1. 수행배경

• 연구 배경 기존에 선거예측은 전화, 설문 조사 혹은 출구 조사를 통해 이루어져왔지만, 인터넷 사용층이 많아지면서 선거예측에 온라인 여론의 중요성이 높아지고 있습니다. 전통적인 방식의 조사를 통한 예측 결과와 실제 득표율의 오차가 높아지면서 선거 예측에 대한 새로운 관점의 필요성이 높아졌습니다. 따라거 이 프로젝트를 통해 선거 예측 오차를 줄이는 모형을 개발하고자 하였습니다.

2. 수행기간

• 3월 13일 ~ 6월 12일 

3. 개발작품 설명

• 후보자가 언급된 온라인 뉴스의 일일 데이터량을 측정하고 파이썬 프로그램을 이용해 네이버 뉴스의 댓글을 수집합니다.  수집한 댓글 데이터의 추천수와 반대수를 이용하여 가중치를 적용하여 데이터를 1차 가공합니다. 가공한 데이터를 자연어 처리인 형태소 분석을 하여 최종적 
• 으로 가공한 후 R프로그램을 이용해 빈도수 분석 및 감성분석을 합니다. 분석한 데이터로 선거 예측 가능성을 밝히고, 저희 팀이 분석한 예측 모형과 실제 선거 결과를 비교 검증합니다.
  

4. 활용방안

• 인터넷 사용층이 많아지면서 선거예측에 온라인 여론의 중요성이 높아지고 있습니다. 따라서 기존 선거 예측 방법에 비해 대중적이고 쉽게 접할 수 있는 뉴스 댓글을 이용하여 여론 분석을 비교적 정확하게 예측 가능 할 것으로 기대됩니다. 이번 과제를 통해 검색량이 잠재적 표심을 나타낼 수 있다는 것을 검증하여 여론조사와 빅데이터를 이용한 방법이 서로 보완, 병행된다면 더 정확한 선거예측 결과를 도출하는 결과를 가져올 수 있다고 기대합니다.