🕌 "모스크가 보이면 표심이 바뀐다?"
스위스 연구가 보여주는 눈에 보이는 이슬람의 정치적 영향
안녕하세요! 오늘은 유럽에서 실제로 벌어진 선거 결과를 바탕으로, 무슬림 상징물이 시민들의 투표 행동에 어떤 영향을 미치는지 분석한 정말 흥미로운 연구를 소개해드릴게요. 제목은 다음과 같습니다:
The Mosque Next Door: How the Visibility of Mosques Influences Support for the Far-Right and Anti-Immigration Policies
(Political Behavior, 2025)
이 논문은 단순히 "이슬람 혐오가 있다더라"는 이야기에서 멈추지 않습니다. 정말 촘촘한 공간 데이터와 실제 투표 결과를 통해, "보이는 모스크"가 얼마나 정치적 반응을 유발하는지를 엄밀하게 분석한 사회과학의 모범 같은 연구예요.
📍 왜 이런 연구가 필요했을까?
– 유럽 곳곳에서 일어나는 이슬람 상징물에 대한 반발
스위스는 2009년에 '미나렛(이슬람 사원의 첨탑)' 건축 금지 국민투표를 했고, 2021년에는 공공장소에서 얼굴 가리기 금지(부르카 금지) 투표도 통과됐습니다. 이 모두는 극우 정당인 SVP(스위스인민당) 주도로 이루어진 것이죠.
그런데 정말 흥미로운 건, 이슬람 인구가 많지 않은 곳에서도 이런 법안에 찬성하는 비율이 높았다는 거예요. 그래서 학자들은 이렇게 질문했습니다.
“혹시 이슬람 인구의 숫자보다, **그들의 ‘눈에 띄는 존재감’(visibility)**이 더 중요한 건 아닐까?”
이 논문은 바로 이 가설을 정면으로 검증합니다.
🧠 어떤 이론을 바탕으로 했을까?
– “왜 사람들은 모스크를 불편하게 느낄까?”
이 연구는 단순히 **"모스크가 보이면 극우를 지지한다"**는 현상을 관찰한 것이 아닙니다. 그 기저에는 사람들이 느끼는 **‘집단 간 위협(intergroup threat)’**이라는 심리적 반응이 있다고 봅니다.
연구진은 이를 설명하기 위해 두 가지 사회심리학 이론을 바탕으로 분석을 전개합니다:
1️⃣ 집단 위협 이론 (Group Threat Theory)
📖 Blalock, 1967
이 이론에 따르면, 사람들이 자신이 속한 **주류 집단(ingroup)**이 **다른 소수 집단(outgroup)**에 의해 자신들의 지위, 자원, 정체성 등이 위협받는다고 느낄 때, 부정적 태도가 생긴다고 합니다.
예를 들어, “무슬림들이 늘어나면 내 일자리나 복지가 줄어들지도 몰라”, “우리 동네가 이질적인 곳으로 바뀌고 있어” 같은 생각이죠.
2️⃣ 상징적 vs. 현실적 위협 (Symbolic vs. Realistic Threats)
📖 Stephan et al., 2015
집단 위협에도 두 종류가 있습니다:
- 현실적 위협(realistic threat): 일자리, 범죄, 복지 자원 같은 ‘실질적인’ 경쟁에서 비롯되는 두려움
- 상징적 위협(symbolic threat): 문화, 종교, 가치관, 라이프스타일의 충돌에서 오는 ‘정체성 위기’
이 연구에서 중요한 건 바로 **‘상징적 위협’**입니다.
연구진은 모스크의 시각적 가시성(visibility)—즉, 얼마나 눈에 띄는 장소에 있는가, 건물이 이슬람적 외양을 띄고 있는가—가 이 상징적 위협을 자극한다고 봅니다. 눈에 띌수록 "우리 동네가 바뀌고 있다", "이질적인 문화가 우리 삶을 침범하고 있다"는 인식이 강화된다는 거죠.
🕌 모스크는 왜 ‘상징적 위협’의 상징인가?
