었다). **안산시** — 감소 3위라 «데이터가» 올린 것이지만, 한계 절에서 길게 다룬 것은 **매체 연고**다 | 강조에 데이터 근거가 없으면 **없다고 적는 것**이 규칙이다(B01·B02 의 안산은 근거가 연고뿐이었다). 이 호의 안산은 근거가 반반이라 반반으로 적는다 — 순위는 데이터가, 분량은 우리가 정했다 | --- ## 3. 가능한 각도 — 최소 두 개 ### 각도 A — 기사를 따라 「어디가 늘고 어디가 줄었나」 순위 - 질문: 화성·평택은 늘고 수원·성남은 줄었나 - 비교축: 시군 31곳을 증감 순으로 - 나올 수 있는 결론: 순위표. **이건 스탯카드다**(doc_wiki L011) — 「전달」이지 「분석」이 아니다 ### 각도 B — 「도 전체 증가」를 시군 기여로 분해 - 질문: 경기도가 늘었다는 값은 어떻게 만들어진 값인가 - 비교축: 늘어난 덩어리 ↔ 줄어든 덩어리, 그리고 순증가 안에서의 집중도 - 나올 수 있는 결론: 총량 하나가 성격이 반대인 두 덩어리를 덮고 있다. 항등식(Σ증가 − Σ감소 = 순증가)이라 **검산이 정확히 맞는다** ### 각도 C — 「언제 방향이 바뀌었나」 구간 분해 - 질문: 15년을 한 덩어리로 보면 지워지는 것이 있나 - 비교축: `2011→2025` 와 `2020→2025` 두 구간의 방향 - 나올 수 있는 결론: 「늘어난 시군」 안에 **이미 줄기 시작한 곳**이 섞여 있다 --- ## 4. 고른 각도와 이유 ★ 정지점 **고른 것:** **B를 뼈대로 삼고, C를 마지막 문단에 붙였다.** **이유:** - **A는 기사 프레임을 그대로 옮기는 것이라 버렸다.** 기사가 든 네 곳을 되읽으면 순위표가 되고, 그건 데이터 **전달**이지 분석이 아니다. 기사는 실마리일 뿐이고 본문은 원자료로 새로 분석한다(citation-log V013). - **B는 항등식으로 스스로 검산되는 구조**라 이 매체의 관문과 맞는다. 실제로 시군 31곳의 증감 합이 도 전체 증감과 정확히 일치했다(둘 다 1,792,720). 관문이 잡아 주기 «전에» 구조 자체가 틀리면 드러나는 각도를 고르는 것이 낫다. - **C를 붙인 이유:** B만 있으면 「지금」을 말할 수 없다. 15년 총합은 과거형이다. 두 구간을 겹쳐야 **방향이 바뀐 곳**이 보이고, 그게 이 호의 반전이다. --- ## 5. 버린 각도와 안 쓴 길 - **버린 각도:** A(순위표) — 위 참조. 스탯카드가 된다. - **가다가 접은 길:** - **연령별 분해** — 같은 표의 B축(5세 구간)으로 가능하지만 **B04 가 이미 그 축을 썼다.** 같은 표를 연달아 같은 방식으로 쓰면 매체가 좁아진다. - **외국인 포함 실거주 규모** — 이 표가 내국인만이라 불가능하다. 등록외국인 표를 붙이려 했으나 **지역코드 체계가 다르고**(31 ↔ 41) 등록부(`sources.json`)에 그 표가 없어 접었다. 등록 없이 쓰지 않는다는 규칙을 지킨 것이다. - **증감의 원인(전입·전출)** — 인구이동통계가 따로 필요하다. 등록된 표가 없어 못 갔다. --- ## 6. 이 데이터로 말할 수 없는 것 - **내국인만 센다.** 등록외국인이 많은 도시는 실제 거주 규모와 벌어진다 — 특히 **안산시**의 감소 폭은 이 점을 빼고 읽으면 안 된다. 이 호가 안산을 본문에 올리므로 **치명적**이다. - **등록지 기준이고 실거주가 아니다.** 대학가·군부대처럼 등록과 거주가 어긋나는 지역은 값이 다르다. - **증감의 원인을 가를 수 없다.** 이 글은 「얼마나, 어디서」까지만 말한다. - **두 시점(과 절단점 하나)의 비교다.** 그 사이 해마다 어떻게 움직였는지는 원자료에 담지 않았다 — 「해마다 늘었다」처럼 매년의 방향을 말하려면 연도별 값을 함께 실어야 한다. - **여주시는 2013년 승격**이라 2011~2012는 「여주군」으로만 잡힌다. 이어 붙여서 썼고 그 사실을 적는다. --- ## 7. 적어 낸 사람 - **이름:** *(사후 재구성 — 원 분석과 이 정리를 같은 작업 세션에서 했다. 이 호의 방법에 책임지는 사람 이름을 여기에 적는다. 다음 호부터는 분석 «전»에 적는 자리다.)* - **날짜:** 2026-08-26 (사후 정리) · 원 분석 2026-08-24~25 - **스스로 확인한 것** — 2절의 아홉 줄을 «데이터를 받기 전에» 정했는가: **아니다.** 이 호는 사후 재구성이라 그 질문에 「예」라고 답할 수 없다. 그대로 적어 둔다 — 여기에 「예」라고 적는 순간 이 칸은 서명란이 된다. --- ## 8. 중간에 바뀐 것 - 처음에는 기사 제목대로 **「경기도 인구 1422만 돌파」**를 축으로 삼으려 했다. 그런데 표를 받아 보니 2025년 말 값이 **13,730,135**명으로 기사와 달랐다. 기사는 **외국인을 포함한 총인구**를 쓴 것으로 보이고 이 표는 내국인만이다. → **총량을 제목에 두는 것을 포기**하고 「그 총량이 무엇으로 이루어졌나」로 방향을 틀었다. 이 어긋남 자체가 「한계」 절의 첫 문장이 됐다. - 차트를 처음엔 **증감률(%)**로 그렸다가 **절대 인원**으로 바꿨다. 비율로 그리면 하남·과천처럼 작은 도시가 화면을 지배해 「어디서 사람이 늘었나」가 안 보인다.