DOI QR코드

DOI QR Code

Analysis of the Influence of Presidential Candidate's SNS Reputation on Election Result: focusing on 19th Presidential Election

대선후보의 SNS 평판이 선거결과에 미치는 영향 분석 - 19대 대선을 중심으로 -

  • Lee, Ye Na (Department of Information Security, Seoul Women's University) ;
  • Choi, Eun Jung (Department of Information Security, Seoul Women's University) ;
  • Kim, Myuhng Joo (Department of Information Security, Seoul Women's University)
  • 이예나 (서울여자대학교 정보보호학과) ;
  • 최은정 (서울여자대학교 정보보호학과) ;
  • 김명주 (서울여자대학교 정보보호학과)
  • Received : 2018.01.02
  • Accepted : 2018.02.20
  • Published : 2018.02.28

Abstract

Smartphones and PCs have become essential components of our daily life. People are expressing their opinions freely in SNS by using these devices. We are able to predict public opinions on specific subject by analyzing the related big data in SNS. In this paper, we have collected opinion data in SNS and analyzed reputation by text mining in order to make a prediction for the will of the people before 19th presidential election in South Korea. The result shows that our method makes more accurate estimate than other election polls.

최근 스마트폰과 PC 이용이 대중화됨 따라 웹상에 데이터가 기하급수적으로 축적되고 있다. 특히 SNS를 통해서 자유로운 의사소통은 물론 간편한 정보공유가 가능하여 다양한 의견들이 대량 데이터 형태로 축적된다. 이러한 데이터들을 분석하여 특정 주제에 대한 여론을 예견하는 빅데이터 기반의 여론분석기술이 주목받고 있다. 본 논문에서는 SNS 상에 표현된 사용자들의 의견을 수집하고 분석하여 대한민국 19대 대통령 후보자들에 대한 유권자들의 숨어있는 표심을 분석해 보았다. 이를 위해 19대 대선 후보에 관한 SNS상의 정보를 수집한 후 텍스트 마이닝 기법과 오피니언 마이닝 기법을 적용하여 언급 빈도수와 관련 키워드를 통한 평판 분석을 실시하였다. 본 논문에서 제시한 SNS를 통한 19대 대선후보의 평판분석 결과가 기존의 여론조사결과에 비하여 더 정확하게 예측했음을 확인할 수 있다.

Keywords

Acknowledgement

Supported by : Seoul Women's University

References

  1. E. Connors, S. Klar & Y. Krupnikov. (2016. 11. 12.). There may have been shy Trump supporters after all. The Washington Post.
  2. J. W. Rhee. (2014). Theory and System of Election Prediction Survey: Focusing on the Evaluation of the 17th General Election.. Seoul : KORA
  3. E. Noelle-Neumann. (2014). Spiral of Silence. A First Look at Communication Theory. McGraw-Hill. 372-382.
  4. H. J. Lee. (2015). A Study on the Factors of the Expression of Opinion about Politician of SNS User Behavior : Application of Theory of Planned Behavior and Theory of Spiral of Silence. Master's Thesis. Kyung Hee University, Seoul.
  5. E. J. Choi, S. W. Choi, S. Y. Lee & M. J. Kim. (2017). Analysis of the effect of the mention in SNS on the result of election. Journal of Digital Convergence. 15(2), 191-197. https://doi.org/10.14400/JDC.2017.15.2.191
  6. http://twitter.com/
  7. http://facebook.com
  8. http://story.kakao.com/ch/kakaostory
  9. J. Han. M. Kamber & J. Pei, Jian. (2011). Data Mining: Concepts and Techniques. Burlington: Morgan Kaufmann.
  10. J. S. Kim. (2013). Big Data Utilization and Analysis Techniques. Doctoral dissertation. Korea University, Seoul.
  11. K. B. Cohen & L. Hunter. (2008), Getting Started in Text Mining. PLoS Computational Biology. 4(1). doi:10.1371/journal.pcbi.0040020.
  12. J. S. Kim. (2012). Big data Utilization and related Technique and Technology Analysis. The Korea Contents Association Review, 10(1), 34-40.
  13. K. G. Kumar & T. Christopher. (2015. March). Opinion Mining: A Survey. International Journal of Computer Applications. 113(2), 15-17. https://doi.org/10.5120/19797-1576
  14. E. L. Park & S. Cho. (2014, Oct.). KoNLPy: Korean natural language processing in Python. Proceeding of the 26th Annual Conference on Human & Cognitive Language Technology. Chuncheon.
  15. http://www.pressian.com
  16. http://www.gallup.co.kr
  17. http://www.hankyung.com
  18. http://www.dailian.co.kr