두쫀쿠를 주면 헌혈이 늘어날까? 공공데이터로 직접 검증해봤습니다
2026년 1월, 헌혈의집에서 두바이 쫀득 쿠키(두쫀쿠)를 나눠주자 헌혈이 전년보다 17.5% 늘었다는 보도가 나왔습니다. 그런데 같은 데이터에서 2월은 8.2% 줄었고, 설 연휴가 1월에서 2월로 옮겨간 효과를 걷어내면 1~2월 헌혈은 평년 범위 안이었습니다. 행사 당일 그 헌혈의집에 사람이 몰린 것은 사실이지만, 전국 헌혈이 늘었는지는 공개된 데이터로 구분할 수 없는 크기였습니다. 이 글은 그 계산을 Colab에서 처음부터 그대로 따라 하는 방법을 9단계로 정리했습니다.
- 행사 당일 해당 헌혈의집의 헌혈은 2~3배가 됐습니다. 광주·전남은 하루 1,002명으로 1월 일평균(약 356명)의 2.8배였습니다.
- 하지만 1월 전국 +17.5%의 상당 부분은 달력으로 설명됩니다. 2025년 설날은 1월 29일, 2026년 설날은 2월 17일이었습니다. 설이 1월에서 2월로 옮겨간 해의 1월 헌혈은 2006년 이후 매번 늘었습니다.
- 설 효과가 상쇄되도록 1~2월을 합치면 +4.2%입니다. 과거 20년 패턴으로 만든 기준선 세 가지와 비교하면 −1.4%~+5.8%이고, 세 기준선 각각의 95% 예측구간 안에 들어갑니다.
- 효과가 없었다는 뜻은 아닙니다. 수천~2만 건 수준의 효과가 있었더라도 전국 월별 통계의 평년 흔들림 안에 들어가기 때문에, 있었는지 없었는지를 이 데이터로는 가릴 수 없다는 뜻입니다.
이 글은 이런 분께 필요합니다
뉴스에 나온 "OO 덕분에 XX% 늘었다"는 숫자를 직접 확인해 보고 싶은 분, 데이터 분석 포트폴리오에 '공공데이터 수집부터 결론까지'를 보여줄 사례가 필요한 분을 위한 글입니다. 코드를 직접 짤 필요는 없습니다. 아래 버튼으로 노트북을 열고 런타임 → 모두 실행을 누르면 이 글의 모든 숫자와 차트가 약 1분 안에 다시 만들어집니다.
준비물은 Google 계정 하나입니다. GPU나 Drive 연결은 필요 없습니다. 데이터는 공개 GitHub 저장소(team-datapopcorn/datapopcorn-assets)에서 바로 읽어 옵니다. 노트북은 2026년 10월 7일 Colab(Python 3.13.16)에서 처음부터 끝까지 실행해 이 글과 같은 결과가 나오는 것을 확인했습니다.
Step 1. 뉴스의 숫자를 '같은 질문'으로 바꿉니다
먼저 보도된 숫자를 모읍니다. 두쫀쿠 행사는 1월 16일 서울중앙혈액원의 한 간호사 제안으로 시작해 전국으로 퍼졌고, 지역별로 최대 5주 동안 요일을 정해 진행됐습니다.
| 날짜 | 장소 | 보도된 수치 | 출처 |
|---|---|---|---|
| 1/16 | 서울중앙혈액원 관할 7개 헌혈의집 | 당일 561명, 전주 금요일 221명 | 연합뉴스 |
| 1/23 | 부산혈액원 관할 13개 헌혈의집 | "평소 대비 2배를 훌쩍 넘는" 방문 | 한국경제 |
| 1/23 | 광주·전남혈액원 관할 헌혈의집 | 당일 1,002명, 1월 일평균 약 356명 | 동아일보 |
| 1/27~29 | 경남혈액원 관할 6개 헌혈의집 | 일평균 264건에서 539건 | 한국경제 |
| 1월·2월 | 전국 | 1월 +17.5%, 2월 감소 | 동아일보 |
여기서 구분할 것이 있습니다. 표의 '2배'는 행사를 한 헌혈의집에서 행사 당일에 센 숫자입니다. 그날 쿠키를 받으러 온 사람 중에는 원래 다음 주에 오려던 사람, 근처 다른 헌혈의집에 가려던 사람도 섞여 있을 수 있습니다. 전혈 헌혈은 다음 헌혈까지 8주를 기다려야 하므로, 1월에 당겨서 한 전혈 헌혈자는 3월까지 다시 하지 못합니다(성분헌혈은 2주).
