2022대선이 D-56 시점입니다. 대선일까지 8주 남았습니다. 2022대선판은 야권의 단일화 이슈가 수면에 부상하면서 매일 역동적인 그림을 만들어가고 있습니다. 오늘 그리고 지난 한 주간 주요 후보들을 둘러싼 온라인상 대선 관련 관심의 흐름은 어떻게 진행되고 있을까요.

JTBC가 기획ㆍ개발한 빅데이터 분석 플랫폼 'JTBC빅데이터랩'이 실시간으로, 그리고 한 주간 누적으로 관심과 호감의 변화 양상을 추적합니다.

12일 오전 기준, 직전 24시간 분석한 데이터를 보겠습니다. 우선 호감도입니다.



더불어민주당 이재명 대선후보는 긍정감성 30.6%, 부정감성 36.15%, 중립 33.79%로 분석됐습니다. 5~11일 부정감성 평균이 33.59%. 약 3% 가량 상승했습니다.

눈에 띄는 점은 12일 자정부터 오전 11시 현재 부정감성 분석입니다. 46.16%로 크게 상승했습니다. 이 후보의 '변호사비 대납 의혹' 관련 녹취록 최초 제보자가 숨진 채 발견돼 경찰이 수사에 나섰다는 뉴스가 나온 뒤 호감도가 얼어붙고 있습니다.



국민의힘 윤석열 대선후보는 긍정감성 31.35%, 부정감성 33.52%, 중립 35.13%로 분석됐습니다. 5~11일 부정감성 평균이 33.59. 24시간 기준 윤 후보의 부정감성은 평균 수준에 수렴하고 있습니다. 12일 자정부터 오전 11시 현재 부정감성은 32.28%였습니다.



24시간 기준 두 후보 관련 핵심 연관 키워드는 어떻게 움직이고 있을까요.

먼저 이 후보입니다. '국민의힘', '안철수', '경제' 등이 많이 언급되고 있습니다. 하지만 이날 오전 변호사비 대납 의혹 제보자가 숨졌다는 사실이 알려지면 '대장동', '의혹', '대납', '변호사비', '발견' 등 이 사건 관련 연관어들의 언급량이 늘어나고 있습니다.

윤 후보는 '안철수', '이준석', '멸공'이 핵심 연관어 군집에서 중심을 이루고 있습니다. 정용진 신세계 부회장이 '멸공' 논란 관련 확전을 경계하며 한 발 뒤로 뺐지만 검색어 '윤석열' 앞뒤에서 '멸공' 연관어가 많이 언급되고 있습니다.



온라인 텍스트로 분석하는 이재명ㆍ윤석열 두 후보에 대한 관심지수는 어떻게 나오고 있을까요.

24시간 기준 실질언급량(*아래 용어설명 참조, ※ 검색어 관련 핵심어구(句)가 포함된 글 또는 기사만 따로 뽑아 계산한 언급량. 단순히 빈도만 세는 기계적 언급량 분석과 다르다)은 이 후보 3254건, 윤 후보 3513건으로 분석됐습니다.

이슈집중력(*아래 용어설명 참조)은 윤 후보(433.4)가 이 후보(421.7)보다 높았습니다. 이에 따라 관심지수(*아래 용어설명 참조)는 이 후보 49.3 vs 윤 후보 50.7로 분석됐습니다.

실시간 검색어 '대선'의 연관 검색어 군집에선 '안철수'가 중심 자리로 부상했습니다. 국민의당 안철수 대선후보는 표면상 단일화 가능성에 선을 긋고 있지만 대선판 빅데이터 분석은 단일화 변수를 중심으로 '안철수'가 많이 표출되고 있다는 것을 보여주고 있습니다.

한 주간 관심지수 추이입니다. 어떻게 요동쳤을까요. 두 후보의 관심지수가 40~60선 밴드에서 엎치락뒤치락 하는 양상입니다. 한쪽의 이슈 점화력이 세면 다른 쪽은 약화되는 2자 상대 비교 조건에서 40~60 밴드 안에서 관심지수가 움직이면 이슈 공방이 치열하다는 뜻입니다.

6일과 8일,10일 두 후보의 관심지수 경합이 40~60선 밴드를 벗어났습니다. 윤 후보의 관심지수가 67~68을 찍었습니다. 어떤 요인이 이런 집중 관심을 촉발했을까요. 함께 보시죠.

6일은 이준석 대표와 갈등이 극적 봉합된 날이었습니다. 8일 SNS에 올린 '여성가족부 폐지' 입장이 큰 반향을 불러왔습니다. 10일엔 안철수 국민의당 대선후보와 단일화 가능성을 놓고 이슈가 불이 붙었고 '멸공' 이슈 여진 속에서 윤 후보의 언급량이 크게 늘었습니다.

■ 용어 설명

실질 언급량 = 검색어 관련 핵심어구(句)가 포함된 글(또는 기사)만 따로 뽑아 계산한 언급량. 단순히 빈도만 세는 기계적 언급량 분석과 다르다.

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.

정용환 기자

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