지난 7월 13일 박근혜 대통령은 수석비서관회의 자리에서 광복 70주년 기념 8·15 특별사면을 하겠다는 뜻을 밝히고 필요한 범위와 대상을 검토해줄 것을 요청했습니다.

박 대통령은 대통령의 특별사면권 제한을 대선 공약으로 내걸었고, 2014년 1월 29일 딱 한 차례 특별사면을 실시한 바 있습니다. 그 때도 기업인과 정치인 등은 배제했습니다. 이 때문에 박 대통령의 이번 광복절 특사의 규모와 대상에 대해 정치권과 대기업의 관심이 쏠리고 있습니다.

박 대통령은 고 성완종 전 경남기업 회장의 특사 로비 의혹이 불거진 지난 4월 대국민 메시지를 통해 특히 경제인 특별사면은 납득할 만한 국민적 합의가 있어야 가능한 일이라고 강조했습니다.

그런데 13일 회의에서 내수 진작과 수출 활성화 등을 언급함에 따라 재계 인사에 대한 대규모 사면이 이뤄질 것이란 전망이 나오고 있습니다.

뉴스타파는 정보공개청구를 통해 법무무로부터 건국이후 사면 내역 전체를 입수했습니다. 이 자료를 살펴보니 정부수립 이후 지난 65년 간 총 98회에 걸쳐 638만여 명이 사면된 것으로 나타났습니다. 이 가운데 광복절 특사는 총 26번 이루어졌습니다.

형을 선고받은 특정인을 지정한 특별사면은 지금까지 94회에 걸쳐 31만1천여 명이 받았는데 김대중 정부때 가장 많았고, 그 다음은 윤보선, 김영삼, 노무현, 이명박 대통령 순이었습니다. 윤보선 대통령 때 사면자가 많은 것은 학생사범을 대거 특사로 사면했기 때문으로 보입니다.

일정한 형에 대해서 일괄적으로 집행을 면해주는 일반사면의 경우 역시 김대중 정부(547만여 명)에서 가장 많았고, 그 다음은 이명박(32만여 명), 노무현(12만여 명), 전두환(13만여 명), 김영삼(1만여 명) 정부 순이었습니다.

김대중 정부에서 일반사면이 압도적으로 많았던 것은 지난 2002년 한일 월드컵 때 481만여 명에 대해 운전면허벌점 등에 대한 대규모 감면이 이뤄졌기 때문입니다.

다음은 역대 정권별 특별사면 횟수를 나타낸 그래프입니다. 특별사면과 동시에 복권된 사람은 특별사면에 포함했고 두 번 이상 특별사면 받은 사람은 중복해서 집계됐습니다.

그래프에 표시된 숫자 중 괄호 안의 것은 일반 및 징계사면을 포함한 수치입니다.

정부수립 이후 사면에 관한 전체 자료를 보시려면 위 그래프를 클릭해 링크로 이동하면 됩니다.

역대 정부는 그동안 특별사면을 실시하는 이유에 대해 대부분 ‘국민대통합’이나 ‘경제활성화’와 같은 명분을 내세웠습니다. 하지만 유력 정치인, 대통령 측근, 대기업 간부 같은 특정 계층만 혜택을 받는 경우가 다반사였습니다. 그래서 특사가 단행될 때마다 거기에 포함된 정계와 재계 주요 인물들이 화제가 됐습니다. 특히 수천억 원을 횡령하거나 배임한 혐의로 구속된 대기업 총수들이 빨리 특사를 받고 경영에 복귀하는 일이 반복돼 국민들의 지탄을 받기도 했습니다.

다음은 2002년 이후 특별사면된 기업인 수입니다. 이는 법무부 보도자료를 기반으로 작성한 것입니다.

정부별로 살펴보면 노무현 정권에서 121명으로 가장 많은 기업인 특사가 있었고, 이명박 정권에서도 107명의 기업인이 특사를 받았습니다.