모스크는 단순한 종교 시설이 아니라, 유럽 사회에서 이슬람 ‘다름’(otherness)을 가장 강하게 드러내는 시각적 상징물이에요. 그래서 시민들의 불편한 감정을 자극할 수 있다는 연구들이 다수 존재합니다.
- **Göle (2011)**는 모스크가 “공공장소에서 시각적으로 드러나는 이슬람의 존재”라는 점에서 사회적 갈등과 문화적 불협화음의 원천이 된다고 말합니다.
- **Allievi (2009)**는 모스크를 “누가 유럽에 속하고, 누가 그렇지 않은지를 둘러싼 상징적 투쟁의 장소”라고 설명합니다.
- **Becker (2019)**는 이러한 공간들이 이슬람 공동체가 ‘영토적 존재감’을 드러내는 방식이며, 종종 지역 주민들과의 긴장을 불러일으킨다고 분석했습니다.
즉, 이슬람이라는 종교 자체가 아닌, 그것이 ‘보이는 방식’이 문제를 만드는 것이라는 지적입니다.
📣 모스크가 ‘눈에 띌수록’ 위협으로 인식된다?
- 사람들이 **지하실이나 창고, 간판 없는 건물에 있는 ‘숨은 모스크’**는 잘 인식하지 못하고, 그래서 정치적 반응도 약합니다.
- 반면, **미나렛이 있거나, 이슬람 양식으로 지어진 ‘보이는 모스크’**는 ‘우리와 다르다’는 정체성 위협을 불러일으킵니다.
→ 이게 바로 **상징적 위협(symbolic threat)**입니다.
📖 Cesari, 2005; de Neergaard et al., 2017; Dazey & Gay, 2024 등도 이러한 시각을 뒷받침합니다.
🧠 이 이론이 실제 투표에까지 영향을 미친다고?
그렇습니다. 이론에 따르면, 모스크를 보며 위협을 느낀 유권자들은 다음과 같은 행동을 보일 수 있습니다:
- 극우 정당에 표를 준다
📖 Lucassen & Lubbers, 2012; Schmuck & Matthes, 2019 - 무슬림의 권리를 제한하는 법안에 찬성한다
📖 Green et al., 2010; Gravelle et al., 2021
✏️ 정리하면...
| 핵심 감정 | “우리 동네가 바뀌고 있어…”는 불안 |
| 위협의 종류 | 상징적 위협 → 정체성, 문화, 가치 충돌 |
| 촉발 요인 | 눈에 보이는 모스크 (미나렛, 간판, 건축 양식 등) |
| 결과 행동 | 극우 정당 지지, 반이민 정책 찬성 |
이론적 배경이 이렇게 단단하니, 모스크가 ‘보이는 것’만으로도 왜 정치적 반응이 나타나는지를 설명해낼 수 있죠.
🔬 연구 방법을 자세히 들여다보기:
CEM 매칭, 공간데이터, 선거결과가 만난 정교한 설계
이 논문에서 저자들은 "보이는 모스크(visible mosque)"가 실제 투표 결과에 영향을 미치는지를 인과적으로 검증하기 위해 아주 정교한 방법론을 사용했습니다. 핵심은 크게 세 가지입니다:
- 선거 및 국민투표 결과 데이터 (Voting Results)
- 모스크 위치 및 가시성에 대한 공간 데이터 (Geospatial Mosque Data)
- 통제 가능한 조건끼리 비교하기 위한 매칭 기법 (Coarsened Exact Matching, CEM)
🗳 1. 선거 및 국민투표 데이터: 현실에서 나온 진짜 투표 결과
연구진은 스위스 전역의 312개 시/군 단위의 실제 투표 데이터를 분석했습니다. 여기에는 다음과 같은 투표가 포함돼요:
- 총선 5회: 2007, 2011, 2015, 2019, 2023
- 국민투표 6건:
- 무슬림 대상 → 미나렛 금지(2009), 부르카 금지(2021)
- 일반 이민 대상 → 외국인 범죄자 추방(2010), 대량이민 제한(2014), 범죄자 추방법 강화(2016), EU 자유이동 제한(2020)
이렇게 다양한 선거를 분석함으로써, 일회성 결과가 아닌 지속적인 패턴을 확인할 수 있었습니다.
