ㆍ2017년 대선 이후로 잠잠해진 한국의 '정치 빅데이터 낙후' 원인은 "지난 10여 년 간 정치영역에서 빅데이터 활용? 글쎄요." 잠시 뜸을 들이던 한 빅데이터 전문가는 이렇게 말을 이었다. "굳이 이야기하자면 (정치권과 빅데이터 업계는) 일종의 공생관계라고나 할까요. 분석 능력이나 전문성은 고려 대상이 아닙니다. 결국 아는 후배나 정치적으로 빚을 진 사람이 운영하는 빅데이터 업체들이 독식합니다. 여·야 모두 마찬가지예요. 의석수가 많은 정당은 국고보조금도 적지 않게 받고 있습니다. 정책개발을 하라고 정당연구원 같은 데 돈을 주는데, 정책개발보다 대부분 정치적으로 딸린 식구들 인건비로 나가더군요." 빅데이터 선거. 2016년 총선이나 2017년 대선 때까지 많이 거론되던 이야기다. 빅데이터 활용 능력에 선거의 승패가 달려 있다는 주장이다. 빈말이 아니다. 2016년 총선 때 조사결과공표방식을 "최소 110석에서 155석까지 예측되었다"는 식으로 바꾸기 전까지 역대 총선 여론조사 판세 예측은 모두 틀렸다. 새로 바뀐 방식은 승패를 논할 수 없는 방식이었다. 전국적으로 꾸려지는 대선과 지역단위로 치르는 총선은 근본적으로 다르다. 지역 결과 예측에서 전국 단위 샘플링의 정확성이 떨어지는 것이 원인으로 지목됐다. 예측 실패 여론조사 대신 빅데이터 부각"2016년 총선은 거대 양당 중심으로 형성된 선거였다. 한국갤럽의 여론조사 결과 3월 평균 지지율을 보면 지금과 정반대였다. 자유한국당의 전신인 새누리당이 39%, 민주당이 21% 국민의당이 9%였다. 그런데 그때 이미 빅데이터에서는 국민의당이 치고 올라가는 모양새를 보였다. 실제 득표에서 국민의당은 27%를 받았다. 9%에서 27%다. 빅데이터가 여론조사를 대체할 수는 없지만 추세나 흐름을 예측하는 데서는 유효한 도구였다." 유승찬 스토리닷 대표의 말이다. 흔히 여론조사와 빅데이터 예측을 상호보완적인 것으로 생각하지만 양자는 출발선부터 다르다. 측정되는 시점의 국민 여론을 단면으로 잘라 보여주는 것이 여론조사라고 한다면, 빅데이터 예측은 '베이지안 로직'에 근거한 결정론이다. 베이지안 로직은 한 사람이 과거에 내린 어떤 결정이 현재 내릴 결정에 영향을 미친다는 전제를 기반으로 하고 있다. 중요한 것은 '데이터에 기반을 둔 통찰'이다. 빅데이터적 시각에서 통찰이란 '과거에는 주목받지 않았던 데이터의 집산에서, 미시적인 데이터에서는 드러나지 않는 맥락을 찾아 제시하는 능력'이다. 베이지안 로직은 흔히 '도박사의 룰'이라는 별명으로도 통한다. 전혀 가능하지 않을 것 같은 게임의 승률 계산 등에 활용되고 있다. '파이브서티에잇(538)닷컴'을 운영하는 네이트 실버가 개척한 방법론이 대표적이다. 538닷컴은 미국의 정치·선거 예측분석을 핵심 콘텐츠로 하는 데이터저널리즘 사이트로, 여기서 538은 미국 대선 선거인단 수를 의미한다. 원래 프로야구나 프로농구 경기결과 예측에 흥미를 느끼던 실버는 '정치 예측이 프로게임 예측보다 훨씬 더 쉽고 간단하다는 것을 깨닫고' 데이터기반 정치 사이트를 오픈했다. 10여 년 전 빅데이터가 정치영역에서도 예측 도구로 활용되기 시작했을 때 주로 분석의 대상이 되는 것은 트위터였다.
2016년 총선에서 여론조사를 통한 판세 예측 결과가 틀린 가운데 '베이지안 로직'을 기반으로 한 빅데이터 예측은 적중하며 활용성이 거론되었으나 사실상 정치권과 빅데이터 업계가 분석 능력이나 전문성이 아닌 인맥으로 공생관계에 놓이면서 유효성이 의심받고 있다.