한꺼번에 가장 많은 기업인이 특별사면된 것은 이명박 정부 초기인 2008년 광복절 특사 때로 74명이었습니다.

다음은 2002년 이후 특별사면 주요 인물을 정리한 표입니다. 이는 법무부 보도자료를 바탕으로 작성한 표입니다.

요즘 청년들을 일컬어 이른바 ‘삼포세대’라고 합니다. 연애, 결혼, 출산 등 세 가지를 포기한 세대라는 의미인데요, 여기에 인간관계와 집을 추가로 포기한 ‘오포세대’, 꿈과 희망마저 포기한 ‘칠포세대’라는 용어까지 등장했습니다. 모두 청년들의 힘든 현실을 대변하는 말입니다.

이 용어들은 주로 청년들의 극심한 취업난에서 비롯된 것이죠. 그런데 요즘에는 청년실업과 신용불량자의 합성어인 ‘청년실신’이라는 신조어도 나올 정도로 청년들의 신용등급 문제가 심각해지고 있습니다. 청년들이 신용불량이라는 꼬리표를 달고 사회에 첫발을 내딛는 원인은 무엇일까요? 이는 높은 대학 등록금으로 인한 학자금 대출과 무관하지 않습니다. 정부와 대학은 ‘높은’ 등록금 문제를 ‘낮은’등록금으로 해결하는 것이 아니라, 학자금대출이라는 제도를 통해 청년들이 빚을 내도록 조장하는 방향으로 가고 있습니다.

한국장학재단이 공개한 자료를 보면, 대출받은 학자금을 갚지 못해 가압류, 소송, 강제집행 등의 법적 조치를 당한 학생들이 매년 크게 늘어나고 있는 것으로 나타났습니다. 한국장학재단이 학자금 대출 제도를 시작한 2009년부터 2014년까지 5년 6개월 동안 총 412만여 명이 대출을 받았고, 대출금액은 총 14조 원 가량입니다.

<연도별 학자금 대출 현황>

▲ 출처 : 한국장학재단(단위 : 억 원, 건)

이 가운데 대출금을 제대로 갚지 못해 법적 조치를 받은 학생들은 14,000여 명에 달하며, 연체 금액은 1천억 원 가까운 것으로 나타났습니다.

<연도별 학자금대출 장기 연체자 법적 조치 현황>

▲  출처 : 한국장학재단 (단위 : 명, 백만 원)

특히 학자금 대출 장기 연체자에 대한 법적 조치가 해마다 급증하고 있는 것으로 나타났습니다. 시행 첫 해인 2009년엔 가압류, 소송, 강제집행 대상자가 649명이었으나 지난해에는 무려 6,552명이나 됐습니다. 5년여 만에 10배나 급증한 것입니다. 연체금액도 12배로 늘었습니다.

2014년에는 한국장학재단이 학자금대출의 장기연체채권을 국민행복기금에 매각하기 위해 시효가 도래한 채권의 시효연장을 위한 소송을 집중적으로 제기했습니다. 그런데 국민행복기금을 운영하는 캠코(한국자산관리공사)는 장학재단으로부터 사들인 채권 추심을 다시 제3 금융기관에 위탁하는 것으로 나타났습니다. 이 때문에 학자금 대출 연체 학생들이 신용불량이라는 멍에에다 ‘약탈적 채권추심’의 대상으로 전락해 이중의 고통을 겪고 있다는 지적이 나오고 있습니다.

한국금융연구원이 최근 내놓은 ‘학자금대출제도의 문제점과 개선방향’ 보고서를 보면 학자금 대출 시 학생들의 학업성취도를 고려하거나, 연체율이 높은 대학에 대한 대출을 제한하는 방안이 제시돼 있습니다. 연체 요인을 줄이자는 것인데 본질적인 문제는 ‘높은’ 대학등록금입니다. 학생들이 현실적으로 감당하기 어려운 대학 등록금은 많은 청년을 빚더미로 내몰고 있습니다. 졸업 후 취업을 한다고 하더라도 대출금 상환 부담 때문에 도저히 여유를 꿈꿀 수 없는 ‘삼포, 오포, 칠포세대’의 굴레에서 벗어나기가 쉽지 않습니다. 정부와 대학은 대학등록금 문제를 ‘대출’로 풀 것이 아니라 현실성있는 등록금 정책으로 해결해야 할 것입니다.