📍 2. 모스크 위치 + 가시성 데이터: 시각적으로 드러나는 ‘이슬람’
연구의 가장 큰 강점 중 하나는 바로 모스크의 위치와 외관을 실제로 파악해서 ‘눈에 띄는지 여부’를 코딩했다는 점이에요.
✅ 구체적으로 어떻게 했을까?
- 인터넷, 종교단체 자료, 구글맵, 전화/이메일 확인 등을 통해 스위스 내 모스크 319곳의 위치를 확보
- 그중 240곳은 여전히 운영 중인 예배처소
- 두 명의 연구자가 각각 Google Street View를 활용해 모스크 외관을 평가
🕌 '가시적 모스크'로 분류된 기준:
- 미나렛이 있거나
- 건물 외관에 이슬람 건축 양식이 드러나 있거나 (예: 아치형 창문, 돔형 지붕)
- 이슬람 관련 간판이 확실하게 보일 때
🚫 '비가시적 모스크':
- 외부에서 보면 그냥 일반 건물, 창고, 지하실, 상가 2층 등으로만 보이는 경우
- 즉, 모스크인지 눈치채기 어려운 경우
이렇게 해서, 각 자치단체에 가시적 모스크가 있는지/없는지를 공간데이터(point-in-polygon) 방식으로 연결했어요.
⚖️ 3. 공정한 비교를 위한 CEM 매칭(Coarsened Exact Matching)
"가시적 모스크가 있는 지역이 다 도시고, 외국인도 많고, 인구도 많으면 그 자체가 극우 지지율을 높이는 요인 아닌가요?"
→ 맞습니다! 그래서 연구진은 비슷한 조건을 가진 지역들끼리만 비교하기 위해 CEM이라는 고급 매칭 기법을 사용했어요.
🔧 어떻게 매칭했을까?
아래와 같은 변수들을 기준으로 지역들을 분류했습니다:
- 주요 사용 언어 (독일어, 프랑스어, 이탈리아어)
- 총 인구 수 (3등분해서 소-중-대)
- 외국인 비율 (3등분)
- 무슬림 비율 (칸톤 수준에서 3등분)
이렇게 해서 매우 유사한 조건을 갖춘 지역쌍들(매칭된 샘플)을 구성했고, 그 중 일부는 가시적 모스크가 있고, 다른 일부는 아예 모스크가 없거나 멀리 떨어져 있는 지역이에요.
🧪 추가로, 위약처리(placebo treatment)도 설정!
- 비가시적 모스크만 있는 지역: 보이는 모스크가 아니니 효과가 없어야 정상
- 스포츠 경기장이 있는 지역: 도시 지역에서 흔하지만 정치적 의미는 없음
→ 이들을 비교군으로 사용함으로써, 모스크 가시성 외 요인의 영향은 배제했습니다.
💡 이렇게 해서 얻어진 효과는 ‘거의 실험에 가까운 설계’입니다
실제 실험은 아니지만, 이처럼 정교하게 매칭하고 통제함으로써, “가시적 모스크가 투표에 영향을 줬다”고 말할 수 있는 **강력한 인과 추론(causal inference)**을 가능하게 했습니다.
📌 정리하자면,
| 🎯 연구단위 | 스위스 312개 자치단체 |
| ⏱️ 기간 | 2007~2023년 |
| 🗳 투표 데이터 | 총선 5회, 국민투표 6회 |
| 🕌 모스크 정보 | 위치 + 외관 기반 가시성 코딩 |
| ⚖️ 통제 설계 | CEM 매칭 + 인구, 외국인 비율 등 반영 |
| 🧪 검증 방식 | 선형 회귀, 다층 모형, 위약처리까지 포함 |
📊 주요 결과 요약
① 반이슬람 국민투표
- 미나렛 금지(2009): 가시적 모스크 지역에서 찬성률 +5.7%p 증가
- 부르카 금지(2021): 가시적 모스크 지역에서 찬성률 +3.8%p 증가
② 반이민 국민투표
- 외국인 범죄자 추방, 대량 이민 제한 등 4건 모두에서 +3~4%p 지지 증가
③ 극우 정당 지지율 (SVP 등)
- 모든 총선에서 일관되게 +3~5%p 증가
- 예: 2023년 총선, 극우 정당 지지율이 가시적 모스크 지역에서 평균 29.2%, 비모스크 지역은 26.4%
🔍 흥미로운 점
- 비가시적 모스크는 영향 없음
- 스포츠 경기장 같은 다른 도시 인프라도 효과 없음
→ 즉, "모스크가 보일 때만" 정치적 반응이 나타남
🧩 이 연구가 주는 의미는?
