후보자 득표율 예측 모형과 지표의 구성: 2010 광역단체장 선거를 중심으로

A Trial to Develop Forecasting Model for Turn-out Rates with the 2010 Korean Gubernatorial Election Data

이 논문은 많은 비용의 부담없이 어느 후보가 당선될 것인지를 정확히 예측할 수 있는 방법을 찾기 위한 하나의 시도이다. 이 논문에서는 선거기간 동안에 각 후보들이 어느 정도의 득표율을 획득하고 있는지를 예측하기 위해 후보의 가시성, 현직자 효과, 지역 지배 정당효과, 부정 비리 효과, 사표 방지 효과, 중간 평가로서 견제 효과, 정책 효과 등을 독립변수로 삼아 회귀 모형을 만들어 유용한 득표율 예측 모형을 제시하고 있다. 제시된 모형은 득표율 = -4.65 + 1.02 가시성 + 16.90 현직 효과 + 16.78 지역 효과 - 9.12 견제 효과이다. 이 모형의 설명력은 91.2%이며, 다른 조건이 일정할 때 후보의 가시성이 득표율과 거의 같음을 보여준다. 또한 현직자가 16.9%의 후광 효과를, 지역 지배 정당 후보들이 16.8%의 지역 효과를 얻고 있으며, 중간평가로서의 견제 효과 때문에 여당 후보들은 9.1%의 득표율 손실을 보고 있다는 것을 보여준다. 이 모형은 큰 비용의 부담없이 선거 기간 동안 후보자들의 득표율 예측에 활용될 수 있다. 이 이외에도 이 논문은 예측의 정확도를 높이기 위한 각 변수들의 측정 방법들 및 이 모형의 한계점 등을 논의하고 있다.

This study is to make an effective forecasting model for turn-out rates of the candidates with their visibilities, which are measured in their names on the media during the election period. I make a regressive model, with the data of 2010 gubernatorial election in Korea, where turn-out rate is dependent variable and each candidate's visibility, incumbency effect, local control party effect, corruption effect, strategy voting effect, restrain effect as a mid-term evaluation, and policy effect are independent variables. I got the model, T = -4.65 + 1.02V + 16.90 I + 16.78L - 9.12 R, where T is turn-out rate, V is candidate's visibility, I is incumbent effect, L is local control party effect, and R is restrain effect. This function can be used to predict turn-out rates of the candidates in the forthcoming gubernatorial election in Korea at a small outlay.