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빅데이터가 정치 영역에서 어떻게 활용할 수 있을지 가능성을 탐색해보는 『빅데이터로 보는 한국정치 트렌드』. 이 책은 정치학자, 언론학자인 저자들은 빅데이터가 정치 영역에서 가지는 가능성에 주목했다. 경제 영역에서는 소비패턴, 경기변동 예측 모델을 제시하는 데 탁월한 빅데이터를 정치에 적용해 소셜미디어가 추동하는 커뮤니케이션 형식의 변화와 여론의 형성, 정치과정과 선거 현상을 종합적으로 조망해 한국정치에 대한 흥미롭고 새로운 해석을 제시한다.

“정보시대의 원유”
“가장 주목해야 할 기술”
“살아 숨 쉬는 모든 것이 데이터”
정치학자와 언론학자, 빅데이터의 가능성을 탐색하다

소셜미디어와 스마트폰이 일상화되면서 한 해 생성되는 데이터는 인류가 이전에 만든 모든 정보의 양을 넘어선다. 이 방대한 데이터를 활용하면 자료에 숨은 의미를 밝히고 미래를 예측할 수 있다. 한국에서도 2011년부터 빅데이터에 대한 관심이 폭발적으로 늘어났고, 관련 시장도 매년 급성장하고 있다.
정치 영역에서는 빅데이터를 어떻게 활용할 수 있을까? 『빅데이터로 보는 한국정치 트렌드』는 그에 대한 답이다. 정치학자, 언론학자인 저자들은 빅데이터가 정치 영역에서 가지는 가능성에 주목했다. 경제 영역에서는 소비패턴, 경기변동 예측 모델을 제시하는 데 탁월한 빅데이터를 정치에 적용해 소셜미디어가 추동하는 커뮤니케이션 형식의 변화와 여론의 형성, 정치과정과 선거 현상을 종합적으로 조망해 한국정치에 대한 흥미롭고 새로운 해석을 제시한다.

정치, 빅데이터를 만나다
한국정치의 현재와 미래를 빅데이터로 분석한다

정치, 빅데이터에 주목하다
빅데이터를 활용해 후보를 홍보하고, 대중을 동원하며, 선거조직을 운영하는 데 활용한 사례는 많이 알려져 있다. ‘마이보(MYBO)’라는 닉네임으로 알려진 사이트를 활용한 정치캠페인으로 대선에 승리한 미국 대통령 오바마의 사례는 페이스북의 공동 설립자인 크리스 휴즈(Chris Hughes)의 작품이었다. 오바마 캠프는 네트워크 시대의 선거 승리를 위한 전략이 과거 산업사회의 선거 전략과는 달라야 한다는 것을 확실하게 보여주었다.
2016년 4월 13일 치러진 한국의 20대 총선은 정치 현상을 분석하는 방법으로서 빅데이터가 새롭게 주목받는 계기가 되었다. 여론조사회사의 각종 서베이가 선거 결과를 예측하지 못했다는 사실은 우리에게 다음과 같은 질문들을 하게 하였다. 빅데이터를 활용하면 여론을 좀 더 잘 파악할 수 있지 않을까? 빅데이터를 활용해 여론조사의 패러다임을 바꿀 방법은 없을까? 나아가 소셜네트워크 서비스(social network service)와 같은 새로운 채널을 통한 폭발적인 정보량의 증가를 활용하여 복잡한 정치 현상을 분석한다면 좀 더 객관적이고 합리적인 정치적 대안들을 마련할 수 있지 않을까?

빅데이터, 한국정치의 민낯을 보다
이 책은 한국정치의 트렌드를 정치권의 양극화, 소셜미디어의 쏠림, 보스와 계파정치, 이미지와 평판의 정치, 세대 갈등의 정치, 일상의 정치화, 언론생태계의 붕괴라는 일곱 개의 틀로 관찰한다. 동물국회, 식물국회 논란과 한국정치권의 양극화는 어떤 관련이 있는가? 소셜미디어에서 나타나는 쏠림과 소셜미디어 이용자의 성향은 어떤 관련이 있으며 그 함의는 무엇인가? 한국의 보스와 계파정치는 세간에 알려진 것처럼 빅데이터를 통해서도 확인할 수 있는가? 소셜네트워크가 발달하면서 정치 후보자의 평판과 이미지를 알리는 홍보를 많이 하고 있는데 이것은 성공하고 있는가? 청년 세대가 한국 사회의 정치에 대해 느끼는 감정과 갈등은 소셜네트워크에 적나라하게 나타나고 있는데 그 특징은 무엇인가? 소셜미디어가 활발하게 사용되면서 일상의 소재들이 정치화되는 현상을 보이고 있는데 그 경향은 어떠한가? 그리고 미디어의 다양화 속에서 한국의 정치 지형을 형성하고 그 영향을 받고 있는 언론생태계는 어떤 특징들을 보이고 있는가를 다양한 빅데이터 분석 기법을 통해 얻은 자료로 다각도로 살펴본다.