문재인 정부 출범 후 내정 또는 임명된 고위공직자들의 평균 재산은 13억 원으로 나타났다. 청와대가 지금까지 발표한 40명(5월 30일 기준) 중 인사청문요청안에 재산내역이 첨부된 이낙연 국무총리 후보자, 서훈 국정원장 후보자 등 5명과 과거 재산이 공개된 적이 있는 고위공직자 출신 등 모두 23명을 분석한 결과다. 박근혜 정부 초대 국무위원 17명의 평균 재산은 17억 원 가량이었다.

가장 최근 공개된 재산내역을 대상으로 집계한 문재인 정부 고위공직 임명 또는 내정자 23명의 평균 재산은 1,311,258,391원이었다. 재산내역이 2회 이상 공개된 적이 있는 20명의 재산 변동을 보니 연간 평균 재산 증가액이 7천 7백여만 원으로 나타났다. 재산 유형별로는 부동산이 전체 재산의 61%로 가장 높았고, 예금은 25%, 채무는 13%였다.

이낙연 후보자, 11년 간 재산 10억 원 증가

이낙연 국무총리 후보자 재산은 지난 11년 동안 10억 8백여 만원이 증가했다. 이 후보자는 2006년 국회의원으로 5억 9천여만 원을 신고했다. 11년 뒤인 2017년 5월 총리 임명동의안엔 재산이 16억 7천여만 원으로 늘었다. 2000년 매입한 서울 잠원동 아파트 값 상승이 큰 요인이다. 이 아파트의 신고가는 2006년 2억 5천여 만 원이었는데 총리 임명동의안 첨부자료엔 7억 7천 2백만 원으로 기재돼 있다. 2006년 17대 국회의원 신분이었던 이 후보자는 2017년 5월 총리 내정 전까지 11년 간 국회의원과 전남도지사를 지내 매년 재산내역이 공개된 바 있다.

▲이낙연 국무총리 후보자 재산형성 내역 2017년 공개 내역

서훈 후보자, 퇴직 후 부동산 비중 34%에서 61%로 증가

서훈 국정원장 후보자의 재산은 35억 3백여만 원으로 새 정부 인사 중 재산이 가장 많은 것으로 나타났다. 서 후보자는 2006년 11월 국가정보원 3차장으로 임명돼 2007년과 2008년 두 차례 재산내역이 공개됐다. 2008년 3월 공직에서 물러난 이후 지난 5월 15일 국정원장 후보자로 지명될 때까지는 재산 공개 내역이 없었다. 서 후보자는 인사청문요청안 첨부자료에 재산을 35억여 만 원으로 기재했다.

2008년 신고된 서 후보자의 재산을 유형별로 보면 부동산이 34%, 예금이 65%였다. 채무는 전체 재산의 9.5% 였다. 그러나 이번 인사청문요청안에는 부동산 비중이 61%, 예금 36%고 채무는 전체 재산의 23.1%로 늘었다. 퇴직 후 배우자 명의로 상가를 구매해 건물 자산이 늘었고 이에 따라 임대 채무와 금융기관 채무가 증가했다.

▲서훈 국정원장 후보자 2008년, 2017년 재산내역 비교 그래프

5월 29일 국회에서 열린 국가정보원장 후보자 인사청문회에선 서 후보자의 재산이 2007년도에 6억 원 가량 증가한 것에 대해 소명 요구가 있었다. 서 후보자는 “2007년 재산 증식분의 4분의 3 가량이 펀드 형태로 가지고 있던 예금”이었고 나머지도 부동산 시가가 오른 데에 따른 것이라고 말했다. 서 후보자는 2008년 정기 재산공개 내역 중 예금이 5억 1908만 5000원 증가한 것에 대해 “예금증가는 봉급저축, 펀드상품 평가액 증가, 배우자 수입 및 상가임대 수입 등에 의한 것”이라고 밝힌 바 있다.

