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트럼프 승리를 예측하는 신뢰도 높은 '선거예측모델'을 그 창조자가 거부한 이유

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TRUMP CLINTON
A combination photo shows U.S. Democratic presidential candidate Hillary Clinton (L) and Republican U.S. presidential candidate Donald Trump (R) in Los Angeles, California on May 5, 2016 and in Eugene, Oregon, U.S. on May 6, 2016 respectively. REUTERS/Lucy Nicholson (L) and Jim Urquhart/File Photos | Jim Urquhart / Reuters
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6회 연속 미국 대선 승자를 정확하게 예측한 선거 모델이 있다. 미국 에모리 대학교 정외과 교수 앨런 애브로모위츠의 '타임 포 체인지' 모델은 대선 연도 2분기 GDP(국내총생산) 성장과 기존 대통령의 6월 시점 인기 수치, 그리고 재선의 여부를 종합해 대선 승리를 점치는 도구다.

1992년부터 2012년 사이 한 번도 틀린 적이 없으니 매우 유용한 도구라고 할 수 있을 텐데, 정작 이 모델을 만든 애브로모위츠 교수가 올린 트위터를 보면 자신은 모델을 신뢰하지 못하는 듯싶다.

캡션: 트럼프가 공화당 대선 후보로 지명됐다는 사실은 클린턴이 11월에 쉽게 당선될 것을 의미한다.

Vox는 2016년 1분기의 낮은 0.8% GDP 성장률이 2분기까지 지속되고 오바마 대통령의 지지율이 갤럽 조사대로 +9 선에 머문다는 것을 전제로 '타임 포 체인지' 모델을 돌릴 경우, "트럼프가 51.3%로 클린턴의 48.7%"를 앞서리라 예측했다. 더 무시무시한 것은 GDP가 갑자기 3% 선으로 상승해도 이 모델은 트럼프의 승리를 예고한다.

물론 신뢰할 만한 대선 모델이 에브로모비츠 것만은 아니다. 사실 80년대부터 현재까지 대선 결과를 매번 정확하게 예측한 무디스 애널리틱스가 이번엔 클린턴의 대선 승리를 예상한다는 DailyCaller 기사도 있었다.

그런데 애브로모위츠 박사는 왜 자기 모델을 신뢰하지 못하는 걸까?

그는 "내 모델엔 각 당의 대선 후보가 자기의 당을 하나로 뭉칠 수 있는 주류로부터 선발된 대표라는 가정이 깔려있다. 즉, 일반적인 후보와 일반적인 선거 행위를 전제로 한 것이다"라고 자기 모델이 틀릴 수 있는 이유를 설명했다

당연한 소리지만 트럼프는 주류가 아니라는 뜻이다.

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