• 한국언론정보학보
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• 제42권
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• pp.79-106
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• 2008

이 연구는 제17대 대통령선거 과정에서 미디어 정치에 대한 유권자의 인식을 조사하고 대중매체가 유권자의 후보인식에 미치는 영향에 대하여 제3자 효과를 중심으로 온라인 서베이를 실시하였다. 연구 결과, 미디어가 후보자의 이미지 형성에 미친 영향의 정도에서 제3자 효과가 검증되었으며, 신문, TV, 인터넷과 같은 각 매체가 후보자 선택에 미치는 영향에서도 제3자 효과가 다르게 나타났다. 후보자 선택에서는 신문의 영향력이 큰 것으로 나타났고, 후보 이미지 형성에서는 TV가 상대적으로 영향력이 크게 나타났다. 또 다른 주목할 만한 연구결과는 이명박, 정동영, 이회창 후보의 지지자는 후보 이미지 속성에 따라 지지여부와 달리 이미지 속성별로 다른 후보를 높게 평가함으로써 용모와 말솜씨, 도덕성과 같은 일부 이미지 속성이 유권자의 투표행위에 직접적인 영향을 주지 않았음을 시사하고 있다.

• 응용통계연구
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• 제30권6호
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• pp.943-955
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• 2017

전화를 이용한 19대 대선 선거예측조사에서 ARS 조사비율과 무선전화 조사비율을 달리함에 따라 조사결과가 어떻게 달라지는가를 보았다. 조사방법이 조사결과에 미치는 효과를 추정하는 인과연구를 시도하였으며, 이를 위해 변수들 사이의 인과관계를 가정하는 인과 그래프를 그린 다음 모형에 포함시켜야 할 변수와 포함시키면 안 되는 변수를 판단하였다. 조사를 실시한 조사기관은 중첩변수로서 모형에 포함시켜야 하는 변수이며 응답률은 모형에 포함시키면 안 되는 변수임을 설명하였다. ARS 조사비율의 효과는 자료 한계 때문에 추정할 수 없었으며, 무선전화 조사비율이 약 90%를 넘지 않으면 효과에 별 차이가 없으나 전체 조사를 무선전화로만 실시하면 문재인후보지지율이 높아진다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제10권3호
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• pp.21-36
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• 2009

본 연구에서는 선거여론조사에서 좀더 많은 젊은 유권자를 접촉하기 위해서 인터넷조사의 적용 가능성을 제시하고자 한다. 2007년 대선여론조사에서 수집한 인구통계학 변수와 공변량 변수를 이용하여 성향점수모형을 추정하였다. 인터넷조사에서 투표성향을 전화조사의 것과 같이 보정하기 위해서 추정한 성향점수모형을 사용하였다. 실제로 인터넷조사 데이터에 성향점수 가중치를 적용함으로써 전화조사의 추정치에 근접하게 됨을 보였다. 성향가중모형을 인터넷조사의 데이터에 적용하여 인터넷조사데이터만으로 전화조사와 유사한 추정치를 얻을 수 있음을 예시함으로써 선거여론조사에서 전화조사의 대안적인 조사방법으로 인터넷조사의 활용가능성을 실제 조사데이터로 입증하였다는 데 그 의의가 있다.

• 응용통계연구
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• 제32권1호
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• pp.29-40
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• 2019

