트럼프 vs 힐러리 2016 대선 데이터 전략을 비교 평가하다

브래드 스미스 마이크로소프트 법률 총괄 사장이 쓴 기술의 시대를 읽다 2016년 힐러리 클린턴과 도널드 트럼프가 붙은 미국 대선을 데이터 전략 측면에서 평가해 대목이 있어 눈길을 끈다.

결과부터 망하면 바람직한 데이터 활용 측면에서 트럼프가 힐러리 캠프를 앞섰다. 힐러리 캠프의 데이터 전략은 폐쇄적이었고 상대적으로 트럼프는 개방형 전략을 추구했다.

저자는 우선 힐러리 캠프의 데이터 전략에 대해 말한다.

대통령 선거가 끝나고 한 달 후인 2016년 12월 초 마이크로소프트의 워싱턴 DC 사무실에서 회의가 있었다. 기술이 대통령 선거에서 미친 영향력을 평가하는 회의였다. 두 정당을 비롯해 다양한 운동 본부가 우리 제품과 다른 기업들의 기술을 사용했다. 그들이 기술을 어떻게 사용했고 무엇을 알게 됐는지 민주당 그룹과 공화당 그룹이 각각 우리와 만나 얘기를 나누기로 했다.

먼저 만난 것은 힐리리 클린턴의 선거 운동 자문들이었다.  그들은 민주당 전국위원회의 성공과 버락 오바마 대통령의 2012년 재선 운동 성공을 기반으로 대규모 분석팀을 설치했다.

클린턴 선거 운동 본부는 세계 최고의 기술 전문가들이 최첨단 선거 운동 기술 솔루션을 만들었다. 그들이 활용하고 개선한 자료는 아마도 미국에서 가장 훌륭한 정치 데이터 세트였을 것이다. 기술 자문가와 선거 운동 자문가들이 말하기를 클린턴 선거 운동 팀의 명석하고 상냥한 매니저 로비 무크는 거의 모든 의사 결정을 분석팀이 생성한 통찰을 바탕으로 내렸다고 한다.

선거 당일 동부에서 해가 질 때쯤 클린턴 선거 운동 본부에 있던 모든 사람들이 자신들이 선거에서 이긴 줄 알았다고 했다. 거기에는 막강한 데이터 분석 능력이 큰 몫을 차지했다.

하지만 결과는 예상과는 달랐다.

선거 운동 팀은 선거 일주일 전까지 미시간주와 위스콘신주에서 공화 당원들의 유세가 증가한 것을 개표 날 밤까지도 알지 못했다는 이유로 대놓고 비난을 받았다. 그러나 선거 운동의 데이터 활용에 대해서는 여전히 고도의 확신이 널리 퍼져 있었다. 사후 정리를 마치면서 나는 민주당 사람들에게 간단한 질문을 했다. "데이터 운영을 잘 못해서 졌다고 생각하십니까? 아니면 데이터 운영을 잘했는데도 졌다고 생각하십니까?

그들은 금세 확신에 찬 반응을 내놓았다. "데이터 운영은 우리가 더 잘했다는데 의심의 여지가 없습니다. 그랬는데도 진 거지요.?

이후 마이크로소프트는 공화당쪽 관계자들과 미팅을 가졌다. 그에 따르면  공화당 사람들은 선거 과정을 설명하면서 도널드 트럼프 대통령을 공화당 후보로 지명하게 만든 놀라운 우여곡절이 트럼프 선거 운동팀의 데이터 전략에 결정적인 영향을 미쳤다고 했다.

공화당 내 프리버스 팀은 데이터 공유 모형을 만들어서 전국의 공화당 후보 뿐만 아니라 다양한 정치자금 후원단체와 보수 단체들이 가진 정보를 공유하도록 설득했고 그렇게 규합된 정보, 즉 거대한 기초 데이터 파일을 만들 수 있었다. 쉴즈는 최대한 많은 출처로부터 데이터를 모으는 것이 중요하다고 생각했다. 그렇게 생각한 데는 최종 대통령 후보가 누가 될지 공화당 전국 위원회가 전혀 알 수 없었던 탓도 있다. 그래서 공화당 전국 위원회는 최대한 많은 단체와 연합해 최대한 다양한 데이터를 모으려고 했다. 그 결과 이들은 민주당 전국위원회나 클린턴 선거 본부가 보유한 그 어떤 데이터보다도 훨씬 풍부한 데이터 세트를 만들어낼 수 있었다.