이번 분석 대상 23명 중 재산이 증가한 사람은 19명으로 나타났다. 소유 부동산의 공시지가 상승, 급여 수입 등 예금 증가, 적립식 펀드 수익률과 보유주식 가액 증가 등이 재산 증가의 주요 원인이었다.

김진표 국정자문위 위원장은 재산이 감소했다. 건물 시세 하락, 채무 증가, 보유 현금 사용 등이 원인이었다.

▲이름을 클릭하면 개인의 재산 변동과 공개 이력, 데이터 원본을 모두 확인하실 수 있습니다.
※ 직책 : 후보자 포함
※ 최초 재산 총액 : 첫 공개년도 기준. 2006년부터
※ 최종 재산 총액 : 마지막 공개년도 기준
※ 노란색 : 인사청문회 자료제출자

뉴스타파는 지난 3월 말 공개된 고위공직자 2,351명의 2017년 정기 재산변동 신고 내역을 <고위공직자 재산 공개> 사이트에 업데이트했다. 2017년 정기 재산변동 공개자는 정부 1,800명, 국회 336명, 대법원 169명, 중앙선거관리위원회 33명, 헌법재판소 13명이다. 뉴스타파는 2006년부터 공개된 전·현직 고위공직자 총 7,304명의 재산변동 신고 내역을 시민들이 쉽게 찾아볼 수 있도록 데이터베이스로 만들어 뉴스타파 웹사이트에 공개하고 있다.

그래픽: 하난희

K값 1.5 만든 후보 간 미분류율 차이… 지지성향과 투표자 연령대가 만들었다

영화 <더 플랜>, K값 1.5와 R제곱 0.98을 근거로 개표 조작 의혹 제기해

<더 플랜>은 18대 대선 개표에 사용된 투표지 분류기가 누군가에 의해 조작됐다는 의혹을 제기했다. 당시 투표지 분류기가 성공적으로 분류한 ‘분류표’에서의 각 후보 득표율이 분류를 보류한 ‘미분류표’에서의 득표율과 다르게 나타난 것이 부정 개표의 핵심적인 정황증거로 제시됐다. 이른바 전국 251개 선거구에서 구한 ‘K값’의 평균이 1.5라는 것이다.

K값의 분자는 미분류표에서의 박근혜, 문재인 후보 득표 비율이고, 분모는 분류표에서의 두 후보 득표 비율이다. 즉, K값이 1보다 크다는 것은 미분류표에서는 박근혜 후보의 득표율이 높아졌고, 문재인 후보의 득표율은 낮아졌다는 것을 의미한다. 이 현상은 18대 대선 당시 전국 251개 개표구 대부분에서 일관되게 나타났다. <더플랜>은 이러한 규칙성을 사람이 개입한 인위적인 흔적이라고 설명한다.

<더플랜>은 분류표와 미분류표에서의 득표율 차가 얼마나 규칙적으로 나타나는지를 보여주기 위한 회귀분석 결과를 보여준다. 회귀분석은 어떠한 두 가지 변수 사이의 인과관계를 분석하는 데 사용되는 통계방법이다. <더플랜>이 보여준 단순회귀분석에서 종속변인은 K값의 분자인 미분류표에서의 득표율비, 독립변인은 K값의 분모인 분류표에서의 득표율비다.

[ 미분류표에서의 박근혜/문재인 득표비 ] = [ 분류표에서의 박근혜/문재인 득표비 ] X 1.5

이 회귀모형에 따르면 분류표에서의 득표비에 1.5를 곱하면 미분류표에서의 득표비를 예측할 수 있다. 분석 결과 회귀모형의 설명력을 의미하는 R제곱이 0.98로 매우 높게 나타났다. <더 플랜>은 이 수치가 사람이 개입한 확실한 증거라고 주장한다.

