1. 수행배경

• 전통적인 방식의 조사를 통한 예측 결과와 실제 득표율의 오차가 높아지면서 선거 예측에 대한 새로운 관점의 필요성이 높아짐.
• 연구 배경 기존에 선거예측은 전화, 설문 조사 혹은 출구 조사를 통해 이루어져 왔지만, 인터넷 사용층이 많아지면서 선거예측에 온라인 여론의 중요성이 높아지고 있음.        

2. 수행기간

• 2018년 4월 초부터 2018년 6월 10일        

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

• 이번 과제를 통해 Social comment가 잠재적 표심을 나타낼 수 있다는 것을 검증
• 여론조사와 빅데이터를 이용한 방법이 서로 보완,병행하여 더 정확한 선거 예측 결과를 도출 하는 결과 기대