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총선, Bigdata와 후보자 공천

김대현 칼럼니스트 l 기사입력 2024-03-04

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▲ 김대현 칼럼니스트     ©브레이크뉴스

거대 양당은 선거를 40여 일 남겨두고 공천을 속속 발표하고 있지만, 낙천한 후보자는 공천 결과에 반발하는 등 잡음이 이어지고 있다. 특히, 정치신인들은 현역의원보다 선거조직 구성이 체계적이지 못하고, 짧은 선거운동 기간 동안 인지도를 끌어올리는 데 한계가 있어 공천받기가 더욱 어려울 수밖에 없다. 더군다나, 당내 경선에서 당원들의 참여 비율을 낮추더라도 그들이 조직적으로 비공식 선거운동을 주도하는 만큼 경선에 미치는 영향력은 무시할 수 없다. 하지만, 선거 전체에 큰 영향을 미치지는 못한다.

 

그렇다면, 선거에 큰 영향을 미치는 요소를 확인하기 위해선 여러 선거를 종합적으로 분석하는 수밖에 없다. 즉, 기존 선거 결과를 기반으로 한 Bigdata를 활용하여 유권자를 분석하는 것이다. 그 한 예로 전국 선거구 중 가장 독특한 선거구를 살펴보면, 충남 ‘아산시을선거구’가 가장 특수한 경우라고 필자는 판단된다. 이 지역엔 S 전자가 입주해 있으며, ▲2만 여명의 근로자가 있는 것으로 알려져 있는 곳으로 도농복합 도시로 분류된다. 즉, 과거와 현재, 그리고 미래가 혼재해 있는 공존의 선거구라 볼 수 있다.

 

이 지역구는 2016년 아산시로부터 처음 분구되었으며, 지금까지 더불어민주당의 강훈식 의원이 줄곧 당선된 선거구다. 2016년 총선 이후 지방선거, 대통령선거까지 확장하여 Bigdata를 분석해 보면 유독 더불어민주당 후보에게 유리한 읍·면 지역이 나타난다. 그곳은 바로 S 전자가 위치한 배방읍과 탕정면으로 젊은 유권자들이 상대적으로 많이 분포하고 있다. 

 

두 지역의 유권자 수, Bigdata기반의 정치성향에 따른 유권자 분포, 지역의 유권자 특징을 살펴보고 난 후 선거이론 중 사회학적 이론의 적용에 따른 적합한 후보자를 모색하면 다음과 같다. 첫째, 유권자 수를 보면 2022년 6월 지방선거 기준 유권자 수는 배방읍 61,334명, 탕정면 20,191명이다. 둘째, Bigdata 기반(2020년 총선, 2022년 대통령선거와 지방선거)의 정치성향에 따른 유권자 분포로 무관심층이 배방읍 29.5%, 탕정면 25.0%이며, 적극 투표층으로 ▲보수층 21% ▲진보층 37% ▲부동층 15%로 나타났다. 두 지역에서 부동층이 보수계열의 정당 후보자에게 100% 투표를 하더라도 진보계열의 정당 후보자를 이길 수 없다. 셋째, 유권자의 특징을 보면, Bigdata를 Split Voters 분석으로 정당의 이념적 지지층과 정책적(인물 포함) 지지층으로 나눌 수 있겠지만, 가장 중요한 것은 두 지역에 위치한 2만여 명의 S 전자 근로자의 정치성향이 선거에 큰 영향을 미친다고 볼 수 있다. 마지막으로, 이를 종합적으로 볼 때, 선거이론에서 사회적 계층과 정치적 동질성 측면을 보면 유사한 사회·경제적 배경, 사회적 경험, 동일한 종교, 같은 거주집단 내 거주할 경우 정치적 동질성이 높다고 하였다. 여기서 종교와 거주지를 제외한다면, 이 지역 근로자 2만여 명의 사회·경제적 배경과 유사한 사회적 경험을 지닌 후보자 또는 이를 지지기반으로 하는 정당이 정치적 동질감을 형성할 가능성이 높다. 즉, 정치적 동질감을 높일 수 있는 후보자나 정당이 유권자의 표를 흡수할 가능성이 높아지는 것이다.

 

현재, 거대 양당 모두 후보자 공천에 내홍을 겪고 있다. 이를 극복하기 위해선 Bigdata를 잘 활용하는 것과 지역 유권자의 성향을 어떻게 분석해서 적합한 후보자를 공천하느냐가 공천 잡음을 줄이고 이기는 선거에 접근할 수 있을 것이다.

