[단독] 이재명도 쓴 ‘AI 전략지도’, 與 지선 때 ‘이렇게’ 업그레이드 한다

민주연구원, ‘선거지형·인구유동·소비 패턴’ 데이터 모아 통합 인프라 구축
“이 시간엔 홍대입구역 대신 아파트 유세가 더 효율적” 전략 실시간 공유
‘이해찬의 유산’ 2020년 처음 도입…역대 최다 의석 180석 확보의 숨은 비결
SNS·뉴스 댓글 여론도 AI 통해 모니터링…가짜뉴스도 실시간 찾아내 대응
송창욱 부원장 “‘초정밀 타깃 선거’의 시대…데이터 토대로 유권자와 대화”

(시사저널=강윤서·변문우 기자)

챗GPT 생성형 이미지

#평일 오후 7시. 마포구청장 후보가 가장 많은 마포구민을 만나 유세할 수 있는 곳은 어딜까. 일반적으로 유동인구가 가장 많은 '홍대입구역' 일대를 떠올린다. 그러나 사람이 몰린다고 반드시 마포구청장 선거 투표권자가 많은 건 아니다. '마포구민'만을 기준으로 유동인구를 분석하면, 홍대입구역보다 특정 아파트 단지 앞이 더 효율적인 유세 거점이란 결론이 나올 수도 있다. 

더불어민주당은 6·3 지방선거에서 이처럼 '감'이 아닌 '데이터'와 '과학'을 활용한 이른바 '전략지도' 시스템을 도입한다. 전략지도는 AI(인공지능)로 빅데이터를 체계적으로 정밀 분석해 웹(web) 기반 지도로 시각화한 선거 전략용 지리정보 플랫폼이다. 마포구청장 후보의 사례처럼 어느 동네에, 어떤 유권자들이, 언제, 어떻게 움직이고, 어떤 특성을 갖고 있는지를 한 눈에 볼 수 있다. 

8일 시사저널 취재를 종합하면, 당 싱크탱크인 민주연구원은 지방선거를 앞두고 이런 시스템을 개발해 광역·기초단체장 후보 캠프와 중앙당에 제공한다. 전략지도를 활용하면, 지역·연령·성별, 평일과 주말, 출근·퇴근 시간대별 인구 흐름 등에 따라 어디에 유세차를 보내고, 어떤 메시지를 집중할지 등 실시간 전략을 세울 수 있게 된다. 과거에는 전체 유권자를 향해 비슷한 메시지를 던졌다면, 이제는 동네별·아파트단지별·연령별·관심사별 등으로 세분화해서 다른 메시지를 전하는 '초정밀 타깃 선거'가 가능해진 것이다.

이재명 대통령 역시 지난해 대선 당시 전략지도를 적극 활용한 바 있다. 전략지도는 2020년 제21대 총선 때 이해찬 대표 체제에서 처음 시범적으로 도입됐다. 당시 민주당은 이 같은 데이터 기반 선거 전략을 토대로 역대 최다 의석인 180석을 확보했다. 이후 제22대 총선, 제21대 대선 과정에서 전략지도의 분석 범위와 정밀도를 대폭 발전시켰다. 특히 유동인구·소비 데이터, 실시간 트렌드 분석 등을 결합해 후보 캠프에 더 풍부한 정보를 제공해왔다. 

2026년 전략지도는 여기서 더 업그레이드 된 버전이다. 먼저 중앙선거관리위원회 선거 데이터, 공공 데이터, 유동인구·소비패턴 등 흩어져 있는 정보를 한곳에 모으는 '통합 인프라'를 구축했다. 또 선거기간 동안 여론과 이슈 흐름을 상시 모니터링해 전략지표가 흔들리는 지역에는 즉각 대응하고, 선거 이후에는 이 데이터를 정책 평가와 다음 선거 전략에 다시 반영하는 구조도 개발했다. 

제21대 대통령에 당선된 이재명 당선인이 6월4일 여의도 국회앞에서 열린 국민개표방송에 김혜경 여사와 함께 참석해 손을 들어 인사하고 있다. ⓒ시사저널 이종현

유권자 '정밀 타깃팅' 해 실시간 '선거전략' 제공 

전략지도에는 어떤 데이터가 활용될까. 우선 민주연구원의 자체적인 유권자 지형 데이터가 들어간다. 더불어 국가데이터처의 마이크로데이터, 통신사의 유동인구 데이터 등 여러 출처의 빅데이터를 한 데 모아 분석한다. 특히 나이·성별 인구통계에 그치지 않고, 소득 수준, 소비 패턴(신용카드 사용 기반), 직업군·생활양식 등 '생활 데이터' 결합해 보다 입체적인 유권자 정보를 제공한다. 단 개인정보보호법에 의거해 철저히 비식별화된 집합 데이터 위주로만 활용된다. 

