[BP/IT] 선거결과 빅데이터는 알고 있었나?

BP's : 선거 결과가 거의 다 나왔다. 선거마다 예측대로 된 것도 있고, 아닌 것도 있지만, 이번 선거처럼 판세를 알 수 없었던 적은 처음인 것 같다.

미국은 선거 전에 빅데이터를 활용해서 수치화한 정보를 가지고 선거운동 전략을 짜는 것이 일반적인데, 우리나라는 아직 정보보다는 감성에 근거한 선거 운동이 지배적인 것 같다. 

물론 수치화된 정보가 꼭 옳은 것은 아니다. 결국 대부분의 사람들은 감성에 의존해서 투표를 하고, 상당수는 후보자가 유명인사가 아니라면 자세히 알아보지 않고 투표하는 경우가 많다.

처음에는 꼼곰하게 후보자들도 살펴보고 공약도 살펴보고 싶지만, 이런 저런 일로 바쁘다보면 겨우 투표를 마치는 것이 상당수일 것이다. 

이번 투표 결과는 새누리당 의석수가 예상보다 줄고, 국민의당이 오히려 더민주와 새누리당 사이에서 중요한 역할을 한 것 같다. 

지역에 따라서 더민주에 유리하거나, 반대로 불리하게도 작용했는데 전체적으로 보면 결국 더 민주는 선방한 셈이다. 

만약이라는 가능성을 생각해보면 국민의당이 없으면 더민주는 의석수가 줄었을 수도 있다. 

반대로 국민의당은 선거구 뿐 아니라 비례대표에도 높은 비중을 차지했다. 

정의당은 야당이 파편화되면서 예상보다 의석수가 더 적어졌다. 

국민의당이 중간에서 큰 영향력을 발휘한 것이다. 국민의당의 선거 결과에 대해서 의견은 분분했지만, 어떻게 보면 모두들 일부분만 보고 얘기하고 느끼는 것일 수 밖에 없어서 자신이 할 수 있는 예측을 한 것 같다. 

반대로 여기에도 인터넷 넷심 동향을 살펴보면 재미있는 점이 있다. 국민의당은 1월과 2월 관심도는 떨어졌지만, 3월에 회복, 선거를 앞둔 지난주에는 새누리당을 넘어선 관심도를 보였다. 

이는 구글 트렌드, 네이버 트렌드 모두 마찬지다. 마치 J자를 그리듯 선거를 앞두고 높아졌다.

국민의당의 돌풍은 이런 것과 연관이 있는 것일까? 

꼭 다 맞는 것은 아닌 것 같다. 네이버 트렌드에서 각 후보자들을 찾아보면 선거를 앞두고 김종인후보에 대한 관심도가 가장 높았다.  이게 좋은 관심인지 나쁜 관심인지가 확인이 안되기 때문에 다 맞는다고 할 수는 없다.

하지만, 빅데이터 SW업체들은 나름대로 알고리즘을 가지고 있고, SNS나 기사에서 언급됐다는 사실 외에도 호불호를 평가해 구분할 수 있다. 

아직까지 빅데이터를 활용한 선거 예측은 시작이지만, 뉴스, SNS, 댓글 등 정당이나 후보 호감도를 측정할 수 있는 정보들이 많아지기 때문에 더 예측모델은 정확해질 것으로 보인다.

빅데이터 업체들에게 문의하니, 선거 이외에 상시적으로 온라인 평판관리를 하는 정치인들이 꽤 된다고 한다.

다음 총선에서는 빅데이터를 기반으로 한 선거 전략이 더 중요한 역할을 할 것 같다. 

구글 트렌드 : https://www.google.com/trends/?hl=ko

네이버 트렌드 : http://datalab.naver.com/ca/step1.naver

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