국민의힘 윤석열 대선 후보와 이준석 대표가 7일 저녁 서울 마포구 합정동 홍익자율방범대를 찾아 대원들과 간담회를 하고 있다.〈사진=연합뉴스〉
2022대선 D-91입니다. 대선판은 수렴과 팽창이 교차하면서 역동적인 그림을 만들어내고 있습니다. 지지율 상위권을 달리고 있는 주요 후보들에 대한 온라인 관심은 어떻게 움직였을까요.
JTBC가 기획ㆍ개발한 빅데이터 분석 플랫폼 'JTBC빅데이터랩'이 실시간으로, 그리고 한 주간 누적으로 관심의 변화 양상을 추적합니다.
8일 오전 JTBC빅데이터랩 관심지수(*아래 용어 설명 참조)는 국민의힘 윤석열 후보 51.6, 더불어민주당 이재명 후보 48.4으로 나타났습니다. 관심지수는 두 후보에 대한 온라인상의 관심도를 100으로 환산해 실시간 비교하고 있습니다.
실질 언급량 비교에서 윤 후보는 2463건, 이 후보는 2179건으로 관심량은 비슷했습니다. 이슈 집중력에선 윤 후보(460.7)가 이 후보(432.1)보다 높게 분석됐습니다. 이에 따라 관심지수도 윤 후보의 우세로 나타났습니다.
더불어민주당 이재명 대선 후보가 7일 오후 서울 마포구 한 모임 공간(앤드스페이스)에서 무주택자들과 '주택청약 사각지대' 간담회를 하며 참가자들의 발언을 수첩에 적고 있다.〈사진=연합뉴스〉
관심의 집중력에서 이재명 후보보다 높게 나온 윤석열 후보에 대한 관심의 성격은 어땠을까요.
8일 오전 두 후보에 대한 감성 분석.
부정감성(38.1)이 긍정감성(26.9)보다 많은 것으로 분석됐습니다. 이 후보도 부정감성 35.4, 긍정감성 30.7로 부정감성이 많았습니다. 두 후보에 대한 호감도는 여전히 풀어야 할 과제라는 점을 알 수 있습니다.
8일 오전 윤 후보 핵심 연관 키워드 그래프.
8일 오전 11시 기준 두 후보에 대한 핵심 연관 키워드는 윤석열 후보는 '김종인' , 이재명 후보는 '정부'가 떠올랐습니다. 선대위 구성 과정에서 우여곡절을 겪었던 김종인 총괄선대위원장의 합류 이후에도 윤 후보에 대해 여전히 '김종인' 키워드의 연관 강도가 세다는 것을 엿볼 수 있습니다. 이 후보는 문재인 정부와의 차별화를 강화하는 행보 속에서 '이재명 정부'를 부각하면서 '정부' 키워드가 우세했습니다.
8일 오전 이 후보 핵심 연관 키워드 그래프.
한주간(2~8일)관심의 양과 질은 어떤 변동 양상을 보였을까요.
두 후보간 관심지수 격차는 3일 최대로 벌어졌습니다. 3일 저녁 윤 후보가 울산으로 내려가 지방을 전전하고 있던 이준석 대표를 만나 선대위 인선과 선거 전략을 둘러싼 갈등을 풀었습니다. 이 자리에서 김종인 국민의힘 전 비대위원장의 선대위 합류 의사도 확인하면서 주목도를 높였습니다.
관심지수 추이
주말 촘촘한 지방 일정으로 관심도를 높였던 이 후보와 윤 후보의 주말 관심지수 격차는 어떻게 됐을까요.
전북을 방문했던 이 후보와 부산에서 지지층 결집에 나섰던 윤 후보간 거의 차이가 없이 엎치락뒤치락했습니다.
아래 관심지수 추이 그래프를 함께 보겠습니다. 11월 3주간 이 후보의 주말 관심도 몰이가 확연히 드러났으나 마지막 주 윤 후보가 추격에 나서 12월 첫 주 주말엔 격차 없이 경합 국면에 들어갔다는 것을 알 수 있습니다.
주말 관심지수 추이. 이재명 후보(녹색 타원)가 격차를 벌려가다 윤석열 후보(보라색 타원)가 바짝 따라붙어 경합 국면에 들어갔다.
한 주간 누적 관심지수는 박빙관계였던 것으로 분석됐습니다. 감성분석에서도 부정감성이 더 높았습니다.
한주간(2~8일) 누적 관심지수 분석 결과.
한주간(2~8일) 누적 감성분석.
■ 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.
