이 논문에서는 표본조사에서 자주 사용되는 표본의 대표성, 비편향성, 그리고 효율성에 개넘에 대하여 고찰하였다. 표본의 대표성은 조사단위의 포함확률로 표현되며 조사모집단의 포함범위와 연관이 있는 반면, 비편향성과 효율성은 표집설계와 추정량에 관련된 개념이다. 비편향성과 효율성은 표본의 대표성을 전제로 하며 가중치 부여로 나타난다
문서에서 저자의 의도와 주제, 그 안에 포함된 감성을 분석하는 것은 자연어 연구의 핵심적인 주제이다. 이와 유사하게 특정 글에 포함된 정치적 문화적 편향을 분석하는 것 역시 매우 의미 있는 연구주제이다. 우리는 최근 발생한 한 사건에 대하여 여러 신문사와 해당 신문사에서 생산한 기사를 중심으로 해당 글의 정치적 편향을 정량화 하는 방법을 제시한다. 그 방법은 선택된 주제어들의 문장 공간에서의 거리를 중심으로 그래프를 생성하고, 생성된 그래프의 기계학습을 통하여 편향과 특징을 분석하였다. 그리고 그 그래프들의 시간적 변화를 추적하여 특정 신문사에서 특정 사건에 대한 입장이 시간적으로 어떻게 변화하였는지를 동적으로 보여주는 그래프 애니메이션 시스템을 개발하였다. 실험을 위하여 최근 이슈에 대하여 12개의 신문사에서 약 2000여 개의 기사를 수집하였다. 그 결과, 약 82%의 정확도로 일반적으로 알려진 정치적 편향을 예측할 수 있었다. 또한, 학습 데이터에 쓰이지 않은 신문기사를 활용하여도 같은 정도의 정확도를 보임을 알 수 있었다. 우리는 이를 통하여 신문기사에서의 정치적 편향은 작성자나 신문사의 특성이 아니라 주제어들의 문장 공간에서의 거리 관계로 특성화할 수 있음을 보였다. 할 수 있다.
지배적 피드백 루프는 구조가 시스템의 행동을 유발한다는 점에 있어서 매우 중요한 개념이다. 본 논문에서는 지배적 피드백 루프의 전환을 완만한 전환(continuous shifts)과 급격한 전환(discrete shifts)의 두 가지로 분류하였다. 본 연구에서는 지배적 피드백 루프의 전환에 대한 인지적 편향을 세 가지의 가설로 분류하여 제시하였다. 이에는 1) 완만한 전환에 대한 인식의 실패, 2) 의사결정 자들의 급격한 전환에 의존하는 경향, 3) 지배적 피드백 루프의 인식에 있어서 수준변수와 변화율 변수간의 차이 등이 포함된다. 마지막으로 본 논문에서는 지배적 피드백 루프에 의한 인지적 편향이 의사결정과정의 시간지연과 정책 개입의 시기에 대하여 어떠한 시사점을 주는지에 관하여 논의하였다.
사전학습 말뭉치는 위키백과 문서 뿐만 아니라 인터넷 커뮤니티의 텍스트 데이터를 포함한다. 이는 언어적 관념 및 사회적 편향된 정보를 포함하므로 사전학습된 언어 모델과 파인튜닝한 언어 모델은 편향성을 내포한다. 이에 따라 언어 모델의 중립성을 평가할 수 있는 지표의 필요성이 대두되었으나, 아직까지 언어 인공지능 모델의 정치적 중립성에 대해 정량적으로 평가할 수 있는 척도는 존재하지 않는다. 본 연구에서는 언어 모델의 정치적 편향도를 정량적으로 평가할 수 있는 지표를 제시하고 한국어 언어 모델에 대해 평가를 수행한다. 실험 결과, 위키피디아로 학습된 언어 모델이 가장 정치 중립적인 경향성을 나타내었고, 뉴스 댓글과 소셜 리뷰 데이터로 학습된 언어 모델의 경우 정치 보수적, 그리고 뉴스 기사를 기반으로 학습된 언어 모델에서 정치 진보적인 경향성을 나타냈다. 또한, 본 논문에서 제안하는 평가 방법의 안정성 검증은 각 언어 모델의 정치적 편향 평가 결과가 일관됨을 입증한다.