선거여론조사 자료의 경우 무응답이 흔히 관측되며, 이와 같이 무응답이 존재하는 범주형 자료는 불완전 분할표로 표현된다. 불완전 분할표로 표현된 선거여론조사 자료에서 후보자 지지율을 추정하는 경우, 지지율은 무응답이 어떤 메카니즘을 따르는가에 따라 다르게 추정되며, 따라서 자료가 어떠한 무응답 메카니즘을 따르는지에 대한 판별이 분석에 선행되어야 한다. 그러나 최근 연구에 따르면, 관측된 자료를 이용해서는 무응답 메카니즘을 판별할 수 없음이 밝혀졌다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 무응답 메카니즘을 반영할 수 있는 민감도 분석이 제안되었다. 그러나 기존에 제안된 민감도 분석의 경우, 이원 분할표에서 각 변수의 범주 수가 두 개인 경우만을 대상으로 한다. 우리나라 선거여론조사에서 고려되는 요인이 지역, 성, 연령 등임을 감안할 때, 기존 방법론으로 민감도 분석을 시행하기에는 한계점이 존재한다. 이에 따라 본 논문에서는 기존의 민감도 분석을 다차원 불완전 분할표에 적용할 수 있도록 확장하고, 이를 우리나라 19대 대선 여론조사 자료에 적용하였다. 분석 결과, 민감도 분석의 구간이 실제 지지율을 포함하고 있을 뿐 아니라, 다양한 무응답 메카니즘의 결과를 포괄하고 있으며, 실제 지지율과 가장 가까운 예측치의 경우 후보자에 대한 지지가 무응답의 발생에 영향을 미침을 알 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제22권2호
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• pp.375-385
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• 2009

2007년 12월의 대통령선거 과정에서 행해진 수많은 전화 여론조사에서 이명박 후보가 일관되게 앞자리를 지켰다. 많은 수의 여론조사가 시행되는 경우 개별 여론조사의 표본추출오차는 상쇄되어 소멸한다. 그러나 일정한 편향은 많은 수의 조사가 실행된다 하더라도 잔존하므로 중요한 문제가 아닐 수 없다. 우리나라의 전화조사는 지역, 성과 연령대를 고려한 할당추출(quota sampling)을 사용하며 대부분 전화번호부를 표집 틀로 한다. 조사 거절률도 높은 편이다. 이에 따라 조사표본들이 할당변인 외의 인구사회적 속성에서 모집단을 잘 대표하지 못할 수 있다. 이 연구의 목적은 허명회 등 (2004)의 연구 방법른을 2007년에 수행된 대통령선거 여론조사 L8개 사례에 적용하여 다음 물음에 답하는 데 목적이 있다. - 물음 1. 각후보에 대한 선호도 또는 지지율에 체계적 편향이 있지 않았는가? - 물음 2. 편향이 있었다면, 그 원인이 어디에 있는가? 첫째 물음에 답하기 위하여 2007년 11월 이후 시행된 11개 사례 자료에 지역, 성과 연령대 외에 직업과 학력까지 고려한 반복비례가중법(rim weighting)을 적용해보았다. 그 결과, 이명박 후보의 지지율이 평균 1.4%P 과다 추정되었던 것으로 나타났다. 반면, 정동영 후보의 지지율은 평균 0.6%P 과소 추정되었고 이에 따라 두 후보간 지지율 차이가 2.0%P (= 1.4+0.6) 과다하게 추정되었던 것으로 보여진다. 둘째 물음에 답하기 위하여 위의 11개 사례 자료에서 이명박 후보 지지를 종속변수로 하는 로지스틱 회귀 분석을 하였다. 그 결과, 전화조사 표본에서의 저학력자 과소 및 가정주부의 과다가 이명박 편향의 원인이 되는 것으로 밝혀졌다.

• 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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권1호
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• pp.53-64
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• 2014

조사를 통한 선거 예측을 수행하는 데 있어서 발생할 수 있는 문제점 가운데 하나는 무응답이라 할 수 있으며 무응답 대체에 대한 방법에 따라 예측 결과는 완전히 다른 결과를 생산해 낼 수 있다. 특히 대통령 선거와 같은 민감한 주제에 대한 선거에서는 무응답 대체가 더욱 더 중요하다. 본 연구에서는 무응답 대체의 방법으로 모형에 기반을 둔 대체 방법에 대하여 연구를 진행하였다. 모형에 기반을 둔 대체 방법에서는 무응답 체계의 가정에 따라 무응답 모형을 구축할 수 있으며 무응답 체계에 따라 각기 다른 대체 결과를 제공할 수 있다. 모형에 기반을 둔 무응답 대체 및 추정에서 적절한 무응답 체계의 가정은 정확한 모형 추정을 위한 매우 중요한 전제 조건이다. 그러나 무응답 체계의 가정에 대한 검증 절차는 아직 정확한 해법이 알려지지 않은 상황이다. 본 연구에서는 실제 자료를 이용한 모형적합을 통하여 무응답 체계 가정에 대한 정확도를 비교하고자 하였다. 2012년에 시행된 18대 대통령 선거과정에서 수행된 출구조사 결과를 이용하여 무응답 체계의 가정에 대한 검증과 모형에 의한 예측 정확도를 비교하였다. 무응답 모형의 추정과 무응답 대체를 위하여 EM 알고리즘에 기반을 둔 최대우도 추정방법을 이용하였으며 예측 결과를 비교하기 위하여 Bautista 등 (2007)이 제안한 MWPE(modified within precinct error)를 이용하였다.