✨ 시사점
- 단순히 **‘무슬림이 많이 산다’**가 아니라, **‘그들이 보이느냐’**가 훨씬 강한 정치적 자극 요인이라는 점을 보여줌
- 지역 내 문화적 다양성이 정치 반응을 유발하는 방식에 대해 공간적, 시각적 측면을 강조한 새로운 접근
- 도시계획/건축/정치가 서로 어떻게 연결되어 있는지를 보여주는 좋은 예
❗한계도 있습니다
- 개인 인식 데이터 없음 → 실제로 ‘위협’을 느꼈는지 자체는 확인 불가
- 모스크의 지역활동성 고려 부족 → 예배 횟수, 커뮤니티 이벤트 등은 반영되지 않음
- 생태학적 오류(ecological fallacy) 가능성 존재 → 지역 단위 데이터이기 때문에 개인의 심리/태도와 일치하지 않을 수도 있음
💬 마무리하며: '눈에 보이는 다름'이 만든 투표 결과
이 연구는 단순히 이슬람 혐오나 이민 문제를 이야기하는 것이 아닙니다. 더 근본적으로는 **"도시의 풍경이 어떻게 정치적 감정과 반응을 이끌어내는가"**에 대한 중요한 질문을 던집니다.
- ‘보이는 것’이 혐오를 자극할 수 있다면, 반대로
- ‘긍정적인 접촉’과 ‘협력하는 상호작용’은 이를 극복하는 열쇠가 될 수도 있습니다.
⚖️ CEM(Coarsened Exact Matching)이란?
– 관찰연구에서도 마치 실험처럼 공정한 비교를 가능하게 해주는 방법
🧩 왜 매칭(matching)이 필요할까?
사회과학 연구에서는 "어떤 처리(treatment)가 어떤 결과(outcome)에 영향을 주었는가?"를 알고 싶을 때가 많습니다. 예를 들어:
“가시적인 모스크가 있는 지역이 극우 정당을 더 많이 지지하는 이유는 모스크 때문일까, 아니면 그 지역이 원래 도시이고 외국인도 많아서일까?”
이런 질문에 답하려면 단순히 상관관계를 보는 것이 아니라, 가시적 모스크의 ‘순수한 영향’을 분리해서 측정해야 하죠. 이를 위해 사용되는 것이 바로 **매칭 기법(matching method)**입니다.
✅ CEM의 기본 개념: ‘비슷한 지역끼리만 비교하자’
CEM(Coarsened Exact Matching)은 말 그대로 비슷한 조건(공변량)을 가진 관측값끼리만 짝을 지어 비교하는 기법이에요.
예를 들어, 다음처럼 생각해보세요:
| 인구 | 10,000명 | 10,200명 |
| 외국인 비율 | 18% | 19% |
| 무슬림 비율 (칸톤) | 4.1% | 4.3% |
이 두 지역은 거의 비슷한 사회적 조건을 가지고 있기 때문에, 여기에서의 투표 차이는 ‘모스크 가시성’이라는 변수와 좀 더 인과적으로 연결될 수 있습니다.
🔧 CEM의 절차: 단계별로 살펴보면
1단계: 공변량 변수들을 정하고, ‘범주화(coarsening)’ 하기
- 먼저 비교에 사용할 변수들을 선택합니다.
(이 논문에서는 → 인구 수, 외국인 비율, 무슬림 비율, 사용 언어 등) - 각 변수를 몇 개의 구간으로 나눕니다.