▲영화 <더플랜>중 회귀분석 설명 장면

후보간 미분류율 차이, 지지성향과 투표자 연령대로 상당부분 설명돼

K값은 박근혜 후보의 미분류율을 문재인 후보의 미분류율로 나눈 값과 사실상 같은 값이다. 예를 들어, 두 후보의 미분류율이 같다면, 분류표에서의 두 후보 득표율비가 미분류표에서도 그대로 유지되어 K값은 1이 된다. 박 후보의 미분류율이 더 높으면 K값은 1보다 커지고, 문 후보의 미분류율이 더 높으면 반대로 K값이 1보다 작아진다. 18대 대선에서 박근혜 후보의 미분류율 3.67%를 문재인 후보의 미분류율 2.67%로 나누면 1.38이 나온다. 이 값은 전국 단위에서 K값을 계산한 결과인 1.39와 거의 같다.

고려대 통계학과 박유성 교수, 고려대 공공정책대학 최보승 교수, 경기대 경영학과 이동희 교수에게 분석을 의뢰했다.

그 결과 두 후보의 미분류율 차이(박 후보 미분류율 – 문 후보 미분류율)가 선거구의 지지성향(박근혜 득표율/문재인 득표율)과 투표자 연령대(투표자 중 특정 연령대의 점유율)로 상당 부분 설명된다는 것을 확인했다. 특정 연령대 투표자의 점유율 데이터는 선관위에서 전체 투표자 10%에 대해서 표본조사하는 18대 대선 투표율 분석 자료를 사용했다.

미분류율이 높은 곳에서는 미분류율의 차이도 높게 나타났다. 따라서 선거구마다 서로 다른 미분류율 수준을 통제하기 위해 회귀분석에 미분류율을 포함했다. 독립변인인 지지성향과 60대 이상 투표자의 점유율은 미분류율을 통제한 상태에서도 (T검정의 유의확률이 0.05 이하로 나타나) 모두 유의미한 것으로 나타났다. 즉, 박근혜 후보를 더 지지하는 성향이 강할수록, 그리고 투표자 중 60대 이상 투표자의 점유율이 높을수록 두 후보 간 미분류율 차가 커지는 인과관계가 확인된 것이다. 20~30대 투표자 점유율이 높아지면 미분류율 차가 작아지는 관계도 확인됐다. 그러나 20~30대 비율은 60대 이상 비율과 -0.9 이상의 강한 상관관계를 보여 사실상 같은 변수(다중공선성 존재)로 보고 분석에서 제외했다. 이 밖에 40대 비율이나 50대 비율은 유의하지 않은 것으로 확인돼 마찬가지로 분석에서 제외했다.

미분류율의 차이를 종속변인으로 제안한 고려대 통계학과 박유성 교수는 분석 결과 “보수가 미분류율을 높게 하는 경향이 있고, 이러한 가설이 꽤 설명력이 있다”고 말했다. 박 교수는 이러한 현상이 18대 대선뿐만 아니라 19대 대선에서도 반복됐다고 설명했다. 다른 통계학자도 비슷한 분석을 내놓았다. 고려대 공공정책대학 최보승 교수는 “한 지역에서 60대의 투표비율이 높아지면 높아질수록 박근혜의 미분류율이 문재인의 미분류율보다 더 많이 커진다”고 분석 결과를 설명했다.

한편, <더플랜> 측이 내놓은 R제곱 값 0.98에 대해 통계학자들은 그 수치를 있는 그대로 받아들이기 어렵다는 해석을 내놓았다. 회귀분석은 독립변인과 종속변인 사이의 인과관계를 분석하는 방법인데, <더플랜> 분석에서 사용한 독립변인(분류표에서의 박근혜/문재인 득표비)과 종속변인(미분류표에서의 박근혜/문재인 득표비) 사이의 인과관계를 확인할 수 없다는 것이다. 최보승 교수는 이 경우에는 R제곱이 높다고 해도 단순히 두 변인 사이에 강한 상관관계가 있을 뿐, 인과관계가 증명됐다고 보기 어렵다고 말했다.

