• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.174-186
• /
• 2019

트위터는 사회적 상호작용을 원하는 사용자들이 가장 많이 활용하는 온라인 SNS 플랫폼이다. 기존 커뮤니케이션 플랫폼에 비해 다른 이와 훨씬 효과적으로 상호작용할 수 있는 장점을 지닌 트위터는 학문적 관점에서도 현재 매우 높은 관심을 받고 있다. 본 연구는 이를 감안하여 트위터 사용자들이 표출하는 트위터 메시지의 총량, 긍정적 메시지, 부정적 메시지 등을 활용하여 이들 메시지가 대통령 선거 결과를 예측할 수 있는데 효과적인지 분석하였다. 소셜 매트릭스 분석을 통해 분석한 결과, 특정 후보에 관한 트위터 메시지의 총량은 지난 18대 대통령 선거에서 실제 선거 승리를 예측하는데 매우 유용하다는 점을 확인할 수 있었다. 아울러, 트위터 공간에서 특정 후보에 관한 긍정적인 메시지가 많을수록 그리고 부정적인 메시지가 적을수록 해당 후보의 선거 승리에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 트위터에서 전달되고 공유되는 메시지 총량, 긍정적 메시지, 부정적 메시지가 유권자의 투표 의사결정에 매우 중요한 영향을 준다는 점을 입증했다. 후속 연구에서는 다른 SNS 플랫폼까지 포함하여 포괄적으로 연구를 진행, 가장 효과적인 커뮤니케이션 콘텐츠 전략을 도출해야 할 것이다.

• 응용통계연구
• /
• 제33권4호
• /
• pp.499-509
• /
• 2020

본 연구에서는 제19대 대통령선거와 제7회 전국동시지방선거(광역단체장선거) 여론조사자료를 이용해서 후보지지율, 당선가능성 및 정당지지율의 관계를 비교, 분석하였다. 사례연구결과 당선가능성과 정당지지율을 이용해서 당선자를 예측하는 대안적 방법이 선거예측의 정확성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제11권5호
• /
• pp.199-207
• /
• 2020

최근 빅데이터 분석은 대량의 데이터로부터 미래를 예측하여 가치를 창출할 수 있어 다양한 분야에서 주목받고 있으며, 정치 캠페인 운영이나 결과 예측에도 활용되고 있다. 하지만 기존의 연구는 특정 SNS 데이터만을 분석하여 후보자들에 대한 정보를 취합하는데 한계가 있었다. 이에 본 연구는 2017년 한국 대선 후보별 뉴스와 댓글을 수집하여 뉴스 생성 추이, 토픽 추출, 감성 분석, 키워드 분석, 키워드 감성 분석을 하였다. 분석 결과, 대선 후보 간 다양한 토픽들이 생성되는 것을 확인하였으며, 후보별 이슈가 되는 중점 키워드와 이에 대한 유권자들의 호응도가 추출되었다. 본 연구는 포털 뉴스에서 생성되는 대선 캠페인에 대한 동향을 마이닝 할 수 있게 했다는 점과 감성 분석을 통해 대권주자들에 대한 유권자들의 관심과 의견들을 정량화하여 수치화한 것에 의의가 있다. 본 연구가 여론 수렴의 도구적 방법을 제시함으로써 이를 바탕으로 전략적인 행동 방안을 도출할 수 있을 것을 기대한다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권3호
• /
• pp.199-219
• /
• 2018

인터넷의 일상화와 각종 스마트 기기의 보급으로 이용자들로 하여금 실시간 의사소통이 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식이 새롭게 변화되었다. 인터넷을 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해져서 빅데이터라 불리는 정보의 초대형화를 야기하였다. 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회로 여겨지고 있다. 특히 텍스트 마이닝은 비정형 텍스트 데이터를 이용해 패턴을 탐구하여 의미있는 정보를 찾아낸다. 텍스트 데이터는 신문, 도서, 웹, SNS 등 다양한 곳에 존재하기 때문에 데이터의 양이 매우 다양하고 방대하여 사회적 실제를 이해하기 위한 데이터로 적합하다. 본 연구는 한국 최대 인터넷 포털사이트 뉴스의 댓글을 수집하여 2017년 19대 한국 대선을 대상으로 연구를 수행하였다. 대선 선거일 직전 여론조사 공표 금지기간이 포함된 2017년 4월 29일부터 2017년 5월 7일까지 226,447건의 댓글을 수집하여 빈도분석, 연관감성어 분석, 토픽 감성 분석, 후보자 득표율 예측을 수행하였다. 이를 통해 각 후보자들에 대한 이슈를 분석 및 해석하고 득표율을 예측하였다. 분석 결과 뉴스 댓글이 대선 후보들에 대한 이슈를 추적하고 득표율을 예측하기에 효과적인 도구임을 보여주었다. 대선 후보자들은 사회적 여론을 객관적으로 판단하여 선거유세 전략에 반영할 수 있고 유권자들은 각 후보자들에 대한 이슈를 파악하여 투표시 참조할 수 있다. 또한 후보자들이 빅데이터 분석을 참조하여 선거캠페인을 벌인다면 국민들은 자신들이 원하는 바가 후보자들에게 피력, 반영된다는 것을 인지하고 웹상에서 더욱 적극적인 활동을 할 것이다. 이는 국민의 정치 참여 행위로써 사회적 의의가 있다.

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