지난 12월19일 치러진 제18대 대통령 선거에서 새누리당의 박근혜 후보가 51.55%의 득표율을 얻어, 48.02% 득표율에 그친 민주통합당의 문재인 후보를 누르고 대통령 직에 당선했다. 선거 결과를 보도하는 언론매체들은 전통적인 지도를 활용해 광역 또는 선거구별로 득표율 1위를 기록한 후보의 고유한 색깔을 표시하는 방식으로 선거 결과 지도를 만들어 보도했다. 게중에는 지역별 인구 규모에 비례하는 개표 결과 그림을 제시하기도 했다.
» 선거 결과를 보도하는 시각 자료의 대체적인 양식들. 맨 왼쪽은 광역별로 1위를 차지한 후보의 색깔을 표시하는 방법을 썼으며, 가운데 지도는 선거구별로 1위를 차지한 후보의 색깔을 득표율에 따라 다르게 적용해 사용했다. 맨 오른쪽은 광역별로 1위를 차지한 후보의 색깔을 인구 비례로 표시했다. 출처 / ko.wikipedia.org
그런데 이런 지도들에는 약점이 있다. 실제 두 후보가 이번 대선에서 얻은 득표율인 51.6% 대 48.0%의 정보를 이 지도들에서는 확인하기 어렵다는 것이다. 위 그림들에서 왼쪽과 가운데 지도는 지리 면적을 그대로 사용해 지역별로 1위 득표 후보의 현황을 표시했는데, 그러다보니 인구밀도가 높은 지역은 득표수가 많더라도 면적이 작게 표시되어 후보별 득표수를 실제보다 더 크게 또는 더 작게 착각하게 하는 효과를 일으킨다. 오른쪽 그림은 후보별로 득표율 1위 지역을 단일색으로 표시하다보니 득표율이 박빙 경합의 상황을 보인 지역이나 큰 격차를 드러낸 지역을 구분없이 같은 우세 지역으로 인식하게 하는 착각을 불러일으킨다. 이런 시각 정보들은 지나친 승리감이나 지나친 패배감을 자아낼 수 있어 실제의 선거 결과를 있는 그대로 인식하게 하는 데 걸림돌이 될 수 있다.
기존의 선거 결과 지도가 실제의 민심을 제대로 반영하지 못해 생기는 문제는 최근에 치러진 미국 대통령 선거 때에도 관심사가 되었다. 민주당 후보와 공화당 후보가 승리한 주 지역을 파랑과 빨강으로 표시해보았더니, 선거에서는 민주당 후보가 승리했는데도 엉뚱하게도 미국 전역에서 마치 공화당 후보가 훨씬 더 큰 지지를 받는 것처럼 나타났다(아래 그림 왼쪽).
» 미국 대선에서 공화당 후보 롬니가 승리한 주는 붉은색으로, 민주당 후보 오바마가 승리한 주는 파란색으로 표시했다. 왼쪽 지도를 보면 민주당 후보의 승리를 알기 힘들다. 오른쪽 지도는 인구비례로 다시 그린 선거결과 지도이다. 출처/ Mark Newman
미국 미시건대학의 물리학자 마크 뉴먼(Mark Newman) 교수가 이런 지도 작성법에 대해 문제 제기를 했다. 2006년에 지도에 표시되는 지역의 면적이 인구 수에 비례하도록 지도를 그리는 방법(인구 카토그램, population cartogram)을 제안했던 뉴먼 교수는 미국 대선 이후에 이런 방식으로 새롭게 그린 선거 결과 지도를 자신의 웹사이트에 공개해 주목을 받은 바 있다. 김범준 성균관대 물리학과 교수는 "예컨대 인구가 1000만 명 정도로 우리나라 전체 인구 5000만 명의 20%인 서울 지역이 지도에서 20% 정도의 면적을 차지하게 그리는 방식"이라며 "물리학의 확산 방정식에 기반을 두어 개발된 알고리즘"이라고 말했다. 아래 지도들에서 왼쪽은 전통적인 방식으로 표시된 선거 결과이며, 오른쪽은 인구비례를 감안해 뉴먼 교수가 다시 그린 지도이다.
