[뉴스핌=이수경 기자] 페이스북이 자사 플랫폼을 활용해 20대 총선 트랜드를 분석했다. 종이신문이나 TV보다는 인터넷을 통해 후보 정보를 얻는 것이 일상이 된 가운데, 언급량(댓글, 좋아요, 공유)으로 인터넷 여론을 확인해볼 수 있었다는 설명이다. 

26일 서울 강남구 한국인터넷기업협회 엔(&) 스페이스에서 '인터넷이 선거에 미치는 영향'에 관한 패널 토론이 펼쳐 졌다.  

박대성 페이스북코리아 대외정책총괄 이사는 "언급량을 종합적으로 놓고 봤을 때 심판론보다는 개혁론이 더 많았던 것을 확인해 볼 수 있었다"며 "국민의당이 호남지역에서 압도적으로 많이 언급됐고, 대구 지역에서는 상대적으로 언급량이 적었다"고 말했다. 

페이스북은 선거 90일 전부터 좋아요, 댓글, 공유 등 선거에 대한 소셜 반응을 조사했다. 지난 13일에는 20대 총선 개표 방송을 위해 JTBC와 손잡고 생방송 서비스인 '페이스북 라이브'를 통해 개표 방송을 생중계하기도 했다.   

박 이사는 "투표 결과와 직접적인 연관이 있다고는 볼 수는 없겠지만, 언급량이 일종의 트렌드를 보여줬다"며 "다만 어느 당이 이긴다는 결과는 보여주지 못하며, 언급량이 많다고 해서 긍정적인 피드백이 많다고는 반드시 볼 수는 없다"며 그 한계를 언급했다. 

26일 서울 강남구 한국인터넷기업협회 엔(&) 스페이스에서 '인터넷이 선거에 미치는 영향'에 관한 패널 토론이 열리고 있다. 왼쪽부터 김봉신 한국갤럽 팀장, 류정호 중앙선거여론조사 공정심의위원회 팀장, 박대성 페이스북코리아 이사, 황용석 건국대 교수. <사진=인터넷기업협회>

류정호 중앙선거여론조사 공정심의위원회 팀장은 "이번 총선은 선거구가 늦게 확정된 이유로 짧은 경선 기간 공천을 받기 위한 경쟁이 치열했다"며 "특히 인터넷 언론이 이 과정에서 중요한 역할을 하게 됐다"고 말했다.  

후보의 부정적인 정보를 담은 인터넷뉴스가 소셜네트워크서비스(SNS)를 통해 알려진 파급 효과가 더 컸다는 분석이다.  

류 팀장은 "신문이나 TV 방송은 그날이 지나면 뉴스로서의 생명력이 떨어지나 온라인 뉴스는 24시간 찾아볼 수 있다는 점에서 영향을 많이 미쳤다"고 덧붙였다. 

여론 조사 예측과는 정반대의 총선 결과가 펼쳐지면서 유선 전화 방식의 여론 조사 방법에 대한 한계점도 지적됐다. 사실상 투표하는 사람과 여론조사에 참여하는 사람들 간의 여론 격차가 큰 가운데, 이를 좁히는 기술이 아직 발달하지 못했다는 설명이다. 

황용석 건국대학교 교수는 "특히 총선 같은 경우는 권역 여론, 지역 여론이 다르며 정보의 불확실성이 높은 편"이라며 "인터넷을 통한 개인의 행동으로 여론을 조사하는 것은 사실상 어렵다"고 말했다. 

황 교수는 "일례로 유선 전화의 한계를 해결하기 위해 무선 전화로 여론을 조사한다고 했을 때 이 유권자가 해당 지역에 거주하고 있는지 파악하기는 어렵다"며 "여론 조사 환경은 점차 나빠지고 있고 빅데이터도 검토하는 단계이지만 지역구 단위로 예측하기 어려운 부분들이 많다"고 덧붙였다. 

김봉신 한국갤럽 팀장은 "오차 범위를 무시할 수 있을 정도의 단일선거구와는 달리, 지역선거는 표본을 뽑는 게 쉽지 않아 대참사가 벌어지는 것"이라며" 이는 알파고와 같은 지능형 컴퓨터가 와도 해결되지 않을 것"이라고 말했다. 

여론 조사의 정확도의 문제라기보다는 자극적인 보도에 치중하는 언론이 정보의 중립성을 막는다는 문제도 제기됐다. 

김 팀장은 "여론조사가 중립적이지 않은 게 아니라 언론이 극단적인 보를 하고 편향된 정보의 장막을 쳐주고 있다"며 "다른 선택을 할 수 있는 길조차 막고 있는 셈"이라고 말했다. 

류 팀장은 "여론조사 결과는 언론사가 기사를 쓰고 있고 후보자는 자신을 알릴 수 있는 수단이 된다"며 "이 때문에 후보자가 공천에 영향을 미칠 요량으로 데이터를 조작하는 경우도 있으며, 여론조사 품질이 정상적으로 평가받는 시스템 자체가 붕괴하다 보니, 제대로 된 정보가 유통되지 않고 있다"고 말했다. 

이어 "전체 맥락 속에서 포인트를 볼 수 있어야 하며 이 작은 포인트로 전체를 보려는 것은 지양해야 한다"며 "또한 유통되는 정보에 대해 객관적인 시선으로 관찰할 필요가 있다"고 강조했다. 

한편, 앞으로는 네이버나 카카오, 페이스북과 같은 검색 또는 콘텐츠 추천 알고리즘에 대한 공정성 이슈가 주목받을 것이라는 전망도 나왔다. 황 교수는 "소셜 미디어는 나를 주축으로 하는 관계에 큰 영향을 받고 있다"며 "소셜 미디어 자체가 추천 알고리즘에 기반한 콘텐츠 추천이다 보니 나와 관계된 정보만 보여주기 때문"이라고 말했다. 

[뉴스핌 Newspim] 이수경 기자 (sophie@newspim.com)