당시 필자의 기본적인 주장은 데이터의 진정한 의미에 중점을 두는 이들 기술이 전통적인 자동 녹음 전화나 방문 선거운동보다 더 중요하다는 것이었다. 유권자를 더 잘 이해할수록 효과적으로 공략할 수 있기 때문이다.
데이터 과학과 클라우드 컴퓨팅을 이용해 선거운동은 일부 숨겨진 결론에 도달할 수 있는데, 이를 통해 후보자의 기회를 극대화할 수 있다.
정교한 계산과 분석은 같은 데이터에서 전통적인 방식으로는 보이지 않는 패턴을 얻어낼 수 있다. 예를 들어, 데이터 과학은 특정 후보에게 투표할 것 같지만 결정을 하지 않은 유권자를 찾아내 투표하도록 동기를 부여할 수 있다. 연방 선거와는 전혀 관계없는 지역 법안에 대한 반대를 표명하고, 이 화제를 메시지에 이용해 부동층의 10%를 더 투표하게 하고, 그중 80%가 우리 후보에게 투표하게 할 수도 있다. 메시지를 무차별적으로 난사하고 부동층에 닿기를 기도하는 방식과 정확도를 비교해 보라.
사람의 머리로는 데이터에서 이런 패턴을 찾아내지 못한다. 있는지도 몰랐던 것을 찾아내려면 머신러닝을 사용하는 첨단 분석이 필요하다.
무익해 보이는 데이터 더미를 무기로 만들 수 있는 역량은 2012년에는 멋진 무엇이었지만, 2020년에는 승산을 높이기 위한 필수적인 요소이다. 현대의 선거운동은 정말로 데이터 싸움이며, 후보자의 이상을 홍보하는 것보다는 유권자를 전략적으로 노리는 것이 중요하다.
이런 세상에서 후보자의 공약은 동적이다. 선거운동의 메시지가 어떻게 보이는지는 누가 보는지에 달려있다. 같은 동네의 이웃이라도 서로 다른 메시지를 보게 될 수도 있다. 심층 분석과 AI는 이웃 사람이라도 서로 다른 화제에 반응한다는 것을 알아낸다.
결론적으로 최고의 데이터 과학 접근법을 사용하고 클라우드 컴퓨팅을 이용해 전력 강화하는 역량을 갖춘 선거 운동이 이길 것이다. editor@itworld.co.kr