- 예: 인구 수 → 소/중/대
- 외국인 비율 → 하/중/상
- 언어 → 독일어/프랑스어/이탈리아어
이걸 "범주화(coarsening)"라고 합니다.
❗왜 범주화하나요?
→ 연속변수를 그대로 쓸 경우 매칭이 거의 불가능해요. 하지만 범주화하면 조건이 간단해져서 '정확히 같은 그룹'을 만들 수 있어요.
2단계: 처리집단(treated)과 통제집단(control)을 묶을 수 있는 ‘공통 구간(strata)’ 찾기
이제 같은 조합을 가진 관측값들끼리 **strata(구획)**를 형성합니다.
예:
- 인구 = 중간,
- 외국인비율 = 높음,
- 무슬림비율 = 중간,
- 언어 = 독일어
이 조건을 모두 만족하는 지역이
① 모스크가 보이는 곳과
② 모스크가 없는 곳
→ 모두 존재할 때만 이 strata가 매칭에 포함됩니다.
이걸 통해 우리는 정확히 같은 조건 아래에 있는 ‘쌍’을 비교할 수 있게 됩니다.
3단계: 비교 가능한 집단만 남기고, 나머지는 제거(또는 가중치 부여)
- ‘매칭되지 않은 관측값’은 제거하거나 분석에서 가중치를 낮춰 반영합니다.
- 분석 결과에 비교 가능한 지역만 포함됨으로써, 왜곡을 줄일 수 있어요.
🧠 CEM의 장점은?
| ✔️ 해석이 쉬움 | 범주형 조건에서 ‘정확히 같은 조합’을 비교하므로 이해가 직관적이에요. |
| ✔️ 사후 통제 부담 줄임 | 사후에 회귀분석으로 복잡하게 보정할 필요 없이, 사전 정제로 분석의 깔끔함을 확보할 수 있어요. |
| ✔️ 과도한 추정 모형 의존 피함 | 관측값 자체를 통계적 실험처럼 만들어줌. 즉, "처리된 것과 안 된 것"이 실제로 비슷한 조건임을 보장하죠. |
| ✔️ 공변량 균형(balance)을 쉽게 평가 가능 | 매칭 전후의 공변량 균형 상태를 쉽게 시각화할 수 있어 신뢰성 점검이 가능해요. |
📖 참고: Iacus, King & Porro (2012), Causal Inference without Balance Checking: Coarsened Exact Matching, Political Analysis.
🧪 이 논문에서는 어떻게 활용했을까?
논문에서는 다음과 같이 CEM을 구현했습니다:
- 총 312개 스위스 자치단체 중
- 가시적 모스크가 있는 곳 = 39개
- 모스크 없는 통제군 = 255개
- 비가시적 모스크만 있는 위약집단 = 18개
매칭 조건:
- 언어 (3가지)
- 인구 규모 (3분위)
- 외국인 비율 (3분위)
- 무슬림 비율 (칸톤 단위, 3분위)
→ 이 조건에 따라 총 312개 지역 중 조건이 맞는 지역만 추려서 분석에 사용한 것입니다.
🔄 매칭 후 회귀분석과 병행한 이유는?
CEM만으로도 기본적인 조건 통제는 되지만, 매칭 후에도 미세한 불균형이 존재할 수 있기 때문에 연구진은 다음과 같은 보완도 했습니다:
- 다층 선형 회귀 모델(multilevel linear model): 선거와 국민투표의 차이를 반영하기 위해
- 가중치(weighting) 조정: 투표 수에 따른 비중 차이를 반영
- 위약처리(placebo test): 비가시적 모스크나 경기장 있는 지역과 비교해, 효과가 실제로 가시성 때문인지 검증
💬 마무리 요약
CEM은 ‘실험이 불가능한 사회현상’을 분석할 때, 마치 실험처럼 조건을 맞춘 비교를 가능하게 하는 도구입니다.
이 논문에서 CEM은 단순한 통계 기법이 아니라, "보이는 모스크가 극우 지지를 증가시킨다"는 주장을 강력하게 뒷받침하는 설계의 핵심 역할을 했다고 볼 수 있어요.