한국언론진흥재단 대구지사, ‘선거보도와 데이터 분석 취재 실습’ 전문연수 개최

[한국유통신문= 김도형 기자] 6.3 지방선거를 앞두고 지역 언론인들의 취재 역량을 강화하기 위한 열기가 뜨겁다. 한국언론진흥재단 대구지사는 지난 4일, MBC 데이터 전문 장슬기 기자를 초청해 <선거보도와 데이터 분석 취재 실전: 이론과 사례> 연수를 진행했다.

이번 연수는 단순한 이론 강의를 넘어, 현직 기자가 직접 운영하는 여론조사 분석 모델 '여론M'의 노하우를 공유하고, 챗GPT와 구글 마이맵(My Maps)을 활용한 실습 위주로 구성되어 큰 호응을 얻었다.

후보자의 동선에 전략이 숨어 있다

강연자로 나선 장슬기 기자는 선거 취재에서 활용 가능한 데이터의 범위를 강조하며 포문을 열었다. 후보자의 단순한 발언을 받아 적는 수준을 넘어, 투표구 단위(읍·면·동) 개표 데이터, 후보자 재산 및 범죄 이력, 유권자 인구 이동 데이터 등을 입체적으로 분석해야 한다는 조언이다.

특히 장 기자는 '후보자 동선 데이터'의 중요성을 언급했다. 그는 "후보자가 특정 지역을 반복해서 찾는 것은 그 지역을 전략적 요충지로 판단했기 때문"이라며 "동선을 지도에 시각화하는 것만으로도 선거 캠프의 유불리 전략을 읽어낼 수 있다"고 설명했다.

AI와 지도 도구로 만드는 '살아있는 기사'

이날 연수의 하이라이트는 언론인들이 직접 데이터를 시각화해보는 실습 시간이었다.

구글 마이맵(My Maps) 활용: 참가자들은 구글 시트에 정리된 후보자 방문 장소를 지도 위에 점과 선으로 연결하며 동선 패턴을 시각화했다. 이를 통해 특정 후보가 아파트 단지 위주로 움직이는지, 혹은 전통시장 등 노년층 밀집 지역을 공략하는지를 한눈에 파악하는 법을 익혔다.

챗GPT 기반 텍스트 마이닝: 토론회 스크립트를 챗GPT에 입력해 후보자별 핵심 키워드 빈도를 추출하고 '워드 클라우드(Word Cloud)'를 생성하는 과정도 진행됐다. 장 기자는 "단순히 '무엇을 강조했다'는 서술보다 시각화된 데이터가 독자에게 더 큰 설득력을 갖는다"고 강조했다.

하우스 이펙트 제거한 진짜 여론 읽어야

장 기자는 자신이 운영 중인 '여론M' 모델을 소개하며 여론조사 보도의 주의점도 당부했다. 조사 기관마다 편향성이 나타나는 이른바 '하우스 이펙트(House Effect)'를 이해하고, 이를 보정한 통계적 흐름을 읽는 안목이 필요하다는 것이다.

"점 하나하나가 개별 여론조사 값이다. 이 흩어진 점들 사이의 추세선을 읽어내고, 오차 범위 내 경합 상황을 정확히 전달하는 것이 데이터 저널리즘의 핵심이다."

이번 연수에 참여한 한 기자는 "막연하게 느껴졌던 데이터 취재를 챗GPT와 구글 도구로 실전에서 어떻게 녹여낼지 감을 잡을 수 있었던 유익한 시간이었다"고 소감을 밝혔다.

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