• International journal of advanced smart convergence
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• 제7권2호
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• pp.67-72
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• 2018

On the internal based search, the big data inference, which is failed in the president's election in the United States of America in 2016, is failed, because the prediction method is used on the base of the searching numerical value of a candidate for the presidency. Also the Flu Trend service is opened by the Google in 2008. But the Google was embarrassed for the fame's failure for the killing flu prediction system in 2011 and the prediction of presidential election in 2016. In this paper, using the virtual vote algorithm for virtual election and data mining method, the election prediction algorithm is proposed and unpacked. And also the WEKA DB is unpacked. Especially in this paper, using the K means algorithm and XEDOS tools, the prediction of election results is unpacked efficiently. Also using the analysis of the WEKA DB, the smart election prediction system is proposed in this paper.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제26권3호
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• pp.261-272
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• 2019

In this paper, we propose a procedure to build a prediction interval of the sum of dependent binary random variables over a graph to account for the dependence among binary variables. Our main interest is to find a prediction interval of the weighted sum of dependent binary random variables indexed by a graph. This problem is motivated by the prediction problem of various elections including Korean National Assembly and US presidential election. Traditional and popular approaches to construct the prediction interval of the seats won by major parties are normal approximation by the CLT and Monte Carlo method by generating many independent Bernoulli random variables assuming that those binary random variables are independent and the success probabilities are known constants. However, in practice, the survey results (also the exit polls) on the election are random and hardly independent to each other. They are more often spatially correlated random variables. To take this into account, we suggest a spatial auto-regressive (AR) model for the surveyed success probabilities, and propose a residual based bootstrap procedure to construct the prediction interval of the sum of the binary outcomes. Finally, we apply the procedure to building the prediction intervals of the number of legislative seats won by each party from the exit poll data in the $19^{th}$ and $20^{th}$ Korea National Assembly elections.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제4권2호
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• pp.87-102
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• 2003

한국에서 선거여론조사 역사는 그리 오래되지 않았지만, 선거예측의 정확성 제고를 위한 끊임없는 연구와 노력 끝에 예측력 향상은 빠른 시일 내에 큰 발전을 이루어 왔다. 표본추출과 실사관리의 엄격함은 물론, 현실에 맞는 새로운 자료수집 방범의 도입, 과학적인 통계분석 기법의 확립 등의 다양한 노력이 있었기 때문이다. 특히, 기존의 전화조사만을 통한 예측이 많은 한계를 드러냄에 따라 출구조사를 통한 예측이 보다 큰 관심을 받아 온 가운데, 2002년 12월 16대 대선에서 완벽한 예측을 해냄으로써 출구조사의 정확한 예측력을 널리 선보인 바 있다. 이에 본 글에서는 출구조사의 방법론적 특성과 예측력을 좌우하는 요인에 대해, 지난 대선 출구조사의 기획과 실행 과정을 중심으로 정리해 보고자 한다.

• 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.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제9권1호
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• pp.87-100
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• 2008

200여개의 지역구 선거가 동시에 치러지는 국회의원 선거에서 주요정당의 의석 수를 예상해야 할 필요가 있는데, 이제까지는 정당별로 당선확실 선거구 수에 경합 선거구 수를 적당히 더하는 상식적 수준의 셈에 의존하여 왔다. 그러나 선거 예측 조사 자료를 베이즈 추론의 틀에 넣어 활용함으로써 정당 의석 수에 대한 합리적 점 예측과 구간 예측이 가능하다. 2004년의 제 17대 국회의원 선거에 적용하여 이 방법의 실용성을 살펴보았다.

• Asian Journal for Public Opinion Research
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• 제5권4호
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• pp.285-301
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• 2018

There have been many studies that applied a data-driven analysis method to social media data, and some have even argued that this method can replace traditional polls. However, some other studies show contradictory results. There seems to be no consensus as to the methodology of data collection and analysis. But as social media-based election research continues and the data collection and analysis methodology keep developing, we need to review the key points of the controversy and to identify ways to go forward. Although some previous studies have reviewed the strengths and weaknesses of the social media-based election studies, they focused on predictive performance and did not adequately address other studies that utilized social media to address other issues related with public opinion during elections, such as public agenda or information diffusion. This paper tries to find out what information we can get by utilizing social media data and what limitations social media data has. Also, we review the various attempts to overcome these limitations. Finally, we suggest how we can best utilize social media data in understanding public opinion during elections.

• 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.

• 디지털융복합연구
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• 제16권2호
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• pp.195-201
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• 2018

최근 스마트폰과 PC 이용이 대중화됨 따라 웹상에 데이터가 기하급수적으로 축적되고 있다. 특히 SNS를 통해서 자유로운 의사소통은 물론 간편한 정보공유가 가능하여 다양한 의견들이 대량 데이터 형태로 축적된다. 이러한 데이터들을 분석하여 특정 주제에 대한 여론을 예견하는 빅데이터 기반의 여론분석기술이 주목받고 있다. 본 논문에서는 SNS 상에 표현된 사용자들의 의견을 수집하고 분석하여 대한민국 19대 대통령 후보자들에 대한 유권자들의 숨어있는 표심을 분석해 보았다. 이를 위해 19대 대선 후보에 관한 SNS상의 정보를 수집한 후 텍스트 마이닝 기법과 오피니언 마이닝 기법을 적용하여 언급 빈도수와 관련 키워드를 통한 평판 분석을 실시하였다. 본 논문에서 제시한 SNS를 통한 19대 대선후보의 평판분석 결과가 기존의 여론조사결과에 비하여 더 정확하게 예측했음을 확인할 수 있다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제9권3호
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• pp.55-69
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• 2008

이제까지 우리나라에서 전화조사를 위한 표본목록은 거의 대부분 전화번호부로부터 나왔다. 그러나 전화번호부의 모집단 포함률이 너무 떨어진다는 지적이 있어 대응수단으로 국제적 기준인 RDD(random digit dialing, 임의번호걸기)가 구현된 바 있다. 2007년 12월의 17대 대통령선거에 대한 예측을 위해 투표일을 $5{\sim}6$일 앞서 실시된 KBS MBC 전화조사는 표본을 반씩 나누어 절반은 RDD로, 나머지 절반은 전화번호부에서 응답자 표본목록을 추출하였다. 이 사례연구는 KBS MBC 전화조사의 RDD 표본과 전화번호부 표본을 대비시켜 공통점과 상이점을 살펴본 것이다. 향후 수년 동안 전화번호부 표본과 RDD 표본이 공존할 것으로 예상되는 상황에서, 이 연구결과가 두 방식의 비교에 시사점을 제시할 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.928-931
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• 2014

The detection of human behavior from social media revolutionized health, business, criminal and political prediction. Significance of it, in incentive transformation of public opinion had already proven for developed countries in improving democratic process of elections. In $3^{rd}$ World countries, voters poll votes for personal interests being unaware of party manifesto or national interest. These issues can be addressed by social media, resulting as ongoing process of improvement for presently adopted electoral procedures. On the optimistic side, people of such countries applied social media to garner support and campaign for political parties in General Elections. Political leaders, parties, and people empowered themselves with social media, in disseminating party's agenda and advocacy of party's ideology on social media without much campaigning cost. To study effectiveness of social media inferred from individual's political behavior, large scale analysis, sentiment detection & tweet classification was done in order to classify, predict and forecast election results. The experimental results depicts that social media content can be used as an effective indicator for capturing political behaviors of different parties positive, negative and neutral behavior of the party followers as well as party campaign impact can be predicted from the analysis.