#16. SNS 여론 동향 분석 자동화
『의정과 선거, AI로 날개달다!』 열 여섯번째 이야기
“요즘 우리 지역에 대한 여론이 어떤지 실시간으로 파악할 수는 없을까?”
“선거가 다가오는데, 온라인에서 나에 대한 반응이 좋은지 나쁜지 분석할 방법은?”
“비방 글이나 오해가 번지기 전에, 뭔가 빠르게 대응할 수 없을까?”
이런 질문은 2026년 6월 지자체 선거를 앞둔 지금, 의원이나 입후보자는 물론 담당 공무원과 홍보팀, 그리고 지역 주민들까지 한 번쯤은 던져볼 만한 물음이다.
SNS는 이미 ‘지역 민심의 실시간 지표’가 되어 있다.
예전 같으면 한겨울 장터 인근에서 주민들 몇 명과 눈을 마주치며 나누던 이야기들이, 이제는 스마트폰 화면 위 댓글, 해시태그, 짧은 영상 속에 흐르고 있다.
문제는 그 양이 너무 많고, 속도는 너무 빠르다는 점이다.
하지만 이 복잡한 흐름 속에서도 실마리는 있다. 바로 생성형 AI의 ‘자동화 분석’ 능력이다.
예를 들어보자.
한 지방의회 의원은 매주 월요일마다 지역명과 자신 이름을 포함한 키워드로 X, 스레드, 인스타그램, 블로그 글을 수집해 감성 분석을 돌린다.
긍정 의견과 부정 의견의 비율, 반복되는 민원 키워드, 특정 지역에서 급증하는 이슈 등을 요약 보고서로 받는다.
어떻게 가능할까?
기본적으로는 크롤링 도구가 온라인상의 SNS 데이터를 수집하고, 자연어처리 모델이 그 안에서 의미 있는 문장과 감정적 톤을 분류해 낸다.
이후 AI는 해당 데이터를 그래프나 차트로 시각화하거나, 요약된 ‘핵심 흐름’만을 추려내기도 한다.
일종의 ‘AI 기반 민심 지도’인 셈이다.
과거엔 여론조사가 시간과 돈이 많이 드는 일이었지만, 이제는 AI의 힘을 빌리면 하루에도 여러 번, 그것도 다양한 채널에서 지역 여론을 살펴볼 수 있다.
중요한 것은 ‘숫자’보다 ‘맥락’이다.
예컨대, “시장이 바뀌었으면 좋겠다”는 한 문장을 단순히 부정 의견으로 분류하면 곤란하다.
문맥을 보면 “이전 시장보다 이번 시장이 더 소통을 잘해 좋아졌지만, 보완할 점도 많다”는 뉘앙스일 수 있다.
이처럼 감성 분석은 ‘표면적 단어’에만 반응하는 것이 아니라, 전체 문장 구조와 의미 흐름까지 파악해야 정확성이 높아진다.
그래서 단순한 AI만으로는 부족하다.
생성형 AI를 기반으로 하되, 의원 본인이나 정책담당자의 해석이 병행되어야 한다.
지자체 입후보자 중 어떤 이는, “우리 지역은 요즘 무엇이 가장 화제인가요?”라는 질문을 매일 던지고 있다.
그 질문에 답해주는 건 챗GPT나 클로드 같은 생성형 AI지만, 해석은 결국 사람의 몫이다.
한편, 시민 관점에서 SNS 분석 자동화는 어떤 의미일까?
무심코 남긴 리뷰나 댓글, 민원성 게시물이 특정 정책에 영향을 미치는 시대다.
누군가는 AI를 통해 “이 문제, 많은 시민이 불편해한다”는 것을 파악하고, 그것을 개선안으로 제시한다.
시민 목소리가 곧 ‘정책 제안서’가 될 수 있는 시대가 온 것이다.
정치와 행정이 더 이상 권위의 언어만으로 존재할 수 없는 이유이기도 하다.
‘분석’이라는 말이 너무 무겁게 들린다면, 이렇게 생각해보자.
AI는 여론을 거울처럼 비춰주는 창이다.
중요한 건 그 거울을 매일 들여다보며, 때론 왜곡된 상도 정돈하고, 때론 더 많은 이야기를 들으려 다가가는 자세다.
여론 분석 자동화는 기술의 문제가 아니라, 민심을 향한 태도의 문제다.
그 시작은 어렵지 않다.
매일 아침, “우리 동네 SNS에서 지금 무슨 이야기가 오가는가?”를 묻는 것부터다.
그리고 그 이야기를 귀 기울여 듣는 순간, 이미 당신은 AI시대 의정의 새로운 리더십을 향해 한 발짝 내디딘 것이다.
- 멘토 K-