그래서 이 분석의 질문은 "그 센터에 사람이 몰렸나"가 아니라 이것입니다.
두쫀쿠 행사가 있던 2026년 1~2월, 전국 헌혈 건수는 평년보다 많았는가?
노트북의 첫 셀은 위 표를 reported_events_2026.csv로 불러오고, 증가분을 숫자로 계산할 수 있는 세 건(서울중앙, 광주·전남, 경남)을 더합니다. 합계는 1,811건이며 Step 8에서 다시 씁니다. 다만 서울의 1월 16일은 엔하이픈 헌혈 행사가 시작된 날이기도 해서, 이 숫자에는 다른 행사 몫이 섞였을 수 있습니다.
Step 2. 데이터 세 가지를 불러오고 정의를 확인합니다
| 데이터 | 출처 | 기간 |
|---|---|---|
| 월별 헌혈 건수 | KOSIS 월별 헌혈통계 | 2005.01~2025.12 |
| 2026년 월별 헌혈 건수 | 혈액관리본부 헌혈통계 | 2026.01~09 |
| 일별 적혈구제제 보유량 | 혈액관리본부 혈액보유현황 | 매년 11~4월, 2007~2026 |
숫자를 이어 붙이기 전에 정의 세 가지를 확인합니다. 이 단계를 건너뛰면 출처마다 다른 숫자가 나와서 어디가 틀렸는지 찾느라 시간을 씁니다.
- 헌혈 건수는 횟수입니다. 혈액관리본부 페이지는 '헌혈자 수'라고 쓰지만, 한 사람이 두 번 하면 2건으로 세는 연인원입니다.
- 대한적십자사 기준만 씁니다. KOSIS 표에는 한마음혈액원 등을 더한 '합계'도 있습니다. 2026년 수치를 주는 혈액관리본부 페이지가 대한적십자사 기준이므로 KOSIS에서도 '대한적십자사' 행만 고릅니다. 일부 기사의 "2025년 1월 20만5천 건"은 합계 기준이고, 이 글의 18만8,617건은 대한적십자사 기준입니다.
- 보유량은 재고입니다. 매일 0시 기준 적혈구제제 재고(Unit)이며, 헌혈뿐 아니라 병원 사용량에도 좌우됩니다.
노트북은 두 출처가 겹치는 2024·2025년 24개월 값이 한 건도 빠짐없이 같은지 assert로 확인한 뒤에 다음 단계로 넘어갑니다.
check = all(M[(2025, k)] == page[k][1] and M[(2024, k)] == page[k][2] for k in range(1, 13))
print("KOSIS 2024·2025 == 혈액관리본부 페이지 2024·2025 :", check) # True
Step 3. 뉴스와 같은 방식으로 먼저 계산합니다
가장 흔한 비교는 전년 같은 달과 견주는 것입니다. 1월만 보면 기사 그대로 +17.5%가 나옵니다. 그런데 2월과 3월까지 같이 놓으면 그림이 달라집니다.
| 월 | 2025년 | 2026년 | 전년 대비 |
|---|---|---|---|
| 1월 | 188,617 | 221,632 | +17.5% |
| 2월 | 201,592 | 185,117 | −8.2% |
| 3월 | 221,273 | 219,398 | −0.8% |
| 1~2월 합계 | 390,209 | 406,749 | +4.2% |
참고로 2월 감소율은 3월 20일 자 동아일보 기사에 −8.9%로 실렸지만, 같은 기사의 두 숫자(18만5,117명, 20만1,592명)로 계산하면 −8.2%입니다. 기사 숫자를 인용할 때도 원자료로 한 번 다시 계산해 보는 습관이 필요한 이유입니다.