데이터 분석 결과는 크게 세 가지 정보로 지도 위에 펼쳐진다. 먼저 '유권자 지형' 정보다. 이는 선관위에서 제공하는 최근 선거 결과(득표율, 투표율 등)를 동·투표구 단위까지 가공해, 정당·후보별 강세·약세 지역을 지표화한 데이터다. 가령 전통적 지지기반은 어딘지, 승부처와 박빙 지역은 각각 어딘지, 상대 정당이 우세한 지역은 어딘지 등이 지도 위에 직관적으로 표시된다. 

'지역 유권자'의 특성도 제공된다. 예컨대 각 지역에 거주하는 유권자의 세대 구성 비율(청년·중장년·고령층 비중), 가구 소득과 자산 수준, 소비 패턴 등이다. 이를 통해 청년 1인 가구 비중이 높은 동네인지, 자영업·소상공인이 많은 상권 중심지인지, 고령층 비율이 높은 주거 단지인지 등을 파악할 수 있다.

마지막으로 '지역 환경 및 유동인구' 현황이 표시된다. 여기에는 상권 발달 정도, 지하철역·버스정류장 등 교통 요충지, 공원·문화시설 등 생활 인프라에 더해, 통신사 데이터를 활용한 시간대별 유동인구 흐름 정보 등이 포함된다. 

ⓒ시사저널 양선영

후보들은 해당 정보를 통해 유세 동선, 자원 배분, 공약 우선순위를 세울 수도 있다. '30대 맞벌이 부부'가 많은 아파트 단지에는 주거·보육·교통, '어르신 비율'이 높은 지역에는 돌봄·의료·복지 중심으로 메시지를 조정하는 식이다.

과거 선거 직전 보고서를 받아보는 식의 선거분석과 달리, 언제든 접속해 최신 정보를 확인할 수도 있다. 특히 여론조사, 유동인구, 이슈 확산 상황 등 시시각각 달라지는 변수를 반영해 전략을 수정하면서 상시 시뮬레이션 선거로 전환시킨다. 모바일 기기에서도 실시간 정보 조회가 가능해지면, 후보가 이동 중에도 지도를 확인해 일정·동선을 조정할 수 있다.

송창욱 민주연구원 부원장은 시사저널에 "AI 시대 속 변화한 선거 패러다임은 '데이터를 통한 유권자와의 대화'"라고 강조했다. 특히 그는 "(선거가 점점) 감(경험)과 조직 중심이 아니라 데이터와 알고리즘 중심으로 바뀌고 있다"며 "온라인·모바일 공간에서 생성되는 유권자의 목소리를 AI가 실시간으로 분석해 어떤 정책과 메시지가 공감을 얻는지, 어디에서 반발이 나오는지 빠르게 파악하고 전략에 반영할 수 있어야 한다"고 말했다. 

민주당 전략기획위원회 핵심 관계자도 시사저널에 "이번 선거에선 AI 예측 시스템을 통해 여론조사 지표부터 뉴스나 유튜브 댓글 등 흩어져있는 민심 데이터를 종합해 모니터링하고 선거 전략에 반영할 계획"이라며 "특정 상황에서 여론이 어떻게 반응하는지도 실시간으로 예측할 수 있고, 가짜뉴스 유통에도 적절히 대응할 수 있을 것이다. 소위 'AI 선거'를 통해 우리가 시대의 트렌드에 앞서갈 것으로 기대한다"고 말했다. 

다만 송 부원장은 데이터의 공정성·투명성·규제 장치에 대한 논의도 필요하다면서 "AI는 정밀도, 속도, 위험성 측면에서 선거전략에 영향을 미친다"고 짚었다. 그는 "더 정교한 전략을 만들고 실시간 전략수정이 가능하다"면서도 "이와 동시에 알고리즘 편향, 마이크로 타기팅, 가짜뉴스·딥페이크 같은 문제가 선거의 공정성과 유권자의 자율성을 해칠 수 있다. 따라서 기술 발전과 함께 규범·제도적 안전장치를 마련하는 것이 중요하다"고 강조했다.