박유성 교수도 <더플랜>이 회귀분석한 독립변인과 종속변인은 같은 추세로 움직이는 것이 당연한 데이터인데 인과관계를 분석한다는 것은 적절하지 않다고 말했다.

데이터 공개

뉴스타파는 분석한 내용을 투명하게 공개하려는 취지에서 이번 분석에 사용된 18대 대선 데이터와 19대 대선 데이터를 공개한다. 아래 링크에서 데이터를 다운받을 수 있다.

– 18대 대선 투표지 분류기 운영결과 – 회귀분석 데이터
– 19대 대선 투표지 분류기 운영결과 확인

K값 1.5 만든 후보 간 미분류율 차이… 지지성향과 투표자 연령대가 만들었다

영화 <더 플랜>, K값 1.5와 R제곱 0.98을 근거로 개표 조작 의혹 제기해

<더 플랜>은 18대 대선 개표에 사용된 투표지 분류기가 누군가에 의해 조작됐다는 의혹을 제기했다. 당시 투표지 분류기가 성공적으로 분류한 ‘분류표’에서의 각 후보 득표율이 분류를 보류한 ‘미분류표’에서의 득표율과 다르게 나타난 것이 부정 개표의 핵심적인 정황증거로 제시됐다. 이른바 전국 251개 선거구에서 구한 ‘K값’의 평균이 1.5라는 것이다.

K값의 분자는 미분류표에서의 박근혜, 문재인 후보 득표 비율이고, 분모는 분류표에서의 두 후보 득표 비율이다. 즉, K값이 1보다 크다는 것은 미분류표에서는 박근혜 후보의 득표율이 높아졌고, 문재인 후보의 득표율은 낮아졌다는 것을 의미한다. 이 현상은 18대 대선 당시 전국 251개 개표구 대부분에서 일관되게 나타났다. <더플랜>은 이러한 규칙성을 사람이 개입한 인위적인 흔적이라고 설명한다.

<더플랜>은 분류표와 미분류표에서의 득표율 차가 얼마나 규칙적으로 나타나는지를 보여주기 위한 회귀분석 결과를 보여준다. 회귀분석은 어떠한 두 가지 변수 사이의 인과관계를 분석하는 데 사용되는 통계방법이다. <더플랜>이 보여준 단순회귀분석에서 종속변인은 K값의 분자인 미분류표에서의 득표율비, 독립변인은 K값의 분모인 분류표에서의 득표율비다.

[ 미분류표에서의 박근혜/문재인 득표비 ] = [ 분류표에서의 박근혜/문재인 득표비 ] X 1.5

이 회귀모형에 따르면 분류표에서의 득표비에 1.5를 곱하면 미분류표에서의 득표비를 예측할 수 있다. 분석 결과 회귀모형의 설명력을 의미하는 R제곱이 0.98로 매우 높게 나타났다. <더 플랜>은 이 수치가 사람이 개입한 확실한 증거라고 주장한다.

▲영화 <더플랜>중 회귀분석 설명 장면

후보간 미분류율 차이, 지지성향과 투표자 연령대로 상당부분 설명돼

K값은 박근혜 후보의 미분류율을 문재인 후보의 미분류율로 나눈 값과 사실상 같은 값이다. 예를 들어, 두 후보의 미분류율이 같다면, 분류표에서의 두 후보 득표율비가 미분류표에서도 그대로 유지되어 K값은 1이 된다. 박 후보의 미분류율이 더 높으면 K값은 1보다 커지고, 문 후보의 미분류율이 더 높으면 반대로 K값이 1보다 작아진다. 18대 대선에서 박근혜 후보의 미분류율 3.67%를 문재인 후보의 미분류율 2.67%로 나누면 1.38이 나온다. 이 값은 전국 단위에서 K값을 계산한 결과인 1.39와 거의 같다.

