이재묵 한국외국어대 정치외교학과 교수

여론조사는 민심을 가늠하는 지표를 제공하고 선거 결과를 예측하는 데 주요한 정보원이 된다는 점에서 정치 과정의 유용한 수단이 된다. 그러나 문제는, 여론조사 정보의 과잉 속에서 때로 상충하거나 혼란을 불러일으키는 결과를 마주할 때 발생한다. 사실, 10만∼20만 명이나 되는 지역구민들의 민심을 파악하기 위해 500∼1000명의 표본을 뽑아 여론조사를 한다면 아무리 과학적 조사 기법을 따른다 해도 다소 간의 오차는 발생할 수밖에 없다. 그래서 우리는 여론조사를 접할 때 결과만을 단순히 살필 게 아니라, 이 조사가 어떻게 이뤄졌는지 그리고 그 결과가 틀릴 가능성은 없는지도 꼼꼼히 살펴봐야 한다.

이런 이유에서 대부분의 공인된 여론조사는 결과 공표 시 표본오차와 신뢰 수준에 대한 정보를 제공한다. 예컨대, 500명의 유권자를 표집한 한 조사 결과 A와 B 후보의 지지율이 각각 35%와 40%일 때, ‘표본오차는 95% 신뢰 수준에서 ±4.4%p’라고 한다면, 무작정 B 후보가 A 후보를 지지율에서 앞선다고 단언하기 어렵다. 이것은 500명의 표본조사를 100번 하면 95번은 A 후보가 30.6∼39.4%(35%±4.4%), B 후보가 35.6∼44.4%(40%±4.4%) 사이의 지지율을 얻게 된다는 의미가 돼 사실상 오차범위 내 접전이 된다.

이러한 표본오차 외에도 여론조사에는 다양한 유형의 비표본오차가 개입될 수 있다. 예를 들면 설문항의 문구나 워딩(wording), 긍정이나 부정 프레임 등 설문 방식, 전문적이지 못한 조사자의 개입이나 영향 등 다양한 외부 요인들이 여기에 해당한다. 표본오차는 위의 사례와 설명처럼 수치화되고 과학적으로 설명될 수 있지만, 비표본오차는 정확한 측정이 어렵고 수치화되기 어렵다는 점에서 주의가 더 필요하다.

설문조사가 여론 왜곡 없이 민심을 정확히 측정하려면 표본의 모집단 대표성이 체계적이어야 한다. 곧, 전체 모집단과 대비해 표본의 연령·성별·지역별 구성이나 분포가 비례적이고, 선택된 사람들이 실제 있는 그대로의 여론을 체계적으로 반영할 수 있는 대표집단이어야 한다. 그런데 이렇게 체계적으로 대표성 있는 표본을 표집하는 것은 전문적일 뿐만 아니라 까다로운 작업이다.

아무리 표본을 잘 뽑아도 전체 응답률이 너무 낮거나, 아니면 특정 집단의 응답률이 너무 높거나 낮아도 여론의 왜곡은 발생할 위험이 있다. 예컨대, ARS 조사는 정치에 관심이 높은 사람들이 주로 참여하므로 무당파나 부동층의 참여율이 떨어진다는 주장도 있다. 하지만 일각에서는 전화면접조사는 ‘샤이 보수’나 ‘샤이 진보’ 같은 숨은 유권자층을 제대로 포착해내지 못한다는 주장도 있다. 그 밖에 유선전화와 무선전화 비율을 어떻게 할 것인지, 휴대전화 가상번호 방식이 과연 늘어나는 알뜰폰 사용자들을 제대로 커버할 수 있는지 등 표본 추출 과정에서 발생할 수 있는 다양한 편향 요소들이 앞으로 여론조사가 풀어야 할 당면 과제들이다.

유권자는 여론조사의 응답 주체가 되기도 하면서 동시에 조사 결과의 정보 소비자도 된다. 여론조사의 정확성과 신뢰도를 높이는 것은 조사 업체와 전문가들의 몫이라면, 그 결과를 왜곡과 오류 없이 이해하는 것은 유권자들의 몫인 만큼 적절한 여론 문해력을 갖춰야 한다.

이미지 크게보기 이재묵 한국외국어대 정치외교학과 교수