• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• 제20권6호
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• pp.2873-2881
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• 2018

유권자들의 올바른 투표행위에 기여하기 위하여 또는 후보나 정당의 적절한 선거전략 수립을 위하여, 선거여론조사를 통하여 신뢰성 있고 객관적인 정보를 확보하는 것은 매우 중요한 문제이다. 따라서 정당, 언론기관, 조사회사 등 관련 기관에서는 여론조사의 결과와 선거예측의 정확도 향상을 위해 지속적으로 노력해 왔다. Kim et al.(2017)에서는 선거여론조사에서 지지후보가 없다고 응답한 무응답층을 분류하여 득표율 예측의 정확도를 높일 수 있는지를 분석하였는데, 결과적으로 무응답층에 대하여 적절한 분류를 수행함으로써 득표율 추정의 정확도를 상당히 높일 수 있음을 확인한 바 있다. 본 연구에서는 특정 선거구(지역)에 대하여 전체 투표율이 주어져 있다는 조건 하에서 각 층(성, 연령대)별 투표율을 추정하는 방안을 제안하고, 투표율을 반영하여 득표율을 예측하는 절차를 제시하였다. 또한 2016년 20대 국회의원선거에 대한 여론조사에서 전화면접조사를 통해 얻어진 자료를 사용하여 사례 분석을 수행하였다.

• 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.

• 한국비블리아학회지
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• 제33권1호
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• pp.371-401
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• 2022

블록체인이 위·변조가 불가능한 분산 환경에 정보를 저장하는 것을 의미한다면, 이는 사서들이 권위 있는 정보를 수집하고 보존하며 공유하는 일과 유사하다고 언급된다. 과잉정보 속 도서관이 신뢰할 수 있는 정보를 수집·제공하고, 나아가 도서관 내외부의 업무효율성 증대, 협력 네트워크 강화 등을 모색하기 위한 방안으로서 본 연구에서는 블록체인 기술을 살펴보았다. 본 연구에서는 문헌조사와 타 분야의 사례연구를 바탕으로 도서관계에서 블록체인 기술을 활용할 수 있는 다양한 방안을 제안하고자 하였다. 이를 위해서 본 연구에서는 첫째, 블록체인 활용분야와 사례를 분석하여 도서관 분야의 블록체인 활용 가능성 및 가치를 확인하고, 이를 토대로 12가지 활용방안을 제안하였다. 도서관 업무 분야에서는 디지털 신원 기반의 도서관 통합 인증 서비스, 도서관 유·무형 자산 이동의 모니터링 기능, 도서관 이용자 의견수렴 기능, 블록체인 기반 도서관 채용·인사시스템, 블록체인 거버넌스 기반 도서관 운영 체계 및 네트워크 구축, 도서관 내 IoT 디바이스 및 센서 데이터 관리 기능을 제안하였다. 정보서비스 측면에서는 블록체인 기반의 출판·거래 플랫폼 참여, 디지털 콘텐츠 저작권 보호 및 관리 기능, 이용자 행동 분석 기반 맞춤형 서비스, 도서관의 통합 온라인 교육 플랫폼, 공유플랫폼 기능, P2P 기반의 정보플랫폼 등을 제안하였다.

• 의정연구
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• 제27권1호
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• pp.5-40
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• 2021

본 연구는 여성의 투표 참여의 중요성에 주목하여 2017년 이후 치러진 세 개의 다른 선거에 대해 중앙선거관리위원회가 제공한 투표율 자료를 사용해 투표율에서의 성차에 관해 집합 수준 분석을 시도하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 집합 수준에서 볼 때 한국에서도 투표율과 관련해 현대적 성차는 선거의 종류와 상관없이 대다수 지역에서 확인되었다. 둘째, 투표율에서의 성차가 나이에 따라 달라지는 현상이 확인되었다. 고령층에서 투표율이 감소하는 이른바 '과부 효과'에서의 성차, 그리고 새롭게 유권자가 된 집단에서 현대적 성차는 몇몇 지역을 제외한 대부분 지역에서 나타났다. 나아가 한국 사회의 특성을 반영하는 20대 후반에서 발생하는 투표율의 역전된 성차 현상은 모든 선거에서 지역을 불문하고 뚜렷하게 확인되었다. 셋째, 경제적으로 발전된 곳에서 투표율의 역전된 성차가 더 뚜렷해지는지 여부는 명확하게 밝혀지지 않았다. 도시화가 진전될수록 연령대별로 현대적 성차 경향은 확인할 수 있었다. 그러나 한국에서 가장 근대화한 서울시 자치구 투표율을 분석한 결과, 서울시 내에서 가장 근대적인 강남구와 서초구는 다른 구와 비교할 때 현대적 성차 경향이 오히려 약하고, 이른 연령대에서 전통적 성차로 전환하는 모습을 보인다. 위의 결과는 투표율에서의 현대적 성차는 이제 한국정치에서 보편적인 현상이고, 새롭게 충원된 현대적 성차가 계속될수록 더욱 강화될 수 있어 여성 유권자의 정치행태에 더욱 주목해야 하지만, 이를 더욱 근본적으로 이해하기 위해서는 근대화가 진전될수록 자연스럽게 투표율에서 현대적 성차 경향이 강화될 것이라는 발전론(developmental theory)적 접근을 넘는 새로운 접근이 필요하다는 함의를 준다.