고려대 통계학과 박유성 교수, 고려대 공공정책대학 최보승 교수, 경기대 경영학과 이동희 교수에게 분석을 의뢰했다.

그 결과 두 후보의 미분류율 차이(박 후보 미분류율 – 문 후보 미분류율)가 선거구의 지지성향(박근혜 득표율/문재인 득표율)과 투표자 연령대(투표자 중 특정 연령대의 점유율)로 상당 부분 설명된다는 것을 확인했다. 특정 연령대 투표자의 점유율 데이터는 선관위에서 전체 투표자 10%에 대해서 표본조사하는 18대 대선 투표율 분석 자료를 사용했다.

미분류율이 높은 곳에서는 미분류율의 차이도 높게 나타났다. 따라서 선거구마다 서로 다른 미분류율 수준을 통제하기 위해 회귀분석에 미분류율을 포함했다. 독립변인인 지지성향과 60대 이상 투표자의 점유율은 미분류율을 통제한 상태에서도 (T검정의 유의확률이 0.05 이하로 나타나) 모두 유의미한 것으로 나타났다. 즉, 박근혜 후보를 더 지지하는 성향이 강할수록, 그리고 투표자 중 60대 이상 투표자의 점유율이 높을수록 두 후보 간 미분류율 차가 커지는 인과관계가 확인된 것이다. 20~30대 투표자 점유율이 높아지면 미분류율 차가 작아지는 관계도 확인됐다. 그러나 20~30대 비율은 60대 이상 비율과 -0.9 이상의 강한 상관관계를 보여 사실상 같은 변수(다중공선성 존재)로 보고 분석에서 제외했다. 이 밖에 40대 비율이나 50대 비율은 유의하지 않은 것으로 확인돼 마찬가지로 분석에서 제외했다.

미분류율의 차이를 종속변인으로 제안한 고려대 통계학과 박유성 교수는 분석 결과 “보수가 미분류율을 높게 하는 경향이 있고, 이러한 가설이 꽤 설명력이 있다”고 말했다. 박 교수는 이러한 현상이 18대 대선뿐만 아니라 19대 대선에서도 반복됐다고 설명했다. 다른 통계학자도 비슷한 분석을 내놓았다. 고려대 공공정책대학 최보승 교수는 “한 지역에서 60대의 투표비율이 높아지면 높아질수록 박근혜의 미분류율이 문재인의 미분류율보다 더 많이 커진다”고 분석 결과를 설명했다.

한편, <더플랜> 측이 내놓은 R제곱 값 0.98에 대해 통계학자들은 그 수치를 있는 그대로 받아들이기 어렵다는 해석을 내놓았다. 회귀분석은 독립변인과 종속변인 사이의 인과관계를 분석하는 방법인데, <더플랜> 분석에서 사용한 독립변인(분류표에서의 박근혜/문재인 득표비)과 종속변인(미분류표에서의 박근혜/문재인 득표비) 사이의 인과관계를 확인할 수 없다는 것이다. 최보승 교수는 이 경우에는 R제곱이 높다고 해도 단순히 두 변인 사이에 강한 상관관계가 있을 뿐, 인과관계가 증명됐다고 보기 어렵다고 말했다.

박유성 교수도 <더플랜>이 회귀분석한 독립변인과 종속변인은 같은 추세로 움직이는 것이 당연한 데이터인데 인과관계를 분석한다는 것은 적절하지 않다고 말했다.

데이터 공개

뉴스타파는 분석한 내용을 투명하게 공개하려는 취지에서 이번 분석에 사용된 18대 대선 데이터와 19대 대선 데이터를 공개한다. 아래 링크에서 데이터를 다운받을 수 있다.

– 18대 대선 투표지 분류기 운영결과 – 회귀분석 데이터
– 19대 대선 투표지 분류기 운영결과 확인