수원강제추행변호사 암보다 자살로…세상 등진 40대
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통계청이 25일 발표한 ‘2024년 사망원인통계 결과’를 보면, 지난해 자살자 수는 1만4872명으로 1년 전보다 894명(6.4%) 늘었다. 자살자 수는 2011년 이후 가장 많았다.
연령대별로는 10~40대에서 자살이 사망 원인 1위를 차지했다. 특히 40대에서 처음으로 자살(26.0%)이 암(24.5%)을 앞질렀다.
2023년만 해도 40대 사망 원인 1위는 암(25.9%)이었고 2위가 자살(23.4%)이었는데 순위가 뒤바뀐 것이다. 50대 이상에서는 암이 여전히 사망 원인 1위이고 자살은 2위였다.
사망 원인 중 자살이 차지하는 비중도 늘었다. 10대 사망자 중 자살이 차지하는 비중은 2023년 46.1%에서 지난해 48.2%로, 20대는 52.7%에서 54.0%, 30대는 40.2%에서 44.4%, 50대는 11.1%에서 12.2%, 60대는 4.8%에서 5.0%로 확대됐다.
인구 10만명당 자살자 수인 자살률은 29.1명으로 1년 전보다 1.8명(6.6%) 증가했다. 성별로는 남성(41.8명)이 여성(16.6명)의 2.5배였다. 증가율도 남성(9.1%)이 여성(1.0%)보다 높았다.
지난해 하루 평균 자살 사망자는 40.6명이었다. 시간당 1.7명씩 스스로 목숨을 끊은 셈이다. 이는 하루 평균 알코올 관련 사망자 수(13.2명)의 3배가 넘는 수치다.
한국 자살률은 세계에서 가장 높은 수준이다. 한국은 경제협력개발기구(OECD) 국가 간 연령표준화 기준 자살률이 26.2명으로, 회원국 평균인 10.8명의 2배가 넘는다.
연령표준화 자살률이란 국가 간 연령 구조 차이를 보정한 지표로, 국제 비교에 활용된다.
보건복지부는 “중장년이 겪는 실직·정년·채무·이혼 등 다양한 문제, 유명인의 자살과 자극적인 보도, 지역의 정신건강·자살 대응 인력 부족 등이 복합적으로 영향을 미쳤을 것”이라며 “외환위기, 동일본 대지진처럼 대형 사건 이후 2~3년 시차를 두고 자살률이 급증했던 사례를 토대로 코로나19의 사회경제적 여파도 추가 분석이 필요하다”고 밝혔다.
“파도파도 미담만 나오는 김문수, 까도까도 범죄만 나오는 전과5범 이죄명.”
댓글로 나라를 구하는 자유손가락 군대, 일명 ‘자손군’이 남긴 댓글 중 하나다. 지난 대통령 선거기간 동안 극우 성향 교육단체 ‘리박스쿨’과 민주당 해산 운동을 벌여온 ‘트루스코리아’ 등이 이런 댓글 조작팀을 운영했다는 사실이 지난 5월 뉴스타파 보도로 처음 알려졌다. 조직원 100여명이 지시에 따라 댓글을 달거나 특정 댓글에 ‘공감’을 눌러 상단에 노출시켰다.
자손군의 실제 활동 규모는 어느 정도였을까? 경향신문 데이터저널리즘팀은 지난 대선 선거운동기간인 5월12일부터 6월2일까지 포털사이트 네이버 뉴스에 게재된 38개 언론사의 조회수 상위 5위, 댓글 수 상위 5위 기사 중 정치 분야 기사 2066개에 달린 댓글 130만1915개를 수집했다. 이 중 뉴스타파 기사에서 공개된 자손군 아이디 10개와 일치하는 아이디를 뽑아 고윳값을 추출했다. 그런 뒤 이 아이디와 같은 기사 댓글에 출현한 빈도가 50% 이상인 아이디가 자손군 아이디일 가능성이 높다고 보고, 이들 중 김문수 당시 대선 후보(이하 대선 후보는 당시 직위로 지칭) 찬양 위주의 댓글을 작성한 아이디만을 다시 골라냈다.
