컨텐츠 바로가기

07.08 (월)

‘숫자 불리기’ 논란된 조국 찬반 집회… ‘참석인원’ 놓고서 잡음 계속

댓글 첫 댓글을 작성해보세요
주소복사가 완료되었습니다

자유한국당, ‘이제 안쓰는’ 페르미 추정 활용해 집회 폄훼

집회 ‘메시지’보단 참석인원 놓고서 갈등 계속

헤럴드경제

서초동 촛불집회 자료사진. [연합뉴스]

<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다>


[헤럴드경제=김성우 기자] 지난 3일과 5일, 광화문과 서초동 대검찰청 앞에서 진행된 조국(54) 법무부장관 찬·반 집회가 ‘숫자불리기’ 논란으로 비화되고 있다. 정치권은 선봉에 서서 “집회에 참석한 실제 인원이 몇명이냐”에 집중하며 집회를 비판하고 나섰다.

박성중 자유한국당 의원은 최근 기자들에 배포한 보도자료를 통해 “(지난 5일) 검찰청 앞 시위 참가자는 페르미기법 적용시 약 13만 7000명이 참가한 것으로 추산된다”면서 “지난달 28일보다 3배 정도 큰 규모기는 하나 곳곳에서 밀집 이완 현상이 발견됐다”고 지적했다.

이어 박 의원은 “(서초동 집회는) 경찰 통제구역까지 집회 군중이 이르지 못한 경우가 대다수였다”면서 “인근에서 보수단체도 집회를 열고 있었다”고 덧붙였다. 앞서 여당인 더불어민주당이 지난 9월 28일 열린 집회에 200만명의 인원이 자리했다고 밝힌 데 대한 비판이다.

민주당은 지난달 28일 대검찰청과 서울중앙지검 앞에서 열린 친여권 촛불집회에 대해서 “200만명이 모였다”는 입장을 내놨다. 이인영 원내대표는 “헤아릴 수 없이 너무나 많은 촛불이 다시 켜졌다”면서 “(모인 인원이) 100만이라고도 하고 200만이라고도 한다”고 했다.

이후 집회 참석인원을 놓고서 여야간 공방이 이어지고 있다.

박 의원이 적용한 페르미 기법은 과거 경찰이 사용하던 집회 인원 추산방법인 ‘페르미 추정’에 기반한다. 박근혜 전 대통령 퇴진 촛불집회 당시까지 사용되다가, 정확성에 의문이 제기되며 현재는 사용되지 않는 방법이다.

페르미 추정의 지향점이 “단순한 계산”에 있기 때문이다. 미국 물리학자 페르미(Fermi)의 이름을 딴 페르미 추정은 먼저 가설을 세우고, 여기에 실험 결과를 맞추는 것이다. 집회 계산시에 페르미 추정은 면적 1평(3.3㎡)에 밀집지역은 9명, 비밀집지역은 5명이 앉아있다고 가정하고 집회 추산인원을 계산한다.

경찰 관계자는 “경찰이 진행했던 집회 인원 계산 방식은 집회·시위를 어떻게 관리할지에 초점을 두고 이뤄졌던 방식”이라며 “앞서 실제 집회인원과 맞지 않는다는 비판이 계속돼 이제는 사용하지 않는다”라고 했다.

페르미 추정은 실제 집회 참석인원과는 어긋나는 결과를 종종 보여준다. 헤럴드경제가 지난 3일 광화문 집회 현장에서 찍은 사진을 통해 자체 계산을 진행한 결과, 광화문 세종대왕 동상 옆 도로(33m)에는 한줄당 13~15명이 되는 시민이 밀집했다. 가로세로가 33m인 정사각형으로 계산할 경우 많게는 225명의 시민이 들어간다는 계산이 나온다. 이경우 1평(3.3㎡)에 들어가는 인원은 22.5명이다. 밀집지역을 9명으로 계산한 페르미 추정법보다 인원이 많다.

페르미추정을 따를 경우, 광화문 집회는 23만명·서초동 집회는 13만명 가량의 시민이 현장을 찾은 것으로 집회참석인원이 계산된다. 하지만 이보다 많은 숫자의 시민이 현장에 참여했다는 것이 대체적인 분석이다. 페르미 추정법은 순간 집회 인원을 계산하기 때문에 유동 인구, 참석한뒤 자리를 뜨는 경우에는 계산에 포함되지 않는다.

주최측은 지난 5일 서초동 중앙지검 앞에서 진행된 ‘검찰개혁 촛불집회’ 참석 인원 추산치를 발표하지 않고 있다. 지난달 28일 열린 ‘검찰개혁’ 1차 집회에서 200만명 논란이 인 데 영향을 받은 것으로 보인다. 단, 주최측이 경찰에 신고한 5일 집회 신고 인원은 10만명이었다. 앞선 28일 집회 8000명에서 10배이상 늘어난 수치였다. 3일 광화문 집회를 주최한 사법적폐청산 범국민 시민연대는 전날 집회 참가자 수를 약 300만명이라고 주장했다.

zzz@heraldcorp.com

- Copyrights ⓒ 헤럴드경제 & heraldbiz.com, 무단 전재 및 재배포 금지 -
기사가 속한 카테고리는 언론사가 분류합니다.
언론사는 한 기사를 두 개 이상의 카테고리로 분류할 수 있습니다.