이슈가 터질 때마다 후보에 대한 관심의 초점이 큰 진폭을 보이면서 이동합니다. 'JTBC빅데이터랩'은 이 초점이 어떻게 움직이고 있는지 생생하게 추적합니다.
24일 오전 기준 더불어민주당 이재명 후보와 국민의힘 윤석열 후보의 관심도 분석. 24일 오전 기준 JTBC빅데이터랩 관심지수(*아래 용어 설명 참조)는 더불어민주당 이재명 대선후보 48, 국민의힘 윤석열 대선후보 52로 나타났습니다.
실질 언급량에선 윤 후보가 1519건으로 이 후보(873건)보다 앞섰고 이슈 집중력(*용어 설명 참조)에서도 이 후보(30.6)보다 윤 후보(33.6)가 효율적이었습니다.
뉴스ㆍ커뮤니티ㆍsnsㆍ블로그 등 온라인 텍스트를 분석하는 JTBC빅데이터랩의 관심도 분석은 일반 여론조사의 후보 지지도와는 다른 개념입니다. 특히 발표 시점 2~4일 전 여론을 묻는 여론조사와 달리 빅데이터랩의 관심도 분석은
실시간으로 정치 동향에 대한 유권자들의 생각을 읽는 선행 지표입니다.
윤 후보는 23일 오전 11ㆍ12대 대통령을 지낸 전두환씨의 사망 소식이 전해진 뒤 관련 뉴스와 게시판 글들이 쏟아지면서 관심도가 급상승했습니다. 특히 윤 후보는 조문 의사를 밝혔다가 입장을 번복하는 과정에서 논란의 초점이 됐습니다. 이슈 집중력이 높아진 배경으로 분석됩니다.
더불어민주당 이재명 후보와 국민의힘 윤석열 후보의 실시간 감성 분석. 에선 두 후보 모두 부정 인식이 높았습니다. 긍정은 윤ㆍ이 후보가 비슷하게 나왔으나 부정 감성은 윤 후보가 더 높게 나왔습니다. 일주일 누적에서도 비슷한 양상이었습니다.
더불어민주당 이재명 후보와 국민의힘 윤석열 후보의 일주일(17~23일) 누적 감성 분석. 는 한 때 이 후보가 최대 간격을 벌리며 윤 후보를 앞서다가 막판 전두환씨 사망 이슈가 부각되면서 다시 좁혀졌습니다. 격차가 벌어졌던 20일 이 후보에 대한 관심도는 72까지 치솟아 28에 그쳤던 윤 후보를 크게 앞섰습니다.
『윤석열 44.1% 이재명 37.0%…격차 2.7%p 줄었다ㅣ리얼미터(11.24, JTBC)』는 기사 등
이번 주 각종 여론조사 결과에서 두 후보간 지지율 격차는 달랐지만 공통적으로 윤 후보의 컨벤션 효과가 사라지고 있다는 분석이 나오고 있는데, 빅데이터랩 관심지수 추이에서도 이런 기류를 엿볼 수 있습니다. 
두 후보의 관심지수 추이. 그래프에서 보듯이 두 후보에 대한 관심도가 이렇게
요동치는 이유는 뭘까요.
정한울 한국리서치 연구위원은 “본격적인 대선 운동이 시작되기 전 시간이기 때문에 강성 지지층과 정치 고관여층의 관심이 많이 반영된다”며 “중도ㆍ무당층의 관심이 반영돼야 출렁임이 잦아들면서 안정세를 보일 것”이라고 말했습니다.
규모가 큰 중도ㆍ무당층의 관심이 본격적으로 표출될 때면 두 후보간 관심도 지형이 윤곽을 드러낼 것이라는 얘깁니다.
이 기간 중 이 후보는 청년층 민심 이반과 대장동 개발사업 특혜 의혹에 대해 사과하면서 관심의 초점을 끌어당겼습니다. 또 아내 김혜경씨와 대전ㆍ충북 지역을 방문해 여러 일정을 소화하면서 대중 노출 빈도를 한껏 끌어올렸습니다.
반면 윤 후보는 선대위 구성과 인선을 둘러싼 진통이 3주째 이어지면서 관심이 이완된 것으로 분석됐습니다. 김종인 전 국민의힘 비대위원장과 물밑 '밀당'이 거듭되면서 기시감을 느낀 유권자들의 피로감이 반영된 것으로 풀이됐습니다.
정 위원은
“이재명 후보의 경우 청년 문제부터 대장동까지 사과 메시지를 보낼 때 여론의 관심이 커진다면 윤석열 후보는 정권교체에 대한 기대감이 커질 때 여론이 적극 반응한다”고 설명했습니다.
■ 용어 설명 :
실질 언급량 = 뉴스와 온라인 커뮤니티, 블로그, SNS에서 검색어 관련 키워드ㆍ핵심 어구가 추출된 글(또는 기사) 건 수
이슈 집중력 = 언어군집(키워드ㆍ핵심 어구들로 형성)의 밀도를 계산한 함수값
관심 지수 = 비교 대상들의 이슈 집중력을 100으로 환산해 나타낸 값
※ 빅데이터 분석은 선거 여론 조사와 다릅니다. 세대와 성별, 지역 등에 따라 표본 추출을 하는 여론조사와 달리 빅데이터 분석은 온라인에 올라온 텍스트만 분석합니다. 온라인상의 정치 관련 생각과 마음을 읽는데 특화된 분석 방법이기에 후보에 대한 지지도를 묻는 여론조사와 근본적으로 다릅니다. 분석 방법과 데이터 출처 등은 관련 기사(https://news.jtbc.joins.com/article/article.aspx?news_id=NB12033954)에서 참조하시기 바랍니다.