정치학과 언론정보학의 콜라보
정치학과 언론정보학은 여론이 반영된 데이터들을 적절하게 처리하여 여론을 이해하고자 시도해왔다. 새로운 미디어 채널들의 등장은 새로운 상호 교류 소통 방식을 확장하고 정치와 사회 변화의 역동성을 생산한다. 공론의 장으로 자리매김한 온라인 미디어, 소셜미디어를 통해 유통되는 메시지의 양은 동시다발적이고, 방대하다. 온라인 공간에서는 새로운 이야기들이 끊임없이 발현되고, 이러한 담론들은 사람들 사이에서 회자되며, 공감대를 형성하고, 하나의 트렌드를 형성한다. 트렌드와 여론의 형성 과정에서 존재하는 사회적 가치들을 읽고 해석하는 것은 사회과학을 연구하는 학자들의 주요한 관심이다. 빅데이터를 이용하면 정치 영역에서 일어나는 혹은 일어날 수 있는 사건과 특정 주제에 대해 사람들의 인식을 알 수 있고, 시민들이 표현하는 정보를 통해 시민들의 감성을 읽을 수 있다. 시간의 변화에 따라 회자되고 소멸되는 키워드들을 파악하면 시민들이 중요하게 생각하는 이야기들의 추이를 파악할 수도 있다. 빅데이터를 통해 정치인, 정치조직, 시민단체, 시민들의 관계에서 소셜네트워크가 어떻게 엮이고 활용되는지 파악하고, 선거 과정에서 여론의 형성 과정을 추적하는 것이 가능하다.

책속으로 추가
결론적으로 메르스 사태도 세월호 참사와 마찬가지로 대통령 및 정부 책임론이 주류를 이뤘고 결국 정치적 사안으로 발전했다. 심지어는 ‘대통령 탄핵’ 등을 언급한 댓글들도 상당수 등장했다. 유일한 차이는 세월호 참사에서는 진보·보수 간 시각 차이가 상당했으나 메르스 사태와 관련해서는 이러한 차이가 매우 미미했다. 메르스 사태와 관련하여 언론 기사에서는 삼성병원 책임론도 상당히 강하게 제기되었으나, 댓글에서는 이런 현상이 상대적으로 약했다는 것은 흥미로운 부분이다. 대신 ‘대통령 및 정부 책임론’이 일관되게 제기되었던 것으로 보인다. _ 170~171쪽

1장 빅데이터의 시대
빅데이터 시대의 등장 | 빅데이터, 무엇이 다른가?

2장 정치권의 양극화
동물국회 | 양극화와 식물국회 | 비례대표는 전사인가? | 야당의 분당, 국회 표결 기록을 보면 알 수 있다? | 표결의 지역주의?

3장 소셜미디어의 쏠림
‘셀렙’의 쏠림과 여론 주도 | 트위터 팔로잉은 편향됐나? | SNS, 여론을 왜곡하는가? | 반향실의 공간, 트위터 이용자의 정서적 양극화

4장 보스와 계파정치
동교동계 대 상도동계 | 친박 대 친이, 친노 대 비노 | 새누리당, 계파 갈등으로 제1당 내주다 | 친노당·비노당 평행선 달리는 야당 | 계파별 투표 성향 | 현재 권력 대 미래 권력 | 개혁파는 존재하는가?

5장 이미지와 평판의 정치
이미지 정치의 힘 | 후보자 이미지와 네거티브 이슈 | 정치인의 평판, 선거를 좌우하다 | 발 없는 말은 천리 가야 좋다 | 안철수 신드롬의 안철수 이미지

6장 세대 갈등의 정치
청년 세대 감정의 분열

7장 일상의 정치화
이념적 소비 논쟁: 일상적 이슈의 정책화 | 반값등록금 논쟁: 블로그와 트위터의 이슈 차이 | 세월호 참사의 정치화 | 메르스 사태: 삼성병원 대 대통령 책임론

8장 언론생태계의 붕괴
퇴직 언론인 1인당 인터넷 언론사 1개 | ‘복붙 저널리즘’과 조폭언론 | 포털과 언론사 갈등 | 언론생태계 붕괴의 원흉은 포털?