• 분석과 대안
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• 제6권2호
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• pp.79-115
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• 2022

이 글의 목적은 정치적 양극화에 기여한 요인을 분석하는 것이다. 최근 정치학은 정서적 양극화 즉 정당과 지지자 간의 대립적 현상을 놓고 논쟁 중이다. 이 논쟁은 정서적 양극화의 기원에 대해 전혀 다른 관점에서 접근하는데 정당일체감 대 회고적 투표의 오랜 논쟁과 맞닿아 있다. 정서적 양극화의 원인에 대해 두 가지 입장이 경쟁한다. 첫째는 정당일체감의 전통을 이어 내집단과 외집단에 대한 개인의 편향적 태도가 정서적 양극화의 원인이라고 주장한다. 전통적 관점은 집단적 사고의 근거 자체에 대해서는 불가지론적 입장이었으나 사회심리학이 제시한 집단적 편향을 수용하여 이를 정서적 양극화의 기반으로 삼는다. 둘째는 정서적 양극화는 이념적 차이에 기초하며 이념과 정책선호의 차이가 정당 간 편향성으로 발전한다고 간주한다. 이념적 양극화는 양극화가 집단 간의 상징적 차이가 아니라 회고적 투표이론과 마찬가지로 도구적 차이에 기인한다고 주장한다. 정서적 양극화는 정치참여, 투표 등에 중대한 영향을 준다. 이 글은 이념과 정책선호 또는 정당일체감을 위시한 집단적 편향 등이 정치적 선택에 미치는 효과를 검토함으로써 양 주장을 비교할 것이다. 이 글은 세 가지 결과를 제시한다. 첫째, 후보선택에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 정책선호이다. 정책선호 면에서 개인 책임을 선호하는 개인과 정부지원을 지지하는 개인이 각각 트럼프와 바이든 후보를 선택할 가능성은 53.7%와 70.4%로 26.4% 포인트 차이가 있다. 둘째, 정당일체감 효과는 팽팽하다. 공화당 지지자에 비해 민주당 지지자가 트럼프를 선택할 가능성은 42.4% 포인트 낮다. 반대로 공화당 지지자가 바이든을 선택할 확률은 민주당 지지자에 비해 48.7% 포인트 낮다. 셋째, 정서적 양극화를 의미하는 반대정당지지층에 대한 적대감 효과를 보면 민주당지지층에 대한 적대감이 트럼프 지지에 미치는 효과는 26.5% 포인트이다. 한편 공화당지지층에 대한 적대감이 바이든 지지에 미치는 효과는 13.7% 포인트이다. 이처럼 트럼프 지지에는 민주당지지층에 대한 적대감이 더 큰 영향을 행사한다. 그 외 주관적 이념도 후보선택에 중요한 영향을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.141-156
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• 2013

최근 소셜미디어는 전세계적 커뮤니케이션 도구로서 사용에 전문적인 지식이나 기술이 필요하지 않기 때문에 이용자들로 하여금 콘텐츠의 실시간 생산과 공유를 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식을 새롭게 변화시키고 있다. 특히 새로운 소통매체로서 국내외의 사회적 이슈를 실시간으로 전파하면서 이용자들이 자신의 의견을 지인 및 대중과 소통하게 하여 크게는 사회적 변화의 가능성까지 야기하고 있다. 소셜미디어를 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해지고 '빅데이터'라 불리는 정보의 '초(超)범람'을 야기하였으며, 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회이자 의미 있는 정보를 발굴해 내기 위한 새로운 연구분야로 각광받게 되었다. 빅데이터를 효율적으로 분석하기 위해 다양한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 지금까지 소셜미디어를 대상으로 한 연구는 개괄적인 접근으로 제한된 분석에 국한되고 있다. 이를 적절히 해결하기 위해 본 연구에서는 트위터 상에서 실시간으로 방대하게 생성되는 빅스트림 데이터의 효율적 수집과 수집된 문헌의 다양한 분석을 통한 새로운 정보와 지식의 마이닝을 목표로 사회적 이슈를 포착하기 위한 실시간 트위터 트렌드 마이닝 시스템을 개발 하였다. 본 시스템은 단어의 동시출현 검색, 질의어에 의한 트위터 이용자 시각화, 두 이용자 사이의 유사도 계산, 트렌드 변화에 관한 토픽 모델링 그리고 멘션 기반 이용자 네트워크 분석의 기능들을 제공하고, 이를 통해 2012년 한국 대선을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 본 연구를 위한 실험문헌은 2012년 10월 1일부터 2012년 10월 31일까지 약 3주간 1,737,969건의 트윗을 수집하여 구축되었다. 이 사례연구는 최신 기법을 사용하여 트위터에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝 할 수 있게 했다는 점에서 주요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 이슈의 변화를 효율적으로 추적하고 예측하기에 유용한 도구이며, 멘션 기반 네트워크는 트위터에서 발견할 수 있는 고유의 비가시적 네트워크로 이용자 네트워크의 또 다른 양상을 보여준다.