본 연구는 지각된 취약성(Perceived Susceptibility)에 있어서 왜곡현상이라고 할 수 있는 낙관적 편견 외에, 지각된 통제성(Percived Controllbility)에 있어서의 왜곡현상인 통제성 편향(Illusion of Control)을 포함하여 이들 두 변인이 COVID 19 관련 개인방역행동 및 사회적 거리두기 실천과 어떠한 영향관계를 가지는지 검증하고자 하였다.이를 위해 마크로밀 엠브레인의 온라인 패널을 활용하여 설문조사를 실시하였으며, 마스크 착용, 손씻기, 손소독제 사용 등의 개인방역행동을 독립변인으로 하여, 통제성 편향과 낙관적 편견에 어떻게 영향을 주는지를 분석하고, 아울러 낙관적 편견이 사회적 거리두기에 어떠한 영향을 주는지를 회귀분석방법을 통해 분석하였다. 분석 결과, COVID 19 개인방역행동 중 손씻기 실천을 제외하고는 통제성 편향에 유의적인 영향을 주고 있지 않았다. 본 연구에서는 통제성 편향이 낙관적 편견에 영향을 주는 변인인 것으로 나타났으며, 특히 성별과 연령 등 인구학적 변인에 따라 개인방역행동이 통제성 편향에 주는 영향, 통제성 편향이 낙관적 편향에 주는 영향, 그리고 낙관적 편향이 사회적 거리두기에 주는 영향이 다르게 나타났다. 이는 향후 사회적 거리두기 촉진을 위한 개입 프로그램을 마련하는 과정에서 타겟별 차별화된 전략 및 메시지를 마련할 수 있는 근거를 제시해 줄 수 있을 것으로 보인다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권1호
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pp.23-32
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2012
본 논문은 유한모집단에서 회귀계수추정량의 근사편향과 근사분산을 다루고 있다. 유한모집단에서 고정크기 포함확률비례표본을 추출하고 이 표본에서 조사된 데이터에 기초하여 회귀계수를 일반최소제곱추정량과 가중최소제곱추정량으로 추정할 때 두 추정량의 편향, 분산 그리고 평균제곱오차의 근사식을 유도하였다. 그리고 두 추정량의 효율을 비교하기 위하여 두 추정량의 분산을 비교하는 필요충분조건을 제시하였다. 또한 수치적인 비교를 위하여 간단한 예제를 소개하였다.
본 논문에서는 표본조사에서 흔히 말하여지는 ‘표본의 대표성’과 추정의 ‘일치성’, ‘비편향성’, ‘효율성’의 개념을 알아보았다. 표본의 대표성은 표집에 연관된 개념으로 조사모집단의 포함률 및 기초조사의 응답률, 표본섭외 과정의 승락률과 밀접한 관련이 있다. 그리고 추정의 일치성, 비편향성 및 효율성은 표집설계 및 추정량에 동시에 연관된 개념이다. 일치성 및 비편향성은 표본의 대표성을 전제로 한 개념인 반면, 효율성은 표본의 대표성을 전제로 하지 않는다. 표본의 대표성은 포함률, 응답률, 승낙률 등을 제고함으로써 높일 수 있다. 일치성은 관심변수의 일치성과 보조변수의 일치성으로 구분할 수 있으며, 잘 알려진 래킹비 가중법은 모집단 크기를 일치시키는 방법으로 보조변수의 일치성을 높이고자 하는 방법이다. 효율성은 표본의 대표성과는 직접적인 관련이 없으며, 층화표집에서 비례배정과 네이만 배정같은 표본배정, 그리고 사후층화 등은 모두 표본의 대표성이 만족된다는 전제 아래 추정의 효율성을 높이고자 하는 방법들이다.