 

*필자/김대현 박사(kbslook@naver.com)

ㆍ한양대학교 정책학 박사

ㆍ국민대학교 정치대학원 정치학 석사

ㆍE&P전략연구소 대표

ㆍ선거·정치전략 연구자

ㆍ후보자 예상 득표율 시스템 BM 특허 국제 출원

 

*아래는 위 기사를 '구글 번역'으로 번역한 영문 기사의 [전문]입니다. '구글번역'은 이해도 높이기를 위해 노력하고 있습니다. 영문 번역에 오류가 있을 수 있음을 전제로 합니다.<*The following is [the full text] of the English article translated by 'Google Translate'. 'Google Translate' is working hard to improve understanding. It is assumed that there may be errors in the English translation.>

 

General election, bigdata and candidate nomination

 

The two major parties are announcing their nominations one after another with about 40 days left before the election, but noise continues, with optimistic candidates protesting against the nomination results. In particular, political newcomers are less systematic in organizing election organizations than incumbent lawmakers, and have limitations in raising awareness during a short campaign period, so it is bound to be more difficult for them to be nominated. Moreover, even if the participation rate of party members is lowered in intra-party primaries, their influence on the primaries cannot be ignored as they systematically lead unofficial election campaigns. However, it does not have a significant impact on the overall election.

 

If so, the only way to identify factors that have a significant impact on elections is to comprehensively analyze multiple elections. In other words, it analyzes voters using big data based on existing election results. As an example, looking at the most unique constituencies among constituencies across the country, the author believes that the ‘Asan City Eul constituency’ in South Chungcheong Province is the most special case. S Electronics is located in this area, and it is known to have about 20,000 workers and is classified as an urban-rural complex city. In other words, it can be seen as a constituency of coexistence where the past, present, and future are mixed.

 

This constituency was first divided from Asan City in 2016, and is the constituency in which Rep. Kang Hoon-sik of the Democratic Party of Korea has been elected so far. When analyzing big data by expanding to local elections and presidential elections after the 2016 general election, towns and townships that are particularly advantageous to Democratic Party candidates appear. Those are Baebang-eup and Tangjeong-myeon, where S Electronics is located, where a relatively large number of young voters are distributed.

 

After looking at the number of voters in the two regions, the distribution of voters according to political inclinations based on big data, and the characteristics of voters in the region, the search for suitable candidates based on the application of sociological theories among election theories is as follows. First, looking at the number of voters, the number of voters as of the June 2022 local elections is 61,334 in Baebang-eup and 20,191 in Tangjeong-myeon. Second, the distribution of voters according to political inclination based on Bigdata (2020 general election, 2022 presidential election and local elections) shows that the indifferent group is 29.5% in Baebang-eup and 25.0% in Tangjeong-myeon, and the active voting group is ▲ conservatives 21% ▲ progressives 37% ▲ The floating class was found to be 15%. Even if the swing voters in both regions vote 100% for the conservative party candidate, they cannot defeat the progressive party candidate. Third, looking at the characteristics of voters, big data can be divided into ideological supporters and policy (including personality) supporters of political parties through Split Voters analysis, but the most important thing is that the political inclinations of the 20,000 S Electronics workers located in the two regions have a significant influence on the election. It can be seen as having an impact. Lastly, looking at this comprehensively, in terms of social class and political homogeneity in election theory, it is said that political homogeneity is high when people have similar socio-economic backgrounds, social experiences, the same religion, and live in the same residential group. Excluding religion and place of residence, there is a high possibility that candidates with social experiences similar to the socio-economic backgrounds of the 20,000 workers in this region, or political parties based on such candidates, will form a sense of political identity. In other words, candidates or parties that can increase political homogeneity are more likely to absorb voters' votes.

 

Currently, both major political parties are experiencing internal strife over candidate nomination. To overcome this, making good use of big data and analyzing the tendencies of local voters to nominate suitable candidates will help reduce nomination noise and lead to winning elections.

 

*Author/Dr. Daehyun Kim(kbslook@naver.com)

ㆍPh.D. in Policy Studies, Hanyang University

ㆍMaster of Political Science, Graduate School of Political Science, Kookmin University

ㆍCEO of E&P Strategy Research Institute

ㆍElection and political strategy researcher

ㆍInternational application for BM patent for candidate expected vote rate system

 

 

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