'침묵의 나선'을 수치화 할 수 있는 패턴!?

어쩌면 내가 엄청난 발견을 한 것일지도...

숫자가 높을 수록 침묵하는 반대자가 많다는 뜻이다

온라인 상의 이슈 데이터(빅데이터)를 분석하다가 어떤 패턴이 나타나는걸 봤다.

그래서 나름 가설을 세워서 간단한 알고리즘을 만들고 각 데이터를 수치화 해봤다.

그랬더니 이런 그래프가 나타났다.

교육개혁과 자사고는 '공교육 강화 VS 하향 평준화' 이슈가 있고

저출산 문제는 '남성'과 '여성'간의 생각의 차이에서 오는 대립이 있다

세월호는 모두가 아는 진보와 보수의 대립이 있다.(여기서는 기간제 교사의 순직인정 이슈가 적용되서 대립지수가 낮은 편이다.)
비정규직 이슈는 공공기관이나 기간제 교사와 같은 양질의 일자리에 대한 '무임승차'론의 갈등이 있다.

반면 야자 폐지는 '야자는 폐지하더라도 석식은 제공해 달라'는 쪽으로 의견이 모아지고,

진로교육은 '똥컴 좀 바꿔줘라'라는 쪽으로 의견이 모아진다. (이 역시 샘플이 적절하지 않았지만, 여론 갈등이 없다는 걸 보여 줄 수 있으니 나쁘지 않은 샘플이다)

사교육 이슈도 진로교육과 마찬가지다. (여기서는 '다시부는 주산 열풍'을 이용했다.)
교육환경도 역시 샘플이 좋지 않다. 아무튼 일방적으로 의견이 흐른다는걸 보여준다. (월세사니? 보증금 얼마? 항당한 가정통신문)
대학입시도 입시비리에 대한 일방적인 성토에 가깝다.
나머지 이슈도 대동 소이하다.

여기서 중요한건, 의견에 반대하지만 대세 혹은 대의명분 때문에 욕먹을까봐 직접적으로 의견을 표출하지 못하는,그래서 무의식적으로 침묵하는 반대 의견을 수치화 할 수 있다는 거다.

빅데이터를 이용한 여론 동향 분석에서 이런 부분을 수치화 할 수 없었는데, 좀 더 많은 샘플을 분석해서 같은 패턴이 나타난다면 구글 트랜드 지수를 대체할 수 있을지도 모르겠다.

PS. 여론 대립지수가 -(마이너스)라고 해서 그 의견에 찬성한다는 뜻은 아니다. 찬성이던 반대던 여론이 한 방향으로 흐르고 있다는 것을 보여준다고 할 수 있다.