그 결과 자손군 활동 추정 아이디 50개를 추출했고, 이들이 활동한 기사는 302건으로 집계됐다. 전체 분석 대상 기사의 14.6%에 해당한다. 2명 이상의 아이디가 동시에 출현한 기사도 117건이었다. 12명의 아이디가 함께 댓글에 등장한 기사도 있었다. 작성한 댓글 수 자체는 623개로 많지 않았지만, 전체 공감 수는 2만8294개에 달해 이들의 활동이 단순 댓글 작성보다는 상위 노출에 중점을 두었음을 짐작하게 했다. 댓글 중 66개는 자진삭제됐고, 악성댓글 탐지 시스템인 클린봇으로 숨김 처리된 댓글은 58개였다. 삭제되면 공감 수 정보가 사라져 알 수 없고, 클린봇 처리가 되면 공감을 받기가 거의 어려워진다는 점을 감안하면 이들이 받은 전체 공감 수는 적지 않은 숫자다.
작성 댓글 중 공감 수 상위 기사는 대부분 이재명 후보를 비방하는 글이었다. 이재명 후보를 ‘전과5범’ ‘흉악범’으로 지칭하면서 절대 대통령이 되는 일은 없어야 한다는 식의 논리가 주를 이뤘다. 일부는 지난해 발생한 이재명 후보 피습 사건을 언급하면서 “그때 갔어야 한다”는 막말도 서슴지 않았다. 반면 김문수 후보에 대해서는 “킹문수 역시 대세다. 까도까도 미담만 나오는 김문수” “난세의 영웅” “검소함과 헌신, 소외계층을 위한 묵묵한 내조의 김문수 후보 부인” 등 찬양 일색이었다. 그러나 이러한 찬양 댓글은 상대적으로 공감 수를 많이 받지는 못했다.
분석은 조회수·댓글 수 상위 정치 기사에 한정했기 때문에 실제 이들의 활동은 더 많았을 것으로 추정된다. 뉴스타파에 따르면 이들은 정치나 대선과 관련 없는 날씨나 범죄, 생활뉴스에도 댓글을 달았다. 사람들이 많이 보는 뉴스라는 이유 때문이었다. 네이버 댓글 통계에 따르면 분석 대상 기간 작성된 전체 댓글 수는 909만4401개로 이번 분석 대상 댓글 수인 130만여개의 약 7배에 달했다. 자손군의 댓글 역시 그만큼 더 많았을 수 있다. 일부 아이디는 최근까지도 계속 댓글을 쓰고 있기도 했다.
특히 네이버 댓글 통계에 따르면 대선 투표일이었던 6월3일 전체 댓글 중 자진삭제 댓글 비율은 전날 7.9%(3만8251개)에서 11.8%(6만1368개)로 뛰었다. 이튿날인 6월4일도 9.2%로 높은 수준을 유지했다. 자진삭제 댓글 비율이 평소 7~8%선을 유지하는 데 비춰보면 이례적인 상승이다. 네이버 뉴스 댓글에서 가장 많은 비중을 차지하는 것이 정치 분야인 데다 대선 기간 동안 과도하게 상대 진영 후보를 공격했다고 생각한 댓글을 스스로 삭제했을 가능성이 있다. 일부는 선거 총력전을 위해 ‘치고 빠지기’ 작전을 썼을 수도 있는데, 그중에는 자손군 댓글도 포함되었을 확률이 높다.
