[In&Out] 여론조사 ‘팩트체킹’ 필요하다/한규섭 서울대 언론정보학과 교수

[In&Out] 여론조사 ‘팩트체킹’ 필요하다/한규섭 서울대 언론정보학과 교수

입력 2017-04-16 22:26
수정 2017-04-16 23:47
  • 기사 읽어주기
    다시듣기
  • 글씨 크기 조절
  • 댓글
    0
이미지 확대
한규섭 서울대 언론정보학과 교수
한규섭 서울대 언론정보학과 교수
제19대 대통령 선거를 20여일 남겨둔 시점에서 여론조사로 인한 논란이 뜨겁다. 차이가 많이 나는 조사결과들이 공표되다 보니 일반 유권자들은 혼란스러울 수밖에 없다. 여론조사에 대한 ‘팩트체킹’이 필요하다.

개별 여론조사에서는 다양한 왜곡이 나타난다. 우선 특정 성향의 유권자들이 체계적으로 숨는 경향이 있다면 이를 완전히 해결하기는 어렵다. 2012년 제19대 국회의원 선거가 대표적 사례다. 당시 여론조사는 새누리당의 참패를 예측했지만 ‘샤이 보수’ 현상이 나타났다.

더 큰 문제는 조사방식의 차이다. 가장 중요한 요소는 표본 할당 배율이다. 특정 계층의 응답자 수가 모자랄 경우 응답자가 해당 계층의 유권자를 대표한다고 가정하고 표본가중치를 부여한다. 매우 위험한 가정이다. 일단 할당 배율이 높은 조사는 의심해 볼 필요가 있다.

또 하나의 큰 문제는 ‘전화자동응답시스템’(이하 ‘ARS’)을 활용한 조사다. 거의 무비용으로 실시할 수 있어 많이 활용된다. 그러나 ARS 조사에서는 정치 상황에 따라 특정 성향의 유권자 응답률이 상대적으로 높거나 낮아질 가능성이 높다.

또 하나의 중요한 요소는 유·무선 전화의 배합 비율이다. 유선전화의 사용률이 점점 낮아지고 있는 상황에서 유·무선 혼합조사는 필수적이다. 그러나 어떤 비율로 둘을 배합해야 하는지에 대한 과학적·실증적 근거가 부족해 조사회사가 각자의 노하우에 따라 10%(유선)-90%(무선)부터 45%(유선)-55%(무선)까지 다양한 배합 비율을 적용하다 보니 서로 다른 조사 결과를 줄 수밖에 없다.

실제 지난주 10일부터 14일 사이에 여론조사심의위원회(이하 여심위)에 등록된 9개의 여론조사 결과를 살펴보면 두 요인들에 따른 경향성이 확실히 나타난다. 예를 들어 MBN-매일경제의 의뢰를 받아 리얼미터가 실시한 조사(14일 등록)에서는 문재인·안철수 후보의 지지율 차이가 14.7% 포인트(45.4%·30.7%)에 달하는 것으로 추정했다. 이 조사는 ARS 방식이었고 유선전화 혼합 비율이 10%로 매우 낮은 수준이었다.

바로 전날(13일) 여심위에 등록된 한국갤럽의 정기주간조사에서는 두 후보 간의 지지율 차이가 약 3% 포인트에 불과했다. 이 조사는 전화면접/유·무선 혼합(15%·85%) 방식으로 진행됐다. 반면 같은 날 여심위에 등록된 리서치뷰(프레시안 의뢰)의 조사는 두 후보의 지지율 차이를 약 9.5% 포인트로 추정했다. 이 조사는 ARS/무선전화로만 진행됐다.

10일에 등록된 조사들도 동일한 패턴을 보였다. 한국일보의 의뢰로 한국리서치가 수행한 전화면접/유·무선 혼합(23.5%·76.5%) 방식의 조사는 문·안 후보의 격차를 0.7% 포인트로 추정했다. 반면 같은 날 여심위에 등록된 리얼미터(이데일리 의뢰) 조사는 두 후보의 격차를 6.3% 포인트로 추정했다. 이 조사는 ARS-전화면접 혼합(79%·21%)/유·무선혼합(10%·90%) 방식으로 진행됐다.

유권자 입장에서는 어떻게 여론조사를 읽어야 할까. 다양한 여론조사를 함께 고려하면 개별조사의 왜곡이 서로 상쇄되는 효과가 있어 비교적 정확한 결과를 준다는 것이 최근 학계의 정설이다. 가령 유선전화 배합 비율이 높아지면 보수 후보, 무선전화 배합 비율이 높아지면 진보 후보의 지지율이 과대추정되는 경향이 있어 여러 조사를 종합하면 왜곡이 서로 상쇄되는 효과가 나타나는 것이다. 여론조사가 선거 결과와 정확히 일치할 수는 없다. 그러나 여론지형의 지표는 될 만하다. 자신이 지지하는 후보가 뒤지는 것으로 나왔을 때 여러 조사 결과를 비교해 보기를 권한다. 믿고 싶은 것만 믿지 않는 열린 마음을 가진 유권자들이 늘었으면 한다.
2017-04-17 25면
Copyright ⓒ 서울신문. All rights reserved. 무단 전재-재배포, AI 학습 및 활용 금지
close button
많이 본 뉴스
1 / 3
광고삭제
광고삭제
위로