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하상민(SangMin Ha),윤성필(SeongPil Yoon),김유성(YooSung Kim) 한국빅데이터서비스학회 2015 한국빅데이터서비스학회 논문지 Vol.2 No.2
본 연구에서는 미국의 네이트 실버(Nate Sliver)가 제안한 선거 예측 모델을 참고하여 선거에 대한 다양한 측면의 요소들을 포함하고 여러 차례 실시된 여론조사 결과들을 활용하여 총선 결과를 예측하는 국내제도에 맞는 총선 예측모델을 개발하였다. 제안된 총선 예측모델은 선거일에 임박해서 실시된 여론조사를중요시하기 위한 시간성 가중치 결정, 여론조사와 실제 선거에서 나타나는 지역별 정당 선호도의 차이를보정하기 위한 지역성 조절 변수 결정, 그리고 여론조사 지지율 격차에 따라 확률 값으로 의석수를 결정하는 과정을 포함한다. 제안된 총선 예측 모델의 정확도를 분석하기 위해 2012년 19대 총선, 2014년과 2015년 재보선의 여론 조사를 활용한 예측 결과와 실제 선거의 결과를 비교 분석한 결과, 19대 총선에서는 5석이내의 오차를 보였으며, 2014년과 2015년 재보선에 대해서는 실제결과와 일치하는 예측 결과를 보였다.따라서 제안된 총선 예측모델은 기존에 실시된 여론조사 결과만을 사용하여 추가적인 비용 없이 총선결과를예측할 수 있기 때문에 체계적으로 실시된 여론조사의 결과가 많을수록 더욱 더 정확한 총선 예측이 가능한모델로 발전할 수 있을 것으로 기대된다. In this paper, using Nate Silver’s election prediction model from the United States as the reference, wedeveloped an election prediction model that encounters various features of elections as well as the resultsof public surveys to make it feasible for the elections in Korea. The proposed election prediction modelincludes the following processes: 1) temporal weighting to emphasize the results of public surveysconducted close to the election day, 2) locality moderating variable to reflect the deviation between thepublic survey results and the actual voting results in terms of preferences in political parties, and 3)prediction of the number of seats for each party, in percentage, based on the differences in supporting ratesfor the parties from the public surveys. In order to evaluate the accuracy of our model, we used the publicsurvey results from 19th congress election in 2012 and the re-elections in 2014 and 2015 to predict the resultsof the elections and compared with the actual results. As the result, for the 19th congress election, 5difference seats was observed between the prediction and the actual result, where as for the 2014 and 2015re-election, the predictions matched the actual results. As such, the proposed election model, only by usingthe results from the public surveys, enables predictions of general elections that with more systemic publicsurveys, the model will have more accurate predictions.
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