허병기 통계학적으로 부정선거다 주장 반박

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허병기 통계학적으로 부정선거다 주장 반박앱에서 작성

ㅇㅇ(118.217) 2025.01.29 09:43:16

조회 189 추천 0 댓글 1

허병기 교수의 통계학적 부정선거 주장에 대한 반박은 다음과 같이 구조화할 수 있습니다. 각 주장에 대해 통계적 방법의 오용 가능성, 대체 설명, 구체적 사례를 제시하며, 통계적 이상 현상만으로 부정선거를 결론 내릴 수 없음을 강조합니다.

---

### 1. **벤포드의 법칙(Benford's Law) 적용 문제**

- **주장**: 선거 결과의 숫자 분포가 벤포드 법칙을 따르지 않아 조작 의심.

- **반박**:

- **적용 범위 한계**: 벤포드 법칙은 자연적으로 발생한 광범위한 데이터(예: 강우량, 주가)에 적합하며, 인위적 구조(예: 특정 지역의 유권자 수)가 있는 선거 데이터에는 부적절할 수 있습니다. 예를 들어, 작은 선거구나 인구가 균일한 지역에서는 숫자 분포가 벤포드 패턴과 일치하지 않을 수 있습니다.

- **사례**: 2009년 이란 선거에서 벤포드 법칙을 적용한 부정선거 주장은 이후 학계에서 방법론적 결함으로 비판받았습니다(Mebane, 2010).

---

### 2. **갑작스러운 투표 급증(Spike)**

- **주장**: 특정 시간대나 지역에서 특정 후보의 득표가 급증한 점을 의심.

- **반박**:

- **보고 순서 영향**: 대규모 선거구나 우편투표가 늦게 집계될 경우 자연스럽게 득표가 급증할 수 있습니다. 예를 들어, 2020년 미국 선거에서 미시간주의 야간 득표 급증은 대도시(디트로이트)의 결과가 늦게 보고된 때문이었습니다.

- **지지 기반 집중**: 특정 후보의 강력한 지지 지역 결과가 한꺼번에 집계되면 통계적 급증이 발생할 수 있습니다.

---

### 3. **출구조사와 공식 결과 불일치**

- **주장**: 출구조사와 실제 결과 차이가 부정의 증거.

- **반박**:

- **표본 오차**: 출구조사는 표본 크기와 응답자 편향(사회적 바람직성 편향)의 영향을 받습니다. 예를 들어, 2016년 미국 대선에서 트럼프 지지자 중 일부는 출구조사에서 답변을 꺼려해 클린턴의 출구조사 과대 예측이 발생했습니다.

- **집계 시차**: 우편투표나 사전투표는 출구조사에 반영되지 않을 수 있습니다.

---

### 4. **통계 모델 예측과의 차이**

- **주장**: 예측 모델과 실제 결과의 편차가 부정을 시사.

- **반박**:

- **모델의 가정 한계**: 모델은 과거 데이터와 특정 가정(예: 유권자 참여율)에 기반합니다. 예측치와의 차이는 예상치 못한 유권자 행동(예: 숨은 지지층)이나 모델 오류로 설명될 수 있습니다.

- **사례**: 2016년 미국 대선에서 대부분의 모델이 클린턴의 승리를 예측했으나, 결과는 트럼프의 승리로 나타났습니다. 이는 모델의 미시적 요인 반영 실패 때문이었습니다.

---

### 5. **기타 요인: 과투표/과소투표율, 기계 오류**

- **주장**: 투표 기계 오류나 이상한 무효표 비율이 부정의 증거.

- **반박**:

- **사용자 오류**: 투표 용지 미기재, 기계 조작 미숙 등 기술적 문제는 고의적 조작과 구별되어야 합니다.

- **법적 절차**: 일부 국가에서는 재검표나 감사 절차를 통해 이러한 문제를 공식적으로 확인합니다. 예: 2020년 조지아주 수동 재검표 결과, 오차율이 통계적 허용 범위 내였습니다.

---

### **결론: 통계적 이상 ≠ 부정선거**

통계적 이상 현상은 추가 조사의 출발점이 될 수 있으나, **구체적 증거 없이 부정선거를 주장하는 것은 과학적이지 않습니다**. 선거 무결성 확인을 위해서는 통계 분석 외에도 **물리적 감사(투표 용지 검증, 서명 대조), 법적 절차(재검표)**, 그리고 **투명한 절차**가 병행되어야 합니다. 학계와 독립 기관의 철저한 검증이 필수적이며, 근거 없는 주장은 민주주의 신뢰를 훼손할 수 있습니다.

---

이 반박은 통계학의 맥락적 적용과 다각적 검증의 중요성을 강조함으로써, 허병기 교수의 주장을 비판적으로 검토하는 틀을 제공합니다.

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