2016년 봄 공화당 후보자로 지명된 도널드 트럼프 진영은 클린턴 선거 본부 만큼 심도 있는 기술 인프라를 가지고 있지 않았다. 이런 약점을 보완하기 위해 트럼프의 사위 재러드 쿠슈너는 선거 운동 본부의 디지털 총책임자인 브래드 파스케일과 힘을 합쳐 자체 전략이 아니라 공화당 전국위원회가 이미 보유하고 있는 것들을 바탕으로 한 디지털 전략을 수립했다. 이들은 전국위원회의 데이터 세트를 기초로 도널드 트럼프를 좋아하지 않는다고 말한 공화당원 1400만 명이 어떤 사람들인지 정체를 파악했다. 이렇게 회의적인 사람들을 지지자로 돌려놓기 위해 트럼프 팀은 파스케일의 고향인 샌안토니오에 알라모 프로젝트를 만들고 특히 페이스북을 통한 선거 자금 모집과 메시지 전달, 타깃 선정에 힘을 쏟았다. 트럼프 팀은 데이터가 이 유권자들에게 중요할 것이라고 알려준 주제들, 예를 들면 아편계 진통제 사태라든가 오바마케어 같은 주제를 가지고 이들과 반복적으로 소통했다.

공화당 사람들은 선거가 다가오면서 데이터 운영으로 드러났던 사실들을 설명해주었다. 선거 열흘 전에 이들은 가장 중요한 싸움이 벌어질 몇 개 주에서 클린턴보다 2퍼센트 뒤져 있다고 판단했다. 하지만 인구의 7퍼센트는 아직 어느 쪽에 투표할지 마음을 정하지 못한 것으로 나타났다. 선거 운동 팀은 이들 주에서 투표장에 간다면 트럼프에게 투표할 가능성이 높다고 생각되는 사람 70만 명의 이메일 주소를 보유하고 있었다. 선거 운동 팀은 바로 이들 집단이 투표장에 가도록 설득하는데 총력을 기울였다.

공화당이 민주당보다 잘한 것은 다음과 요약된다.

우리는 공화당 사람들에게 이번 경험을 통해 기술에 관해 어떤 교훈을 얻었는지 물었다. 몇 가지가 있었다. 클린턴 선거 운동 팀처럼 철저한 데이터 운영 전략을 짜려고 무리하지 마라. 오히려 상업적인 주요 기술 플랫폼 중 하나를 골라서 그것을 활용하는데 집중하라. 공화당 전국위원회가 했던 것처럼 최대한 많은 데이터를 내놓고 공유할 수 있는 수많은 파트너를 모집할 폭넓은 연합 생태계를 구축하라. 이런 방법을 써서 파스케일이 개발한 것과 같은 상업적인 플랫폼 위에서 운영할 수 있는 선별적 역량에 자원을 집중하라. 당신이 가진 알고리즘이 당신 생각만큼 훌륭할 거라고 절대로 자신하지 마라. 끊임없이 당신의 알고리즘을 테스트하고 개선하라.

공화당 사람들은 그날 아침 민주당 사람들이 그랬던 것 만큼이나 빠르게 답을 내놓았다. "우리가 데이터 운영을 더 잘했다는데 의문의 여지가 없습니다. 우리는 미시건 주가 트럼프 쪽으로 기울고 있다는걸 클린턴 선거팀보다 먼저 알았으니까요. 그리고 클린턴 팀은 절대 보지 못한 것 까지 보았죠. 위스콘신 주가 선거 전 주말 동안 트럼프 쪽으로 넘어왔다는 것 말이에요."

마이크로소프트 내부 판단도 마찬가지였다. 트럼프 쪽의 손을 들어주었다.

"방에 있던 사람들은 모두 라인스 프리버스와 트럼프 선거 팀의 접근법이 더 뛰어났다고 판단했다. 클린턴 선거팀은 기술적 능력과 초기 우세에 의존했다. 반면 트럼프 선거팀은 필요했기 때문에 트러널이 설명한 것과 비슷한 데이터 공유 방식을 사용했다.

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