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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
서대원 (경북대학교) 육태훈 (경북대학교) 엄기홍 (경북대학교)
저널정보
경북대학교 사회과학기초자료연구소 연구방법논총 연구방법논총 제10권 제1호
발행연도
2025.3
수록면
255 - 282 (28page)
DOI
10.21487/jrm.2025.3.10.1.255

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본 연구는 미국 대통령선거의 결과를 예측하기 위해 언론 기사 논조 분석과 빅데이터 활용을 결합한 새로운 접근법을 제안한다. GDELT 프로젝트 데이터를 바탕으로, Kamala Harris와 Donald Trump 후보에 대한 전국 및 주별 언론기사 논조를 정량적으로 분석하고, 이를 기반으로 선거 결과를 예측하였다. 특히, 언론 논조가 유권자 표심에 선행지표로 작용할 수 있다는 기존 이론을 토대로, 전국 및 주 차원의 지지율 변화를 예측하였다. 본 연구는 Multivariate LSTM 딥러닝 모델을 활용하여 기사 논조와 선거 결과 간의 상호 의존성을 반영하였으며, 데이터는 일별로 업데이트되어 실시간 예측이 가능하도록 설계되었다. 분석 결과, 2024년 대선에서 두 후보 간의 경쟁은 여전히 치열하며, Harris는 전국 차원에서 열세를 보였으나, 경합주에서의 결과는 예측이 어려운 상태이다. 본 연구는 선거예측뿐만 아니라 언론 보도를 통해 후보자의 정책 우선순위를 분석함으로써, 한국외교 및 정책 수립에 필요한 시사점을 제공할 수 있다. 이 방법론은 향후 한국 대통령선거 예측 및 정책 분석에도 활용 가능할 것이다.
#미국 대통령선거 #언론 기사 논조 #GDELT 데이터 #딥러닝 모델 #U.S. Presidential Election #Media Sentiment #GDELT Data #Deep Learning Model

목차

논문요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선거예측 모델 동향
Ⅲ. 데이터
Ⅳ. 예측 알고리즘과 선거예측
Ⅴ. 자동화된 일별 예측 시스템
Ⅵ. 결론
참고문헌
ABSTRACT

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