빅데이터를 특징짓는 것은 방대한 규모(volume), 유형의 다양성(variety), 실시간 생산성(velocity)이다. 정보량이 ‘쓰나미’라고 불릴 정도로 팽창되었고, 자료가 생산되는 방식, 구성 등의 형태가 다양해졌다. 일상의 모든 순간에서부터 자료가 만들어질 수 있으며 그 형태는 언어, 사진, 음악, 동영상 등 수없는 비정형화된 자료이다. 앞으로도 기술 환경은 지속적으로 진화해나갈 것이고, 정보의 양과 질은 진화를 거듭할 것이다. 따라서 이러한 자료들이 사회현상을 이해하는 데 줄 수 있는 통찰력은 점점 늘어날 것이다.……국내 빅데이터 시장 규모는 2015년 기준 2623억 원 규모로 전년 대비 30% 이상의 성장세를 나타내고 있다. 기업에서는 빅데이터 자료를 비즈니스에 적극적으로 적용하여 새로운 가치를 창출하고 있다. SNS에 게재된 글을 분석하여 트렌드를 파악하고, 어떤 이슈들이 화제로 거론되는지 분석해 의사 결정에 활용하는 것이 기업의 빅데이터 활용의 대표적인 양상이다. 일반 대중들의 감정과 의견을 파악해 활용할 때 누릴 수 있는 유용성은 기업뿐 아니라 의료, 교육, 공공 부문, 정부, 정치권까지 광범위하게 적용될 수 있다. _ 20~21쪽

소셜미디어에 대한 빅데이터 분석은 설문과는 다른 장점이 있다. 설문조사는 평균값 등을 추정하고 전반적인 경향성을 알아보는 데 유용한 반면, 소셜미디어 등을 분석하여 여론에 대한 추론을 하는 것은 전체 모집단에 대한 대표성이 없어 평균 추정을 하는 것에는 큰 의미를 부여하기 어렵다. 설문은 연구자가 생각할 수 있는 영역에 대해서만 질문을 할 수 있고 참여자의 응답도 해당 영역에 국한될 수밖에 없다. 반면 빅데이터 분석은 소위 롱테일(long-tail)에 해당하는 다양한 의견과 심지어는 대중의 감성과 감정 상태도 파악이 가능하다. 즉, 빅데이터는 설문조사처럼 평균을 추정하는 데에는 적합하지 않으나 설문조사로는 알기 어려운 숨어 있는 현상을 파악하게 해준다. _ 22~23쪽

국회 표결 기록을 살펴보면 이러한 분당 사태는 어느 정도 예견된 것이었다. 우선 19대 표결 기록을 분석해보면 새정치민주연합은 새누리당에 비해 이념적 스펙트럼이 매우 넓었다. 새정치민주연합은 앞서 기술한 W-NOMINATE 점수로 보았을 때.822에서 .597까지 넓게 퍼져 분포한 반면 새누리당은 의원들의 숫자가 더 많았음에도 불구하고 .361에서 .999사이에 분포하여 스펙트럼이 새정치민주연합의 45%에 불과했다. 이러한 결과는 현 야권이 매우 다양한 세력으로 구성되어 있다는 것을 의미한다. 국회 표결 기록은 진보 진영이 왜 상대적으로 쉽게 분열하는지 보여주고 있다.
마지막으로 안철수 의원의 표결 기록도 흥미롭다. 안철수 의원은 지난 2013년 4월 재보궐선거를 통해 원내로 진출한 이래 새정치민주연합 소속 의원 130명 중 110번째로 보수적인 표결 성향을 보였다. 이는 새정치민주연합 주류와는 상당한 격차를 보이는 표결 성향으로써 특히 새정치민주연합 내의 강경파 의원들과는 확연히 구분되는 것이다. 이런 맥락에서 새정치민주연합 분당은 어쩌면 처음부터 예견된 결과였을지 모른다. _ 44~45쪽

경기도 수원시 국회의원 선거에 출마했던 박광온 후보자의 딸은 트위터에 ‘SNS로 효도라는 것을 해보자’라는 계정을 만들어 선거 기간 내내 화제가 되었다. 트위터 이용자들이 자주 쓰는 단어들을 십분 활용하고, 딸의 입장에서 후보자를 유머러스하게 표현해 트위터 이용자들과 거리감을 좁혔다. ……
SNS에서는 텍스트 정보와 사진, 동영상 자료가 결합되어 보기 쉽게 노출되어 누구나 새로운 콘텐츠를 생성해 유포할 수 있다. 정치인들이 이것을 잘 활용하면 수많은 팔로어들에게 효과적으로 매력을 어필할 수 있지만, 특정 맥락의 메시지만 자극적으로 부각되기도 쉬운 플랫폼이다. 온라인상에서 형성된 이미지들은 오프라인의 유권자들의 인식에도 영향을 준다.
_ 99~100쪽

소셜네트워크와 인터넷 커뮤니티, 방송 미디어에서 젊은 세대가 한국 사회를 표현하는 콘텐츠들이 생산되고 확산되고 있다. 온라인 공간의 네트워크는 젊은 세대가 느끼고 있는 감정 표현들에 대해 공감하고 확산하고 응집하는 기폭제 역할을 하고 있다. 세대 감정은 사회문화적 담론에서 머무르지 않고 정치적 참여를 만들어낸다. 정치인들은 친서민적인 이미지를 내세워 본인의 이력과 개인적인 배경을 ‘흙수저’처럼, 보통의 사람으로 프레이밍하기도 한다. 일반 대중의 정서와 비슷하게 자신을 위치시켜 지지를 확보하고자 하는 의도이다. _ 134쪽