본 연구에서는 선거 출구조사에서 발생하는 편향을 분석하기 위해, 먼저 2010년 전국동시지방선거 출구조사의 표본설계와 표본추출오차, 그리고 무응답 현황 및 예측오차 등을 살펴보고, 이를 토대로 출구조사에서 체계적으로 발생하는 지역별 편향 문제를 다루었다. 출구조사에서 발생하는 편향을 통계적으로 검증하기 위해 Martin et al.(2005)이 제안한 예측 정확성 척도인 통계량 A를 사용하였다. 2010년 지방선거를 포함해 2006년 지방선거와 2007년 대통령 선거 방송사 출구조사 자료를 토대로 시 도 단위에서 지역별 편향을 분석해 본 결과, 여당 성향이 강한 지역에서는 여당 후보를 과대 추정하는 편향이 체계적으로 발생하고 있으며, 여당 성향이 강해질수록 이런 편향이 더 강해진다는 것을 확인할 수 있었다. 이런 연구결과는 향후 출구조사의 정확성 제고를 위한 방안을 모색하는 데 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
표본조사에서 가중치는 설계 단계와 분석 단계에서 만들어지고 부여될 수 있다. 설계 단계의 가중치는 추출확률이나 응답률 등과 같은 표본 데이터 획득 지표에 관련되어 있고 분석 단계의 가중치는 모집단 수치나 다른 보조 변수정보 등과 같은 외적인 정보와 관련되어 있다. 그리고 최종가중치는 설계 단계의 가중치와 분석 단계의 가중치의 곱으로 만들어진다. 이 논문에서는 분석 단계에서 부여되는 가중치에 초점을 맞추어 가중평균으로 모평균을 추정할 때 가중평균에 포함된 가중치가 모평균 추론에 미치는 영향을 고찰하였다. 유한모집단에서 각 조사단위에 조사변수와 가중치가 쌍으로 있고 표본추출확률이 균등한 경우를 가정하였다. 이러한 조건에서 가중평균의 편향과 평균제곱오차를 구하여 가중평균은 모평균의 편향 추정량임을 보였고, 편향의 방향과 크기는 조사변수와 가중치의 상관관계로 설명할 수 있음을 보였다. 즉, 만일 가중치와 조사변수가 양의 상관관계가 있으면 가중평균은 모평균을 과대 추정하게 되고, 만일 음의 상관관계가 있으면 모평균을 과소 추정하게 된다. 그리고 두 변수의 상관계수가 크면 편향은 증가한다. 가중평균에 대한 이론적인 수식 유도와 함께 편향의 크기와 평균제곱오차의 크기를 수치적으로 검토하기 위하여 모의실험을 실시하였다. 모의실험에서는 상관계수가 -0.2과 0.6사이에 있는 9개의 가중치를 생성하였고, 표본수는 100부터 400까지 고려하여 편향의 크기와 평균제곱오차의 크기를 수치적으로 구하였다. 하나의 결과로써 상관계수가 0.55이고 표본수가 400인 경우에 가중평균의 편향의 제곱이 평균제곱오차에서 차지하는 비율은 무려 82%에 이르는 것으로 나타났는데, 이는 가중평균의 편향이 어떤 경우에는 매우 심각할 수도 있음을 보여주는 것이다.
국내 전화조사에서 면접대상인 가구 또는 개인 표본을 뽑기 위한 표본추출틀로서 전화번호부 또는 이와 대등한 전화번호 데이터베이스가 주로 사용된다. 최근에 전화번호부 등재를 원하지 않거나 이동전화의 사용으로 유선전화를 보유하지 않은 가구들이 늘면서 전화번호부에 포함되지 않은 가구들이 증가하고 있다. 그런데 전화번호부의 가구 포함률이 낮을수록 포함편향으로 인하여 조사의 정확성이 떨어질 수 있다. 따라서 국내 전화조사의 정확성 판단을 위해 전화번호부의 가구 포함률 추정은 매우 중요하다. 본 논문에서는 먼저 국내 가구들의 전화보유 분포를 살펴보고 이를 다른 국가들과 비교한다. 그리고 전화번호부의 특성들을 설명하고 간접적 직접적 방법으로 전화번호부의 가구 포함률을 추정하며, 그 실제 포함률이 전국적으로 65.6%에도 못 미쳐 조사결과의 신뢰성 확보가 어려운 수준임을 보인다. 또한 이러한 비포함 문제를 해결하기 위해서는 효율적 임의번호추출법의 개발이 필수적임을 밝히며 이에 따른 몇 가지 연구방향들도 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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