2020 · 제21대 국회의원선거 · 지역구 253곳
"다른 동네에서 같은 후보가 똑같은 사전투표 득표수를 받았다 = 개표 데이터 복제"라는 주장을, 중앙선관위 읍·면·동 개표자료 전수로 집계했다. 판정의 핵심은 동일값이 있느냐가 아니라 사전투표에서만 유독 많으냐다. 그래서 같은 자료의 선거일(당일) 투표를 대조군으로 나란히 계산했다.
두 가지 패턴을 각각 전수 집계했다.
구분 = 관내사전투표
(대조군은 선거일투표)이며 거소·관외사전은 제외. 비례대표는 제외했다 —
정당 수십 개 × 소액 득표라 우연 일치가 압도적이어서 신호를 덮는다.
값 하한은 유형 A가 25표, 유형 B가 10표. 한 자릿수 득표는 우연히 겹치는 게 정상이라 노이즈로 뺀다.
사전과 선거일 중 어느 쪽이 더 많은지가 전부다.
조작이라면 큰 값에서 겹쳐야 한다. 실제로는 양쪽 다 작은 값에 몰려 있다.
거대양당 편중은 나타나지 않는다. 득표가 작아 값이 몰리는 군소·무소속에 집중.
| 선거구 | 후보 | 득표 | 동수 | 해당 동 |
|---|
복제 가설이 진짜라면 여기서 걸린다. 표준 조건(개별값 ≥25 그리고 일치값합 >200)에서는 0건이라, 아래 표는 하한을 10표까지 낮추고 합계 조건을 뗀 결과다. 아래 세 KPI는 서로 다른 그물코의 결과다.
| 선거구 | 동 A | 동 B | 일치 내역 | 합 |
|---|
즉 관측된 동일값은 조합적 우연으로 설명되며, 개표 데이터 복제의 증거로 볼 근거는 이 자료 안에 없다. 이 결론은 격차·경향성 같은 다른 쟁점이 아니라, 오직 '동일값' 주장에 한정된다.
특히 다른 선거와 건수를 나란히 놓을 때 반드시 감안해야 하는 것.
동일값을 세려면 후보 명단이 같아야 비교가 성립한다. 총선은 선거구마다 후보가 달라 전국이 253조각(평균 13.8개 동)으로 쪼개지고, 다른 선거구의 동끼리는 비교 자체가 불가능하다. 반면 시·도지사·교육감은 시·도 전체를 한 풀에서 비교한다.
| 비교 대상 | 비교묶음 | 동 | 동쌍 |
|---|
모든 수치는 원자료에서 아래 명령으로 그대로 재생산된다.
# 유형 A (같은 후보·다른 동)
MIN=25 YEAR=2020 npx tsx analyze/dongil_single.ts
ONSITE=1 MIN=25 YEAR=2020 npx tsx analyze/dongil_single.ts # 선거일 대조군
# 유형 B — 표준 조건 (2026 분석과 동일: 개별값 ≥25, 일치값합 >200) → 사전 0건 / 선거일 1건
YEAR=2020 npx tsx analyze/dongil_pair.ts
ONSITE=1 YEAR=2020 npx tsx analyze/dongil_pair.ts
# 유형 B — 완화 조건 (본문 표)
MIN=10 PAIR_SUM_MIN=0 YEAR=2020 npx tsx analyze/dongil_pair.ts
ONSITE=1 MIN=10 PAIR_SUM_MIN=0 YEAR=2020 npx tsx analyze/dongil_pair.ts