2024년 대선을 앞두고 도널드 트럼프 전 대통령과 민주당 후보 간의 지지율이 팽팽한 접전을 벌이는 듯 보인다. 하지만 여론조사 결과와 달리 일부에서는 트럼프의 지지율이 실제로 압도적이라 주장했었다. 나도 마찬가지였다. 

표면적인 지지율 차이가 작은 것으로 나타나지만, 이는 정보 왜곡과 가상 지지율에서 비롯된 ‘버블 현상’일 가능성이 농후했기 때문이다. 특정세력과 미국의 일부언론들은 소셜 미디어를 통해 특정 여론조사 결과를 반복적으로 홍보하며, 헤리스가 광범위한 지지를 받는다는 인식을 심어주려는 전략을 강화 했었고 AI 알고리즘이 지배하고 있는 현시점에서는 그렇게들 보였다. 

가상 지지율의 ‘버블 현상’은 과거 정치적 사건에서도 볼 수 있었다. 2011년 이집트 타흐리르 광장에서의 시위는 SNS를 통해 조직되며 무바라크 정권에 대한 거대한 반정부 여론을 형성했다. 이 가상 공간에서 시작된 여론은 현실에서 강력한 정치적 동력으로 작용해 큰 변화를 일으켰다.

▲ 트럼프가 재집권의 성공했지만 미국도 여론조사의 문제점등이 많이 나타난 선거였다.

하지만 트럼프가 이길수 밖에 없다고 생각한 것은 트럼프의 정책은 현재 미국에서 벌어지는 다양한 정치현상과 1등 미국이라는 유권자들에게 많은 상처를 주었기에 이러한 자발적 연대현상이 나타날 수 밖에 없었다. 자발적 여론 형성이 아닌, 전략적으로 조작된 정보 왜곡에 기인한 현상은 늘 한계가 있다. 

이번 미국대선에서 버블 현상은 여론조사 방식과 샘플링 과정의 편향성에서 비롯된 문제이다. 여론조사기관의 성향에 따라 이제는 여론이 바뀌는 현상을 우리는 목도하고 있다. 한국에서도 보궐선거에서 이런 성향이 나타났다. 성향이 높은 인구에 중점을 두어 샘플링할 경우, 지지율이 과장될 수 있는 것을 목도했다. 

또한, 특정 매체가 헤리스의 지지율을 강조하는 정보만 집중적으로 전달하면서 대중은 헤리스가 실질적으로 지지율이 더 높다고 느끼게 된다.

이러한 정보의 왜곡은 현실과 가상 지지율의 괴리를 키우며, 정치적 혼란과 대중의 오해를 초래할 수 있다.

여론조사 자체의 한계도 지적할 필요가 있다. 많은 여론조사 기관이 신뢰할 만한 결과를 내기 위해 노력하지만, 조사 방식의 차이, 샘플링 방법의 편향, 문항 설계에서의 오차 등이 결과에 큰 영향을 미칠 수 있다.

예를 들어, 일부 조사기관이 전화 조사에 의존할 경우, 참여율이 낮아 특정 연령대나 지역의 응답률이 과소 또는 과대 대표될 가능성이 크다.

또한, 온라인 조사 방식은 디지털 접근성이 높은 젊은 층과 보수적 성향의 지지자들 간의 참여율 차이로 인해 지지율을 왜곡할 수 있다. 이러한 방식의 한계는 여론조사에서 편향된 결과가 나오는 원인이 될 수 있으며, 이는 정치적 의사결정에 혼란을 초래한다.

가상 공간의 여론과 현실의 지지율이 괴리될 때, 대중은 정보에 대한 신뢰를 잃는다. 헤리스 지지자들이 여론조사상의 트럼프와 박빙이다는 것을 신뢰했다가, 실제 결과가 예상과 다르게 나올 경우 혼란과 실망으로 이어졌다.

이는 결과적으로 선거 과정과 결과에 대한 불신을 초래하며, 정치적 분열을 더욱 심화시킬 위험이 있다. 정보 왜곡과 지지율 버블 현상은 정보화 시대 민주주의가 직면한 새로운 도전 과제다.

정보화 시대의 정치적 변동 속에서 가상 지지율은 그 자체로 정치적 영향을 미치지만, 그 과정이 공정하지 못할 때는 민주주의에 부정적 결과를 초래할 수 있다.

디지털 시대에 가상 공간은 여론의 빠른 확산을 가능하게 하지만, 그로 인해 오히려 가짜 뉴스와 왜곡된 정보가 정치에 혼란을 일으킬 수 있다. 이번 대선에서 가상 지지율과 실질 지지율 간의 괴리를 줄이려면 투명하고 공정한 여론조사 방식이 필요하며, 언론과 소셜 미디어는 신뢰할 수 있는 정보 제공을 통해 대중의 혼란을 최소화해야 할 것이다.