엉터리 여론조사

서의호 포스텍 명예교수·산업경영공학

젊은이의 거리 홍익대 앞에서 여론조사를 한다고 하자. 어떤 스타일의 옷을 좋아하느냐고 묻고 다수가 진바지를 좋아한다고 하면 우리 국민들은 진바지를 좋아한다고 여론조사 결론을 내리면 될까? 조사대상 표본의 오류이다. 65세 시니어 운전자의 교통사고가 증가한다는 보도를 종종 접한다. 시니어의 절대 숫자가 늘고 있다면 당연히 시니어의 교통사고가 느는건 인구 고령화 시대에 당연한 것 아닌가? 한걸음 나아가 전체 교통사고에 시니어 운전자의 비율이 매년 높아진다고 대서특필하는 언론도 있다. 인구 중 65세 시니어 비율이 늘고 있고 그 늘어가는 비율과 시니어 운전자의 비율이 함께 고려되어야 하는데 그렇지 못한 분석의 오류가 있다.

질문 방식도 문제가 있다. 최근 한 기관의 여론조사는 공수처 찬성이 반대보다 더 많다라고 발표했다. ‘고위 공직자 범죄를 수사하는 공수처 설치 법안’의 찬반을 물은 결과다. ‘고위 공직자 범죄’를 수사한다는데 반대할 사람이 몇이나 될까? 인사권을 좌지우지할 수 있는 공수처를 만드는 건 권력 강화책에 불과하다는 야당의 반론이 질문에는 전혀 반영되지 않았다. 조사방식의 오류이다.

표본의 오류, 분석의 오류, 조사방식의 오류가 ‘엉터리 여론조사’를 이끌고 있다. 정치적 이해집단들은 아전인수의 여론조사 결과를 인용하여 자기네가 우세하다고 여론을 오도한다.

특히 정치적인 여론조사는 샘플의 문제가 더욱 심각하여 엉터리 여론 조사를 부추긴다. 가령 1만명에게 전화를 걸었다 하자. 그 중 1천명과 통화가 되었고 100명이 답을 했다고 하자. 그래서 51명이 여당의 후보나 여당을 지지하고 49명이 야당의 후보나 야당을 지지했다면 여당후보와 여당이 더 지지를 받고 있는 것이라는 결론을 내릴 수 있는 것인가? 오차 범위라는 부칙을 단다고 해도 여전히 여론을 오도할 개연성이 충분하다.

위의 전화 여론조사가 신빙성을 가지려면 다음 두가지의 통계분석이 따라야 한다. 첫째 전화를 잘 받는 사람과 잘 안받는 사람의 성향분석, 둘째 전화응답을 거부하는 사람과 거부하지 않는 사람의 성향분석이 필요한 것이다.

완전 무작위라는 것이 있다. 시뮬레이션이라는 모의분석 예측에서 가장 중요한 가정이다. 위의 예에서 전화를 안받는 사람들과 응답을 거부한 사람들의 집단이 완전무작위에서 발생한 것이라면 여론조사의 결과는 신뢰를 갖는다. 그러나 무작위가 아니라면 여론조사는 오도되는 것이다. 더구나 정치적인 조사에는 ‘역선택’논란도 있다. 야당 후보 중 누가 제일 좋은가라고 물으면 여당 지지자들은 야당후보를 약화시키기 가장 약한 후보를 지지 한다고 역선택 거짓말을 하게 된다. 이러한 다양한 오류로 인한 엉터리 여론조사는 이제 손을 볼 때가 된 것 같다.

여론조사는 민주사회에서 필요한 하나의 정보이기도 하다. 그러나 각종 오류로 점철된 여론 조사가 횡행한다면 그것도 공정성을 중요시하는 민주사회에 역행하는 것이다. 이제 엉터리 여론조사는 끝을 내자.