Step 4. 설 연휴 달력을 붙입니다
설 연휴에는 문을 닫는 헌혈의집이 많고 단체헌혈도 거의 없습니다. 그래서 설이 낀 달은 헌혈이 줄어듭니다. 2025년 설날은 1월 29일이어서 2025년 1월 헌혈이 적었고, 2026년 설날은 2월 17일이어서 2026년 1월은 연휴 없는 꽉 찬 달이었습니다. 두쫀쿠가 없었어도 2026년 1월이 2025년 1월보다 많았을 가능성이 높은 구조입니다.
이게 정말인지 21년치로 확인합니다. 노트북은 korean-lunar-calendar 패키지로 해마다 음력 1월 1일을 양력으로 바꾸고, 전년 대비 설이 어느 달로 움직였는지에 따라 1월 증감률을 나눕니다.
cal = KoreanLunarCalendar()
cal.setLunarDate(2026, 1, 1, False)
print(cal.SolarIsoFormat()) # 2026-02-17
| 설의 이동 (코로나 2020~22 제외) | 1월 전년 대비 평균 | 범위 | 해당 연도 수 |
|---|---|---|---|
| 설 1월 → 2월 | +10.5% | +5.7% ~ +15.6% | 6 |
| 같은 달 | +1.2% | −3.9% ~ +6.8% | 4 |
| 설 2월 → 1월 | −3.6% | −12.2% ~ +5.6% | 7 |
설이 1월에서 2월로 옮겨간 해는 1월이 평균 10.5% 늘었습니다. 2026년의 +17.5%는 이 그룹의 최댓값(2024년 +15.6%)보다 2%p 정도 높습니다. 달력으로 설명되지 않는 초과분이 조금 있을 수는 있지만, 17.5% 대부분은 두쫀쿠 없이도 나올 수 있는 크기입니다.
Step 5. 1월과 2월을 합쳐서 설 효과를 지웁니다
설날은 매년 1월 21일~2월 20일 사이에 옵니다. 그래서 1월과 2월을 합치면 설이 어느 달에 있든 연휴가 그 안에 한 번씩 들어가고, 설 위치 효과가 상쇄됩니다. 노트북은 2005~2026년 22개 설날이 모두 이 구간에 있는지도 확인합니다.
| 구간 | 전년 대비 | 의미 |
|---|---|---|
| 2025년 9~12월 | −2.3% | 행사 직전 넉 달의 흐름 |
| 2026년 1~2월 | +4.2% | 두쫀쿠 행사 기간 |
| 2026년 3~4월 | −1.5% | 행사 이후 |
1~2월 합계는 +4.2%로, 직전 흐름(−2.3%)보다 높습니다. 다만 이 정도 차이가 이례적인지는 아직 모릅니다. 해마다 겨울 헌혈은 원래 들쭉날쭉하기 때문입니다. 그래서 다음 단계에서 과거 20년과 비교합니다.
Step 6. '평년이었다면 몇 건이었을까'를 세 가지 기준선으로 추정합니다
두쫀쿠가 없었던 2026년은 관측할 수 없습니다. 그래서 과거 패턴으로 그 숫자를 추정하고, 이를 기준선이라고 부릅니다. 지표는 그해 1~2월 헌혈을 직전 9~12월 헌혈로 나눈 비율 R입니다. 직전 넉 달의 체력에 비해 겨울 두 달이 얼마나 나왔는지를 보는 값이고, 코로나 시기(2020~2022)는 패턴이 깨졌으므로 기준선 계산에서 뺍니다.
기준선을 하나만 고르면 결론이 기준선 선택에 휘둘립니다. 그래서 세 가지를 모두 계산했습니다.
| 기준선 | 예상 1~2월 건수 | 실제(406,749건) 대비 |
|---|---|---|
| ① 전체 평균(2006~2025) | 412,323 | −1.4% |
| ② 최근 7개 정상 연도 평균 | 396,059 | +2.7% |
| ③ 연도 추세선 | 384,307 | +5.8% |
추세선 기준 2026년 95% 예측구간은 338,724~429,889건이고, 실제 406,749건은 그 안에 있습니다. 나머지 두 기준선으로 같은 구간을 계산해도(전체 평균 361,708~462,937건, 최근 7년 평균 356,611~435,506건) 실제값은 구간 안입니다. 두쫀쿠 효과에 가장 유리한 추세선 기준으로 보면 2026년의 +5.8%는 2006~2026년 21개 해 중 네 번째로 높습니다. 하지만 2008년(+9.9%), 2024년(+8.3%), 2012년(+6.0%)처럼 두쫀쿠 없이 더 크게 벗어난 해가 이미 있었습니다. 높은 편이긴 해도 평년에 일어나는 흔들림 안에 있다는 뜻입니다.
