• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.161-183
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• 2022

여론조사는 유권자들의 투표행위를 예측하고, 그 행위에 영향을 준다는 점에서 선거운동의 강력한 수단이자, 언론의 가장 중요한 기사거리로 자리잡고 있다. 하지만, 여론조사가 활발할수록 후보자들의 공약과 정책을 검증하기 보다 당선 가능성이나 지지도에 관한 조사만 반복적으로 실시하는 등 선거 캠페인에 관한 효과 측정에서 유권자들의 마음을 제대로 반영하지 못하는 경우가 많다. 여론조사의 선거 결과에 대한 부실한 예측이 언론사의 권위를 실추시켰다 하더라도, 어느 후보가 최종 승리할지에 대해 인간의 본능적인 궁금증을 풀어줄 명백한 대안이 없기 때문에 사람들은 여론조사에 대한 관심을 쉽게 놓지 못한다. 이에, 온라인 빅데이터를 통해 인사이트를 발굴하는 환경을 제공하는 썸트렌드의 '유튜브 분석' 기능을 활용하여 20대 대선에 대한 여론을 회고적으로 파악해 보고자 한다. 본 연구를 통해 간단한 유튜브 데이터 분석 결과만으로도 실제 여론(혹은 여론조사 결과)에 근접한 결과를 쉽게 도출하고, 성능이 좋은 여론 예측모형을 구축할 수 있음을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권1호
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• pp.111-120
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• 2020

본 연구는 소셜네트워크서비스(SNS)상의 빅데이터를 이용한 텍스트 분석기법의 응용으로서 설문 조사 기반의 여론 조사 방법론과 달리 비정형적 언어 기반의 감성 여론 조사 방법론을 제안한다. 기존의 설문 기반 여론 분석모형에 대한 대안적 방법으로 주관성에 기초한 감성 분류 모형을 이용하였다. 이를 위하여, 제20대 국회의원 선거운동 기간 중 선거 관련 실시간 트위터 자료를 수집하여 속성 기반 감성 분석을 이용한 여론의 극성과 강도에 대한 실증 분석을 수행하였다. 개별 SNS에서 사용된 단어의 극성을 분류하기 위해 Lasso 및 Ridge 회귀 모형을 이용하여 극성에 영향력이 큰 변수를 추출하였다. 추출된 변수가 극성에 미치는 긍정 및 부정에 대한 영향을 구분하고, 영향력의 강도를 분석하였다. 대중들이 소셜네트워크상에서 표현한 내용을 바탕으로 한 여론에 대한 긍정 및 부정의 감성 분석을 통해 여론의 향방을 예측하고 극성분석 모형의 정확도를 측정하여, 여론 조사 분야에서 감성 분석 방법론의 적용가능성을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제28권5호
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• pp.933-949
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• 2015

최근 상업방송의 도입과 채널의 다양화로 국내 드라마 시장의 시청률 경쟁이 심화되었다. 이에 시청률에 대한 실증적인 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구의 목적은 다양한 데이터마이닝 기법을 이용하여 최근 방송시장의 변화를 고려한 국내 드라마 시청률 예측 모형을 제시하고 시청률에 유의한 영향을 미치는 변수들을 도출하는 데 있다. 모형 적합 시 선형회귀모형, LASSO 회귀모형, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅 등과 같은 다양한 분석 방법을 고려하였다. 이 때 드라마 방영 전 알 수 있는 기본 정보들만을 고려하여 드라마의 초반 시청률을 예측하는 모형을 적합한 후 방영 초기의 여론을 고려한 평균 시청률 예측 모형을 적합하였다. 그 결과 드라마 초반 시청률은 방송사, 방송시간, 드라마 방영 이전 드라마 관련 검색량 등 드라마의 구조적 요인과 임소문 효과의 영향을 크게 받으며, 평균 시청률은 드라마 초반 시청률과 드라마 방영 이후 드라마 관련 검색량 등 방영 초기의 여론에 큰 영향을 받는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권4호
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• pp.627-641
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• 2012

본 연구는 다차원 분할표 형태로 정리된 범주형 자료가 결측치나 무응답을 가지고 있을 때 주어진 자료를 가장 잘 설명하고 예측의 정확도를 높일 수 있는 모형의 추정과 모형의 선택 문제를 다루었다. 무시할 수 없는 무응답 (non-ignorable non-response)체계하에서 최대우도 추정에서 발생할 수 있는 변방값 문제를 해결하기 위하여 계층적 베이지안 모형을 고려하였다. 또한 모형 적도를 높이기 위한 변수 조합을 찾는 모형 선택의 문제를 함께 다루었다. 베이지안 접근하에서 모형 선택의 문제를 다루기 위하여 베이즈 인자 (Bayes factor)를 모형 선택의 기준으로 이용하였다. 제시된 방법은 2004년 실시된 우리나라 국회의원 선거를 앞두고 수행된 여론조사 데이터를 이용하여 실증분석을 수행하였다. 분석결과 무시할 수 없는 무응답 체계하에서 설명변수로 투표참여여부를 이용하는 것이 가장 적합한 모형으로 판명되었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권1호
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• pp.55-66
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• 2010

본 연구에서는 2007년에 실시한 17대 대통령 선거를 위한 NI Korea의 인터넷 패널조사와 KBS의 대선 패널 전화여론조사 결과를 토대로 인터넷조사와 전화조사의 차이를 비교하고, 인터넷조사의 활용 가능성을 검토해 보고자 한다. 인터넷조사는 조사대상자가 인터넷 사용자로 제한됨에 따라 발생하는 포함오차와 조사 참여 의사를 갖는 사람들만을 조사에 참여시킴으로써 발생하는 선택편향 등으로 인해 흔히 표본의 대표성이 문제점으로 지적되고 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 인터넷 사용자 표본이 전체 유권자 표본을 설명 할 수 있도록 성향점수(Propensity score)를 사용하여 가중치를 보정하는 방안을 제시한다. 17대 대선 자료를 기초로 한 사례분석을 통해, 적절한 성향점수보정 기법을 적용하는 경우 인터넷조사를 선거예측에 활용하는것이 가능하다는 결론을 얻을 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권3호
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• pp.587-598
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• 2016

각종 선거를 앞두고 여러 여론조사 기관들은 다양한 방법으로 선거 결과를 예측한다. 조사를 통한 선거 예측을 수행하는 데 있어서 발생할 수 있는 문제점 중 하나는 무응답이며 무응답 대체 방법에 따라 예측 결과는 완전히 다른 결과를 생산해 낼 수 있다. 본 연구에서는 무응답 대체의 방법으로 모형을 기반으로 한 대체 방법에 대하여 연구하였다. 특히, 최대 우도 추정 방법을 적용했을 때 무시할 수 없는 무응답 (non-ignorable non-response) 체계 하에서 발생할 수 있는 변방 값 문제를 해결하기 위해 Wei와 Tanner (1990)가 제안한 Monte Carlo EM 알고리즘을 적용하였다. 모의 실험을 통하여 MCEM 방법과 기존의 최대 우도 추정 방법, 베이지안 추정 방법 사이의 비교 연구를 진행하였고 그 결과 MCEM 방법이 기존 방법들에 대한 대안 방법으로 이용될 수 있음을 보였다. 또한 2012년에 시행된 제18대 대통령 선거 당일의 출구조사 자료를 적용하여 실증 분석을 수행하였다. 예측 결과를 비교하기 위해 Bautista 등 (2007)이 제안한 MWPE (modified within precinct error)를 이용하였다.