더불어민주당 이재명 대선후보가 17일 강원도 원주시 소재 식음료업체의 공장을 방문, 시설을 둘러보기 위해 방진복으로 갈아입고 있다. 〈사진=연합뉴스〉l 대선전이 달아오르면서 진영간 공세 수위가 가파르게 올라가고 있습니다. 날선 대립의 접점은 이념이 투영된 정책이나 국정철학이 아니었습니다. 격돌의 파열음은 후보 주변, 특히 가족들로부터 불거져 나왔습니다. 가족 문제는 후보 못지 않게 여론의 감성이 민감하게 반응하는 이슈입니다. 뉴스·커뮤니티·블로그 등 온라인에 올라온 텍스트를 분석해 정치 동향을 읽는 'JTBC빅데이터랩'은 한 주간 주요 후보들을 둘러싼 핵심 이슈를 추적합니다.
JTBC 빅데이터랩 분석 결과, 금주(13~17일) 대선판을 달군 핵심 이슈는 '가족'이었습니다.
지지율 선두권을 달리는 주요 두 후보를 둘러싼 이슈, 그 이슈들을 관통하는 핵심 연관어는 어떻게 표출됐을까요. 더불어민주당 이재명 후보는 '아들'이었고 국민의힘 윤석열 후보는 '김건희'였습니다.
이재명 후보의 핵심 연관어 키워드 군집. 이재명 후보의 핵심 연관 키워드, '아들'의 실질 언급량(*아래 용어설명 참조)은 2843건으로 이 후보의 장남이 상습도박 의혹에 휩싸이면서 다른 키워드들을 빨아들이는 블랙홀이 되고 있습니다. 이 후보는 의혹이 처음 불거진 16일 하루 세 차례 사과를 한 데 이어 파장이 이어지자 연일 몸을 낮추고 있습니다. 이에 따라 '아들' 사건 관련 연관어 '도박(1394건)', '사과(1227건)'가 언급량이 많았습니다.
이재명 후보의 감성분석. 부정 문장에서 '아들' 키워드가 중심을 차지하고 있다. 감성 분석에서 아들 문제가 부정 감성을 장악하고 있는 모습을 잘 볼 수 있습니다.
이 후보에 대한 감성 분석. 감성 비중은 부정 감성이 45.13%를 차지하고 있는 반면 긍정 감성 23.44%, 중립 31.43%으로 분석됐습니다.
국민의힘 윤석열 대선 후보(오른쪽)가 16일 오전 서울 여의도 새시대준비위원회 사무실에서 열린 호남 출신인 윤영일 전 의원(가운데) 영입 환영식에서 윤 전 의원에게 붉은색 목도리를 둘러주고 있다.〈사진=연합뉴스〉 윤석열 후보의 핵심 연관 키워드, '김건희'의 실질 언급량은 5717건으로 윤 후보 아내 김건희씨의 허위경력 의혹 논란이 쟁점으로 부상하고 있는 상황을 반영하고 있습니다. 주초 김씨가 언론에 돌발 노출된 이래 김씨의 이력서에 허위 경력이 기재됐다는 의혹이 가라앉지 않고 있습니다. 연관어들도 '허위(1999건)', '경력(1709건)'의 언급량이 많았고 윤 후보와 김씨의 '사과(1523건)'도 많이 언급됐습니다.
윤석열 후보의 핵심 연관어 키워드 군집. 감성 분석 결과, '김건희' 키워드가 부정 감성에서 많이 표출됐고 연관 키워드 '허위' ,'경력'이 뒤따랐습니다.
윤석열 후보의 감성분석. 부정 문장에서 '김건희' 키워드가 핵심에 위치하고 있다. 
윤 후보에 대한 감성 분석. 감성 비중은 이 후보와 비슷한 양상이었습니다. 부정 감성(44.42%)이 긍정 감성(24.47%)과 중립(31.11%)보다 높게 분석됐습니다.
안철수 국민의당 대선후보의 자녀 안설희씨. 〈사진=로미 아마로 교수팀 홈페이지 캡쳐〉 한편 주요 두 후보의 가족 문제가 대선 정국 이슈 블랙홀이 된 가운데 안철수 국민의당 대선 후보가 가족 뉴스로 화제를 끌며 주목을 받기도 했습니다.
안철수 국민의당 대선 후보의 감성 분석 가운데 긍정 문장에서 많이 언급된 핵심 연관어 군집. 안 후보의 딸 안설희(33) 씨가 신종 코로나바이러스 감염증 관련 연구로 15일 미국 유력지 뉴욕타임스(NYT)에 보도됐습니다. 안씨가 소속된 미국 샌디에이고 캘리포니아대(UCSD) 로미 아마로 교수팀의 코로나 연구가 소개되면서 안씨의 활동도 알려지게 됐습니다. 안 후보 관련 감성 분석 결과 '설희', '가족' 키워드가 긍정 문장에서 많이 언급된 것으로 분석됐습니다. 안 후보는 16일 주요 두 후보가 가족 문제로 비상이 걸린 절묘한 시점에 설희씨와 화상 대화를 나눈 장면을 공개하며 일정한 대비 효과를 누린 것으로 풀이됩니다.
■ 용어 설명 :
실질 언급량 = 뉴스와 온라인 커뮤니티, 소셜미디어에서 검색어 관련 핵심 키워드ㆍ핵심 어구가 포함된 글(또는 기사) 건수
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.