» 주보다 더 작은 선거구별로 민주당과 공화당 후보의 승리 지역을 표시한 지도. 왼쪽은 지리적 면적에 따라 그린 통상의 지도이며 오른쪽은 인구비례에 따라 그린 것이다. 출처/ Mark Newman » 득표율별로 색깔을 조정해서 다시 그린 그림. 왼쪽은 통상의 지도이며 오른쪽은 인구비례를 감안해서 그린 지도. 출처/ Mark Newman
» 모바일 네이버 화면.
이번 대한민국 대통령 선거 이후에 국내에서도 물리학과 대학원생들이 뉴먼 교수가 제안한 방식을 적용해서 18대 대선 결과를 인구에 비례해 표시하는 방식으로 그려 한겨레 과학웹진 사이언스온에 전해 왔다. 김범준 성균관대 물리학과 교수 연구실의 대학원생인 이일구(32), 조우성(25)씨는 박근혜 새누리당 후보와 문재인 민주통합당 후보가 득표 1위를 차지한 시군구 선거구를 후보의 고유한 색깔로 표시한 기존의 전통적인 지도(아래 그림 왼쪽)와는 달리, 선거구의 유권자 수에 비례해 지역의 면적을 표시하는 방식으로 다시 그려 제시했다(아래 그림 오른쪽). 아래 지도에서 빨간색은 박근혜 후보, 파란색은 문재인 후보의 득표수가 많은 지역을 나타낸다.
이들은 여기에서 더 나아가 지역별로 득표율 격차가 큰 곳과 박빙의 득표율을 보이는 곳을 구분해서 후보별로 고유한 적색 게열과 청색 계열의 색깔을 다르게 표시해 또다른 지도를 작성했다(아래). 이렇게 그리고 나니 전통적인 선거 결과 지도와 비교할 때에 새로운 인구 비례의 선거 결과 지도는 51.6% 대 48.0%의 득표율 상황에 훨씬 더 근접한 것으로 나타났다.
» 후보별로 득표 우세 지역을 표시한 기존 방식의 지도(왼쪽)와, 그런 득표 정보를 인구 비례로 표시한 지도. 출처/ 김범준 교수 연구실
김범준 교수는 “보통 시각 정보에서는 면적을 직관적으로 인식해 면적이 크면 정보의 양이 많거나 크고 면적이 작으면 정보의 양이 적거나 작다고 인식하지만 어떤 정보는 속성상 정보의 양이 면적에 비례하지 않는 경우가 있다"며 "예컨대 서울의 면적은 전국의 0.6%에 불과하지만 매우 많은 인구가 몰려 있는데 지도에서 서울 지역이 매우 작게 표시되면 서울 인구의 큰 변화를 한눈에 파악하기는 힘들게 된다”고 말했다. 그는 이런 인구비례 지도는 선거 결과 외에도 에너지 생산량과 소비량의 규모를 지역 면적에 반영해 표시하거나 국내총생산(GDP)의 규모를 세계지도의 각국 면적에 반영해 표시하는 식으로 보여줄 수 있어, 직관적인 시각 정보를 올바르게 제공할 수 있다고 덧붙였다. 이번 대선 결과의 인구 비례 지도는 김 교수 연구실의 대학원생인 이일구(32), 조우성(25)씨가 뉴먼 교수의 지도 작성 알고리즘을 적용하고 국내 지도 데이터를 일일이 모아 전국 지도 프로그램으로 만들고 중앙선거관리위원회의 투표 현황 데이터를 사용해 제작한 것이다. 마찬가지로 아래 오른쪽은 지난 4월11일 국회의원 총선거의 결과를 전통적 지도(왼쪽)와 다르게 인구 비례로 그린 지도이다.
» 지난 4월11일 국회의원 총선거의 결과를 전통적 지도(왼쪽)와 다르게 인구 비례로 그린 지도. 출처/ 김범준 교수 연구실