윤석열 지지율이 14%라는 확증편향은 경계해야

모 인터넷 방송에서는 윤석열 지지율이 14%라고 하는데 이는 여론조사처의 조사가 아니라 인터넷 SNS에 기반으로 한 빅데이터 분석의 결과라고 한다. 그러면서 이 빅데이터 분석이 실제 여론을 정확하게 보여주고 있다는 말을 덧붙인다. 

 

그러나 나는 이러한 생각이 확증편향이라고 생각한다. 빅데이터라는 것은 SNS 상의 데이터를 정형 혹은 비정형으로 수집하여 대량의 데이터에서 유의미한 어떤 관점들, 강조점, 시사점들을 얻어내는 것이다. 이 과정에서 어떤 관점으로 데이터의 추이나 유의미한 정보를 파악 할 것인가?에 대한 창의적 접근이 필요하고 그 과정에서 데이터 마이그레이션이 발생하기도 하는 것이고 시계열로 누적된 기계 학습 알고리즘에 의한 분석으로 새로운 평가를 도출할 수도 있다.

 

※혹자는 심지어 단순 데이터 축적과 통계 계산만을 가지고 빅데이터라고 하는 자도 있는데 이는 빅데이터 용어의 남용이다. 

 

그런데 이 빅데이터는 고르게 선정한 모집단이 애시당초 없다. 심지어 컨텐츠 생산의 빈도에 있어서 각 개인의 생산력 차이를 감안하지 않는다. 따라서 윤석열의 언행에 대해서 열받은 사람들이 만드는 압도적인 컨텐츠 수에 의한 편중된 분석결과가 나올 수 밖에 없는 것이다. 인터넷 SNS 여론은 개인간의 생산력 차이를 가진다는 대전제가 있기에 대통령 지지율 평가에서 빅데이터가 더 정확하다 말 할 수 없다.

 

예컨데 윤석열을 지지하는 사람은 작금의 논란에 대해 아쉬움이나 불만을 인터넷에 한두번 적는다 치면(보통 사람은 불편한 사실을 회피하려는 경향이 있다.) 반면 원래 윤석열을 미워하며 몰락시키고 싶어하던 사람이 윤석열에 열받은 상태라면 윤석열의 실수에 대한 집중과 SNS 글 생산 탄력성이 높아서 인터넷 여기저기를 떠돌며 윤석열을 저주하는 SNS 글을 하루에도 10개 이상 게재하는 일은 흔하게 벌어지는 현상이다. 때문에 빅데이터는 데이터의 편협성을 예방할 수 없고 여러 성향으로 고르게 구분하는 모집단을 대상으로 한 분석이 아니다.

 

 

 

빅데이터에서 어떤 유의미한 사업 아이템이나 방향을 얻어낼 수는 있어도, 그것을 정치나 사회 관념에 대한 객관적이고 공정한 여론 조사 자료로 활용하기에는 부적합하다. 만일 빅데이터를 마치 (공정한 조사 과정을 거쳐야 했을) 여론 조사 툴처럼 활용했다면, 이는 "활성도가 높은 네티즌"에 국한된 의사의 추이로써 참고자료만 되어야 한다. 국민 여론을 보여주는 정확한 수치라고 믿을 근거는 없다. 그런데 소위 민주당 지지자 중에 사고의 객관화가 잘 안되고 확증편향에서 허우적 대기를 잘하는 자들은 빅데이터 분석이 더 정확한 거라며 거품을 문다. 

 

빅데이터의 본질과 통계조사의 본질을 모르니까 빅데이터로 확증편향하며 자기만족에 빠져 있는 거 아닌가? 민주주의 시민이 되려면 스스로 좀 생각의 객관화를 할 줄 알아야 하고 논리적 사고력을 키워야 하고 스스로 확증편향에 빠지지 않도록 훈련을 해야 한다. 그러지 않으면 그저 빠짓거리나 하고 정치인이나 언론인, 오피니언 리딩하는 교수따위 대한 우상숭배나 하면서 자신이 마치 민주진영의 파수꾼이라도 되는 양 믿고 살게 된다. 

 

그러나 이들이 하는 짓을 명백히 독재 체제에나 어울릴 노예짓이다. 

 

전 정권인 민주당이 왜 정권을 잃었는지에 대해 깊이 반성하고 비판하고 그에 대한 대안을 만들거나 변혁을 하고 난 후에, 그때 가서야 비로소 정권을 다시 획득할 자격이 주어지는 거다. 윤석열이 아무리 주접떨고 있어도 또다시 내로남불 민주당이 반성 없이 다시 정권을 쉽게 얻는 건 국민의 입장에서는 불행한 일이다. 상대방의 헛발질에 웃지나 말고 반성부터 해라. 

 

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