댓글은 여전히 공작의 대상이 될 만한 가치가 있는 공간일까. 2000년대 들어 참여, 공유, 개방을 기치로 내건 웹2.0 시대가 시작됐고 뉴스 댓글은 그 상징 중 하나였다. 도입될 당시에는 새로운 공론장이 열렸다는 긍정적인 평가가 우세했다. 그러나 2012년 국가기관의 댓글 대선개입 사건이 터지는 등 끊임없이 여론조작의 장으로 변질돼왔고, 최근에는 각종 혐오 표현의 온상이 되고 있다는 비판도 나온다. 댓글 공간이 얼마나 여론을 대표하고 있는지 살펴보기 위해 분석 대상 댓글에서 고유 아이디값을 추출하니 작성자 수는 26만8406명으로 추정됐다. 이들 중 상위 10%(2만6828명)가 46%(59만9366개)의 댓글을 작성한 것으로 나타났다. 고작 3만명도 안 되는 인원이 댓글 공론장의 절반 가량을 점유하고 있었던 셈이다. 상위 10%의 이들 아이디는 1인당 평균 22.3개 댓글을 작성했다. 가장 많은 댓글을 쓴 작성자는 137개 기사에 댓글 154개를 썼다.
중복 댓글도 다수 발견됐다. 길이가 50글자 이상 댓글 중에서 ‘ㅋㅋㅋ’와 같은 의미 없는 댓글은 제외하고, 토씨 하나 다르지 않은 댓글이라면 의도적인 ‘복사/붙여넣기’를 했을 가능성이 크다. 이렇게 같은 댓글이 2번 이상 달린 경우는 1255번 있었다. 한 번 이상 반복 게시에 참여한 이용자 수는 1363명이며 이들이 단 중복 댓글은 2947건이었다. 가장 많이 반복해서 댓글을 단 이용자는 31번이나 똑같은 댓글을 ‘복붙’했다. ‘이재명 대표에게 투표하자’는 내용이었다. 두 번째로 많은 중복 댓글은 김문수 후보를 지지하는 글로 이용자 2명이 24건의 같은 댓글을 달았다. 최대 6명이 똑같은 댓글을 쓴 경우도 있었다.
양뿐만 아니라 질적으로도 댓글은 건전한 공론장과는 거리가 멀었다. 분석 대상 댓글 130만여개 중 27만3370개(21%)가 자진삭제된 것으로 나타났다. 악성댓글 탐지 시스템인 클린봇으로 숨김 처리된 댓글도 8만7243개(6.7%)에 달했다. 모든 자진삭제 댓글이 악성이라고 볼 수는 없지만, 적어도 문제의 소지가 있는 댓글이 최대로 따지면 전체의 4분의 1을 넘는다고도 볼 수 있다. 이용자들의 전반적인 수준도 높지 않았다. 클린봇에 감지된 악성 댓글을 한 번이라도 쓴 작성자 수는 5만1013명으로 전체의 19%에 달했다.
네이버 댓글 통계에 따르면 분석 대상 기간 전체 댓글 909만여개 중 자진삭제된 댓글은 7.7%에 불과했다. 분석 대상 기사를 정치 분야로 한정했고 조회수와 댓글 수 상위를 기준으로 선정한 만큼, 많은 관심을 받거나 댓글이 많이 달린 기사일수록 댓글이 더 험악해졌다고도 할 수 있다.
댓글이 얼마나 부적절한 내용을 담고 있는지 구체적으로 살펴보기 위해 분석 대상 댓글 130만여개 중 8만1883개만을 무작위로 선정해 인공지능 언어모델인 오픈AI의 GPT-5로 평가를 진행했다. 부정선거, 여성 혐오, 중국 혐오, 특정 지역 비하, 음모론, 12·3 불법계엄 옹호 등 6개 분야로 한정해 관련 내용을 담은 댓글 수를 측정했더니 이러한 내용이 하나라도 포함된 댓글 수는 5269개(6.4%)로 나타났다. 종류별로는 근거 없는 음모론적 논리를 담은 댓글이 2071개(2.5%)로 가장 많았고, 이어 부정선거 1655개(2%), 특정 지역 비하 909개(1.1%), 여성 혐오 787개(1%), 중국 혐오 432개(0.5%), 계엄 옹호 164개(0.2%) 순이었다.