Step 7. 혈액 보유량 반등의 출발점을 확인합니다
뉴스는 두쫀쿠 이후 보유량이 3일분대에서 5일분 이상으로 회복됐다고 전했습니다. 그런데 보유량에는 낮게 시작할수록 크게 반등하는 성질이 있습니다. 재고가 바닥이면 혈액원은 단체헌혈 요청, 문자 안내, 기념품 1+1 같은 행사를 한꺼번에 쏟아내고 병원도 사용을 아낍니다. 반대로 넉넉하게 시작한 해는 겨울 동안 줄어듭니다.
노트북은 혈액관리본부 페이지에서 받은 일별 보유량으로, 해마다 1월 1일 보유량과 2월 15일까지의 변화율을 같이 그립니다.
2008~2025년 18개 해에서 출발점과 변화율의 상관계수는 로그 척도 기준 −0.86입니다. 원래 척도로는 −0.78이고, 유난히 낮게 시작한 2008년을 빼도 −0.74로 관계가 유지됩니다. 2026년은 1월 1일 23,307 Unit에서 2월 15일 26,105 Unit으로 12.0% 늘었고, 출발점만으로 예상한 변화는 +2.6%입니다. 차이는 다른 해들이 회귀선에서 벗어나는 정도(잔차 표준편차)의 0.4배여서, 보유량 반등도 낮게 시작한 해의 흔한 움직임과 구분되지 않습니다.
Step 8. 규모를 비교합니다
마지막으로 감을 잡는 단계입니다. Step 1에서 더한 '기사에 나온 당일 증가분'을 전국 1~2월 헌혈, 그리고 평년의 자연스러운 흔들림과 같은 눈금에 놓습니다. 흔들림은 Step 6 추세선에서 해마다 벗어나는 정도(잔차 표준편차)를 건수로 바꾼 값입니다.
보도된 증가분 1,811건은 1~2월 전국 헌혈의 0.45%이고, 평년 흔들림(±18,790건, 4.6%)의 10분의 1 수준입니다. 보도되지 않은 지역과 날짜를 모두 더하면 더 커지겠지만, 그만큼이 전부 새로 생긴 헌혈이라고 가정하지 않는 한 전국 월별 통계에서 따로 보이기는 어렵습니다.
Step 9. 결론을 데이터가 말할 수 있는 만큼만 씁니다
정리하면 이렇습니다.
- 행사 당일 해당 헌혈의집에 헌혈이 2~3배로 몰린 것은 사실입니다. 다만 다른 날이나 다른 센터에서 옮겨 온 몫은 구분되지 않습니다.
- 1월 +17.5%의 상당 부분은 설 연휴 이동으로 설명됩니다. 같은 유형의 해에도 1월은 평균 10.5% 늘었습니다.
- 1~2월 합계는 +4.2%이고, 세 가지 기준선 각각의 95% 예측구간 안입니다.
- 보유량 반등도 출발점이 낮았던 해의 공통 패턴과 비슷합니다.
이 결과를 "두쫀쿠는 효과가 없었다"로 읽으면 안 됩니다. 효과가 있었더라도 그 크기가 공개된 전국 월별 통계로는 구분되지 않는다는 뜻입니다. 또 같은 기간 엔하이픈 포토카드 행사(3개 센터 5일간 1,677명, 전주 같은 요일 606명)와 비지정 센터 헌혈자 1,000명 대상 온라인 추첨, 기념품 1+1, 혈액 부족 보도가 함께 있었기 때문에, 설령 초과분이 보였더라도 두쫀쿠 하나의 몫으로 나눌 수 없습니다.
제대로 답하려면 헌혈의집별·일별 헌혈 건수와 행사 일정이 필요합니다. 그러면 행사를 한 센터와 하지 않은 센터를 행사 전후로 비교하는 이중차분(DiD) 분석으로, 근처 센터에서 옮겨 온 사람과 날짜만 당긴 사람까지 구분할 수 있습니다. 현재 이 자료는 공개되지 않습니다.
