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http://dx.doi.org/10.13088/jiis.2022.28.3.161

Analysis of public opinion in the 20th presidential election using YouTube data  

Kang, Eunkyung (Department of Big Data Analytics, Kyung Hee University)
Yang, Seonuk (Department of Big Data Analytics, Kyung Hee University)
Kwon, Jiyoon (Department of Big Data Analytics, Kyung Hee University)
Yang, Sung-Byung (Department of Business Administration/Big Data Analytics, Kyung Hee University)
Publication Information
Journal of Intelligence and Information Systems / v.28, no.3, 2022 , pp. 161-183 More about this Journal
Abstract
Opinion polls have become a powerful means for election campaigns and one of the most important subjects in the media in that they predict the actual election results and influence people's voting behavior. However, the more active the polls, the more often they fail to properly reflect the voters' minds in measuring the effectiveness of election campaigns, such as repeatedly conducting polls on the likelihood of winning or support rather than verifying the pledges and policies of candidates. Even if the poor predictions of the election results of the polls have undermined the authority of the press, people cannot easily let go of their interest in polls because there is no clear alternative to answer the instinctive question of which candidate will ultimately win. In this regard, we attempt to retrospectively grasp public opinion on the 20th presidential election by applying the 'YouTube Analysis' function of Sometrend, which provides an environment for discovering insights through online big data. Through this study, it is confirmed that a result close to the actual public opinion (or opinion poll results) can be easily derived with simple YouTube data results, and a high-performance public opinion prediction model can be built.
Keywords
Opinion analysis; YouTube data; 20th presidential election; machine learning; public opinion prediction model;
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