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민심마켓, 누적 예측 참여 70만 건 돌파… 실시간 예측 플랫폼으로 급부상
  • 윤지희
  • 등록 2026-06-29 11:04:14

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  • 뉴스 보는 시대에서 예측하는 시대로… 실시간 민심 데이터 시장 연다
  • 6.3 지방선거 광역단체장 13곳 중 11곳 적중(84.6%)… ‘여론조사 아닌 예측 데이터’
  • 검증된 예측가 ‘민심마켓 인덱스’ 정치 적중률 82.6%, 일반보다 21%p 정확

민심마켓이 누적 예측 참여 70만 건 돌파와 함께 6.3 지방선거 적중률과 `민심마켓 인덱스` 분석 결과를 공개했다. 해당 수치는 예측 적중률 데이터며 여론조사가 아니다

실시간 예측 데이터 플랫폼 민심마켓(대표 진현욱)이 누적 예측 참여 70만 건을 돌파했다고 29일 밝혔다.

 

민심마켓은 이용자가 정치, 경제, 스포츠, 사회 이슈의 결과를 직접 예측하고 참여하는 실시간 예측 데이터 플랫폼이다. 단순히 뉴스를 소비하는 것을 넘어 주요 이슈의 향후 결과를 예측하고 적중에 따라 리워드를 받는 참여형 서비스로 주목받고 있다. 이와 관련 민심마켓 측은 뉴스를 보는 시대에서 뉴스의 결과를 예측하는 시대로 시장이 변화하고 있다고 설명했다.

 

이용자는 증시, 환율, 스포츠 경기, 사회 현안 등 다양한 이슈를 예측 카드 형태로 만나 자신의 판단을 선택하고, 이후 실제 결과와 비교해 적중 여부를 확인할 수 있다. 회사 측은 민심마켓이 단순 투표 서비스가 아니라 이용자들의 자발적 예측 참여로 형성되는 ‘실시간 예측 데이터’를 축적한다는 점에서 기존 여론조사나 댓글 여론과 다르다고 강조했다. 특히 ‘무엇을 선호하는지’가 아니라 ‘어떤 결과가 실제로 발생할지’를 예측한다는 점이 핵심 차별점이다.

 

이 같은 예측 역량은 지난 선거에서 실제로 입증됐다. 민심마켓은 지난 6.3 지방선거 광역단체장 예측에서 13곳 중 11곳이 적중하며 84.6%의 예측 적중률을 기록했다. 이용자들이 단순히 지지 의사를 표시한 것이 아니라 실제 선거 결과를 예측하는 방식으로 참여한 데이터라는 점에서 의미가 있다. 해당 수치는 민심마켓 이용자의 예측 적중률 데이터로, 여론조사가 아니다.

 

스포츠 승부 예측을 앞세운 예측 플랫폼이 잇따라 등장하는 가운데 민심마켓은 정치·경제 등 사회 이슈 예측의 정확도를 차별화 포인트로 제시했다. 회사가 함께 공개한 심화 지표 ‘민심마켓 인덱스(Minsim Index)’가 그 근거다.

 

민심마켓 인덱스는 오랜 기간 예측 적중을 반복하며 신뢰도가 검증된 상위 예측가 집단의 판단을 집계한 지표다. 다양한 이용자가 무작위로 섞인 전체 평균과 달리 과거 적중 이력으로 검증된 예측가의 판단을 별도로 분석한 것이 특징이다.

 

민심마켓 인덱스의 정치 예측 적중률은 82.6%로, 전체 이용자 평균 61.4%보다 21.2%p 높다. 경제 분야에서도 78.7%를 기록해 전체 평균 62.6%를 16.1%p 웃돌았다. 해당 수치 역시 예측 적중률 데이터며, 여론조사는 아니다.

 

회사는 이 같은 정확도의 배경으로 이용자들의 참여 동기를 꼽았다. 민심마켓에서는 이용자가 앱 내 코인을 사용해 예측에 참여하며, 적중 실적에 따라 등급이 오르내린다. 보상과 등급이 함께 걸려 있어 팬심에 따른 응원이 아니라 실제 결과를 냉정하게 따져 예측하게 된다는 설명이다. 민심마켓은 이를 ‘응원은 뜨겁게, 예측은 차갑게’라는 문구로 표현하고 있다.

 

기술적으로는 과거 적중 이력이 우수한 이용자일수록 더 큰 투표 가중치를 부여받는 가중투표 시스템을 적용해 단순 인기투표가 아닌 ‘검증된 집단지성’을 데이터화한다.

 

진현욱 민심마켓 대표는 “누가 좋으냐를 묻는 방식이 아니라 실제로 어떤 결과가 나올지를 예측하는 것이 민심마켓의 핵심”이라며 “누적 예측 데이터를 기반으로 언론과 연구기관이 ‘민심마켓에 따르면’이라고 인용하는 신뢰 데이터 표준으로 키워가겠다”고 말했다.

 

민심마켓은 현금 손실이 없는 무료 참여 구조로 운영되며, 애플 앱스토어와 구글플레이를 통해 이용할 수 있다. 앞으로 누적 예측 데이터를 기반으로 정치·경제·스포츠·사회 전반의 민심 흐름을 보여주는 실시간 데이터 서비스로 확장해 나갈 계획이다.

 

 

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