막힐 때
| 증상 | 원인 | 해결 |
|---|---|---|
ModuleNotFoundError: No module named 'korean_lunar_calendar' | 노트북 첫 셀(Step 0)을 건너뛰었습니다 | 맨 위 셀부터 런타임 → 모두 실행으로 다시 실행합니다 |
| 차트의 한글이 네모(□)로 보입니다 | Pretendard 폰트 다운로드 셀이 실행되지 않았습니다 | 노트북 첫 셀(Step 0)을 다시 실행한 뒤 런타임 → 세션 다시 시작을 누르고 모두 실행합니다 |
HTTPError 404로 CSV를 못 읽습니다 | 저장소 경로가 바뀌었거나 네트워크가 막혔습니다 | GitHub 폴더에서 data/와 raw/ 폴더를 통째로 받아 같은 이름의 폴더로 Colab 왼쪽 파일 창에 올리면 노트북이 로컬 파일을 먼저 씁니다 |
AssertionError가 Step 2에서 납니다 | 혈액관리본부 페이지 스냅샷과 KOSIS 값이 다릅니다 | KOSIS가 과거 값을 수정했을 수 있습니다. 어느 달이 다른지 출력해 보고, 수정 공지를 확인합니다 |
| KOSIS에서 화면 대신 다운로드 창이 뜹니다 | 조회 칸 수가 화면 표시 한도를 넘었습니다 | 정상입니다. CSV를 고르고 내려받으면 됩니다 |
다음에 해볼 헌혈 데이터 분석 주제
이번 분석을 하면서 확인한 공개 데이터로 바로 해볼 수 있는 주제들입니다.
| 주제 | 데이터 | 이렇게 물어볼 수 있습니다 |
|---|---|---|
| 19년간 피가 모자랐던 날 | 혈액관리본부 일별 보유량(2007~) | 방학·명절·코로나 때마다 같은 부족이 반복되는가 |
| 10대 헌혈 반토막과 대입 | KOSIS 연령별 헌혈통계 | 2024학년도부터 개인 봉사가 대입에 반영되지 않은 뒤 10대 헌혈이 20대보다 더 줄었는가 |
| 헌혈 1위 직업의 교체 | KOSIS 직업별 헌혈통계 | 군인에서 대학생, 2018년 회사원으로 1위가 바뀐 이유는 무엇인가 |
| 헌혈하러 갔다가 돌아서는 사람 | KOSIS 사유별 헌혈 부적격 | 2025년 여성 지원자의 21.1%, 남성의 7.3%가 부적격인 이유는 무엇인가 |
| 통계가 끊기는 순간 | KOSIS 시·도별 인구대비 헌혈실적 | 2025년 집계 기준이 혈액원 관할에서 헌혈장소 주소지로 바뀌며 경기 헌혈률이 1.7%에서 4.5%가 된 것을 어떻게 다룰 것인가 |
재현과 출처
노트북, 원자료 스냅샷, 정리된 CSV는 모두 team-datapopcorn/datapopcorn-assets/blood-donation-dzk에 있습니다. raw/ 폴더에는 KOSIS에서 내려받은 원본 CSV와 2026년 10월 7일에 저장한 혈액관리본부 헌혈통계 페이지 원본이 들어 있어, 나중에 사이트 숫자가 바뀌어도 이 글의 계산을 그대로 확인할 수 있습니다. 노트북 마지막 셀의 RUN_COLLECT = True로 혈액보유량을 원본 사이트에서 직접 다시 받을 수도 있습니다.
- 월별 헌혈 건수: KOSIS 「혈액정보통계」 월별 헌혈통계(DT_445001_002), 대한적십자사, 자료갱신일 2026-05-04
- 2026년 월별 헌혈 건수: 대한적십자사 혈액관리본부 헌혈통계, 2026-10-07 조회
- 일별 적혈구제제 보유량: 대한적십자사 혈액관리본부 혈액보유현황 추이, 2026-10-07 조회
- 행사 보도: 연합뉴스(2026-01-23), 한국경제(2026-01-24, 2026-01-31), 동아일보(2026-01-26, 2026-03-20), 주간경향(2026-03-19)