• 치위생과학회지
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• 제9권1호
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• pp.69-74
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• 2009

본 연구는 보건의료정책에 관한 주요 언론의 선거보도를 분석하기 위하여 17대 대선과 18대 총선 기간 중 지상파 방송인 KBS, MBC, SBS의 메인 뉴스와 조선일보, 중앙일보, 동아일보, 한겨레에서 보도된 선거 기사 2,624 건을 SPSS Program을 이용하여 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 17대 대선과 18대 총선 기간에 주요 언론에서 보도한 기사 중 판세중심의 보도가 35.6%로 가장 많았고, 정책중심의 보도기사는 10.8%로 가장 낮게 보도되었다. 2. 주요 언론사별 정책 중심기사를 살펴보면, 다른 언론사에 비하여 KBS와 한겨레에서 보다 많은 정책중심기사가 보도되었다. 3. 보도된 284건의 정책중심기사 중에서도 사회분야가 75건(26.4%), 경제분야가 73건(25.7%)으로 전체 정책기사 중 50%이상이었고, 그 중 9.9%(28건)만이 보건의료 정책에 관한 기사였다. 4. 보도된 보건의료정책 관련기사를 크게 의료비 관련, 건강보험제도 관련, 노인보건 관련, 보건복지 관련항목으로 나누어 분석한 결과 그 중 의료비와 관련된 기사가 39.3%로 가장 많이 보도되었다. 이상의 결론으로 종합하면, 17대 대선과 18대 총선 기간에 주요 언론에서 보도된 보건의료정책에 관한 기사는 매우 적었고, 그 내용도 의료비와 노인보건과 관련된 특정부분에 치우쳐 있었다. 따라서 보건의료에 관한 주요한 정책문제를 해결하기 위해서는 보건의료정책의 개발과 더불어 개발된 정책이 정책 의제화 되어 구현될 수 있도록 언론의 효율적 활용을 위한 노력이 필요할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.199-219
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• 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.

• 디지털융복합연구
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• 제13권3호
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• pp.49-54
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• 2015

본 연구는 2012년 12월 19일 한국대통령의 정치캠페인 기간 중 할당표본 추출된 시청율 패널 유권자 서울외 15개 지역 609명을 대상으로 설문하였다. 인게이지먼트 속성에서 후보자태도와 정책지지도, 유권자의 변수간 득표에 미치는 영향정도 등을 분석하였다. 분석에서 정치캠페인에서 정치관여도 고저에 따라 인게이지먼트의 속성에서 참여가 높다하여 반드시 정치후보자에 대하여 만족한 것은 아니라는 분석이다. 또한 인게이지먼트 속성 중 어느 인게이지먼트 속성이 높다하여 반드시 다른 속성에 영향을 주지 않는 것으로 분석되어 인게이지먼트 속성이 정치캠페인에서 상관관계가 없다는 해석이다. 그리고 후보자 태도와 정책지지도에서 인게이지먼트 속성 간 차이를 나타내고 있어, 후보자는 유권자에게 보다 신중하게 접근해야 할 것이다. 인게이지먼트의 속성에서 유권자들의 사호적변수인 성별, 지역별, 소득, 결혼여부에 따라 별로 차이가 없지만 연령과 학련 간에는 차이가 있는 것으로 나타나서 향후 정치캠페인에서 주요한 지표가 될 것이다.