6.4%라는 수치가 적다고 볼 수도 있지만 자진삭제돼 내용을 알 수 없는 21%를 제외하고 측정했다는 점을 감안하면 결코 작은 수치는 아니다. 내용을 보면 노골적으로 외모를 비하하거나 특정 지역을 비하하는 등 지면에 싣기 어려울 정도의 수준이었다. 게다가 문제가 있다고 분류된 댓글 중 대부분인 4672개(88.7%)는 클린봇에도 감지되지 않았다. “윤 어게인! 다시 계엄을 선포해서 좌파놈들 싹 쓸어버립시다” “부패선관위는 이미 X죄명 사전투표 추가표 +15~20%로 세팅해 놓은 걸로 보입니다” 등 불법계엄을 옹호하거나 부정선거 음모론을 퍼뜨리는 댓글도 대부분 그대로 노출돼 있었다.
대선 후보에 대한 지지나 반대 댓글 중에서는 반대 댓글이 압도적으로 더 많았다. 이재명 후보는 전체 댓글 2만1732개 중 1만8366개(84.5%)가 반대하는 내용이었다. 김문수 후보는 1만8734개 중 1만5718개(83.9%)가, 이준석 후보는 8785개 중 7193개(81.9%), 권영국 후보는 277개 중 195개(70.4%)가 반대하는 내용의 댓글이었다. 반대 댓글 수로만 보면 이재명 후보에 대한 반대가 김문수 후보를 반대하는 댓글보다 더 많았고 전체 중 비율도 더 높았다. 이재명 후보가 승리한 실제 대선 결과와는 차이가 있었다.
댓글 공간은 대부분 후보자들에게 80% 가까운 반대 댓글이 쏟아지면서 상대 후보에 대한 비난의 장이 됐다. 실제 내용도 정책·비전 관련 비판보다는 비방에 가까웠다. 인신공격 및 비하, 가족 관련 비난, 외모나 연령 등을 중심으로 특정 후보에 대한 극단적인 반대를 표명하는 글이 중심이었다. 댓글 공간은 공적인 논의의 장으로 기능하기보다는 유권자들 사이에 분열과 적대감을 심화시키는 역할을 했다.
네이버 댓글 공간은 공론의 장이라기보다는 점점 특정 집단의 감정 분출구로 전락하고 있는 것으로도 보인다. 네이버 댓글 통계를 보면 분석 대상 기간 작성자의 44.3%가 40~50대 남성이었다. 40~50대 여성은 16.8%에 그쳤다. 20~30대 남성은 12.2%, 20~30대 여성은 4.6%였다. 한국언론진흥재단이 한국갤럽에 의뢰해 전국 만 19세 이상 성인남녀 6000명을 대상으로 진행한 2024년 언론수용자 조사 결과에 따르면 전체 응답자의 5.9%, 인터넷 포털 뉴스 이용자의 8.8%만이 댓글을 달았다고 응답했다. 추천이나 공감 표시를 한 이용자도 전체 응답자의 10.8%, 인터넷 포털 뉴스 이용자의 16%에 그쳤다.
오랫동안 뉴스 댓글 관련 연구를 진행해온 오세욱 선문대 미디어커뮤니케이션학부 교수는 “기사를 읽고 난 뒤 첫 화면에 노출되는 댓글이 어느 정도 영향력을 미치던 시절도 있었지만, 이제 그 시기는 지난 것으로 보인다”면서 “특정 연령대는 포털에서 뉴스를 거의 보지 않고 있으며, 기사를 끝까지 읽는 층은 일부 연령대에 국한되고 있다”고 밝혔다. 그러면서 “댓글을 통해 자신의 의견을 다시 생각하기보다는 자신의 의견을 공고히 하는 경우가 더 많이 관찰되고 있다”며 “기사에 대한 의견 공유 혹은 토론도 포털 등 공개된 공간이 아니라 끼리끼리 모인 커뮤니티나 단톡방 등에서 제한적으로 이루어지고 있기 때문”이라고 말했다.
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