#10. 지역 현안 관련 여론·데이터 분석하기
『의정과 선거, AI로 날개달다!』 열 번째 이야기
“정책을 결정하기 전, 주민 여론을 제대로 반영하고 있는 걸까?”
“포털 댓글, 민원 통계, 커뮤니티 반응… 어디까지 신뢰할 수 있을까?”
“AI를 통해 지역 여론을 분석하면 정확한 민심을 읽을 수 있을까?”
지자체 의원, 입후보자, 공무원이라면 한 번쯤 품어봤을 질문이다.
정치는 여론과의 끊임없는 대화이다.
그리고 이 대화의 언어는 이제 ‘감’이 아닌 ‘데이터’로 번역되고 있다.
특히 2026년 6월 지방선거를 앞두고, 지역 현안에 대한 민심의 온도는 점점 더 복잡하게 출렁일 것이다.
이런 상황에서 생성형 AI는 여론을 듣고 정리하고, 정책 방향을 가늠하는 훌륭한 ‘확성기이자 청진기’가 되어줄 수 있다.
예전 같으면 지역신문 기사 수십 개, SNS 수천 개의 글, 수백 건의 민원데이터를 일일이 살펴야만 했던 작업이 이제는 AI를 통해 단 몇 줄의 명령어로 요약되고 분석된다.
예컨대, “청소년 흡연 문제에 대한 지역 커뮤니티의 주요 논쟁점과 시민 정서 요약해줘”라고 프롬프트를 던지면, AI는 핵심 키워드와 논점, 감성 톤까지 분석해 줄 수 있다.
그 결과를 보면 “담배 판매점 단속보다 상담센터 강화 의견이 더 많다” 같은 인사이트를 얻게 된다.
하지만 여기서 중요한 것은, 이 데이터를 어떻게 읽느냐이다.
단순히 키워드 빈도나 감정 점수를 나열하는 수준에 머문다면 정책에 실제 반영되기 어렵다.
시민의 진짜 목소리는 때로 ‘소수 의견’ 속에 숨어 있기도 하다.
그리고 AI는 이런 미세한 흐름까지 포착할 수 있도록 ‘질문’을 잘 던져야 비로소 제 역할을 한다.
결국, 분석의 깊이는 질문의 깊이와 닮아 있다.
예를 들어 “최근 3개월간 우리 지역 고등학생 관련 민원 내용 중 정서적 분노가 포함된 사례를 요약해줘”처럼 프롬프트를 정교하게 설정하면, AI는 단순 통계를 넘어 ‘분노의 뿌리’를 짚어준다.
이런 분석은 단순 대응이 아닌, 선제적 정책 설계로 이어질 수 있다.
또한, 여론 분석을 통해 의외의 연결점을 발견하는 일도 가능하다.
청년 실업 문제를 들여다보다 보면, 근처 대학 졸업자들의 창업 실패와 시세 높은 임대료 사이의 상관관계를 발견하게 되는 것처럼 말이다.
이럴 땐 AI에게 “청년 실업과 자영업 폐업률의 연관성 요약해줘”처럼 질문을 던져보면 좋다.
의외로 행정의 사각지대에 놓여 있던 문제가 드러나고, 그것이 곧 정책 제안서의 핵심 근거가 될 수도 있다.
다만, AI가 제시하는 데이터는 ‘민심 그 자체’가 아니다.
오히려 데이터는 ‘민심의 그림자’에 가깝다.
그림자를 정확히 해석하려면, 결국 사람의 판단과 해석이 필요하다.
이 지점에서 의원이나 공무원의 ‘AI 이해력’과 ‘시민 감수성’이 함께 작동해야 한다.
시민은 통계로 설득되지 않는다.
공감으로 움직인다.
그래서 AI의 분석 결과도 ‘따뜻하게 번역’되어야 한다.
“청소년 범죄에 대한 분노가 커지고 있음”이라는 데이터보다, “많은 시민이 우리 아이들의 미래를 걱정하고 있다”는 표현이 더 진심을 담고 있다.
의정활동은 숫자 싸움이 아니다.
결국은 사람과 사람 사이의 연결이고, 설득이며, 변화다.
그리고 이제 그 설득의 자료와 근거가 될 수 있는 AI 분석은, 의원과 공무원의 새로운 동반자가 되어야 한다.
2026년 선거를 앞둔 지금, 민심을 읽는 방법은 바뀌고 있다.
귀를 열되, 데이터도 함께 열어야 한다.
공감은 감정에서 시작되지만, 설득은 분석에서 완성된다.
그리고 그 사이를 잇는 다리가 바로, AI라는 도구다.
정치는 결국 이야기의 힘이다.
AI는 데이터를 통해 그 이야기를 쓰는 데 더 빠르고, 더 깊이 있게 다가갈 수 있게 도와준다.
그 이야기가 지역을 바꾸고, 사람을 움직이게 될 것이다.
- 멘토 K -
