소셜 미디어(SNS) 데이터 증강을 활용한 효과적인 여론조사 예측 모델 분석

황선익; 오하영

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자료유형: 학술저널

저자정보: 황선익 (한국산업은행) 오하영 (성균관대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제26권 제12호

발행연도: 2022.12

수록면: 1,800 - 1,808 (9page)

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선거기간이 되면 많은 여론조사 기관에서 후보자별 지지율을 조사하여 배포한다. 과거에는 여론조사 기관에 의존하여 지지율을 조사할 수밖에 없었지만, 현대 사회에서는 인터넷이나 모바일 SNS나 커뮤니티를 통해 국민 여론이 표출된다. 따라서 인터넷상에 표출된 국민 여론을 자연어 분석을 통해서 파악하면 여론조사 결과만큼 정확한 후보자 지지율을 파악할 수 있다. 따라서 본 논문은 인터넷 커뮤니티 게시글 데이터를 통해 유저들의 정치 관련 언급을 종합하여 선거기간 후보자의 지지율을 추론하는 방법을 제시한다. 게시글에서 지지율을 분석하기 위해 KoBert, KcBert, KoELECTRA모델을 활용하여 실제 여론조사와 가장 상관관계가 높은 모델 생성 방법을 제시하고자 한다.

#여론조사 #자연어처리 #선거 예측 #SNS #Opinion polls #social media #natural language processing #election predictions

참고문헌 (8)

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J. Devlin, M. W. Chang, K. Lee, and K. Toutanova, “Bert: Pre-training of deep bidirectional tranformers for language understanding,” in Proceedings of NAACL-HLT 2019, Minneapolis: MN, pp. 4171-4186, 2018.

H. Shin, M. Kim, Y. M. Jo, H. Jang, and A. Cattle, “Annotation Scheme for Constructing Sentiment Corpus in Korean,” in Proceedings of the 26th Pacific Asia Conference on Language, Information, and Computation, Bali, Indosesia, pp. 181-190, 2012.

S. A. Lee and H. P. Shin, “A Method of Infusing Additional Features into Pre-Trained BERT Models for Sentiment Analysis,” in Proceedings of the 2020 Korea Software Symposium, Online, pp. 275-277, 2020.

SKTBrain, developed Kobert source code Guide [Internet]. Available: https://github.com/SKTBrain/KoBERT. J. B. Lee, “KcBERT: Korean comments BERT,” in Proceedings of the 32nd Korean and Korean Information Processing Conference, Online, pp. 437-440, 2020.

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