지난 4월 13일에 실시된 16대 총선에서 방송사와 조사기관들이 공동으로 조사하여 발표한 선거예측조사에서 많은 오류가 발생하여 선거예측에 대한 신뢰성에 큰 타격을 받았다. 이에 향후 선거예측조사의 신뢰성을 회복하고 보다 정확한 예측을 위해 기 발표된 예측조사내용을 다각도로 심층분석하여 조사의 오류가 발생한 원인을 살펴보고 이들 오류를 줄이는 방안들을 제시하였다. 아울러 이번에 처음으로 실시된 출구조사에 대한 문제점과 개선안도 함께 살펴보았다.
Short-term electric load forecasting of power systems is essential for the power system stability and the efficient power system operation. An accurate load forecasting scheme improves the power system security and saves some economic losses in power system operations. Due to scarcity of the historical same type of holiday load data, most big electric load forecasting errors occur on load forecasting for the holidays. The fuzzy linear regression model has showed good accuracy for the load forecasting of the holidays. However, it is not good enough to forecast the load of the election day. The concept of the load variation rate for the load forecasting of the election day is introduced. The proposed algorithm shows its good accuracy in that the average percentage error for the short-term 24 hourly loads forecasting of the election days is 2.27%. The accuracy of the proposed 24 hourly loads forecasting of the election days is compared with the fuzzy linear regression method. The proposed method gives much better forecasting accuracy with overall average error of 2.27%, which improved about average error of 2% as compared to the fuzzy linear regression method.
지난 4월 13일에 실시된 16대 총선에서 방송사와 조사기관들이 공동으로 조사하여 발표한 선거예측조사에서 많은 오류가 발생하여 선거예측조사에 대한 신뢰성에 큰 타격을 받았다. 이에 향후 선거예측조사의 신뢰성을 회복하고 보다 정확한 예측을 위해 기 발표된 예측조사내용을 다각도로 심층분석하여 조사의 오류가 발생한 원인을 살펴보고 이들 오류를 줄이는 방안들을 제시하였다. 아울러 이번에 처음으로 실시된 출구조사에 대한 문제점과 개선안도 함께 살펴보았다.
2000년 4월 13일의 제 16대 국회의원 선거에서 전화조사와 출구조사를 활용하여 KBS, SBS, MBC 등 TV 방송사들은 당선자 예측방송을 한 바 있다. 그러나 결과적으로 부정확한 것으로 드러났고 이에 따라 통계조사에 대한 일반인의 불신감만 키우는 결과가 되었다. 이 연구의 목적은 다음과 같다. 1) 4.13 총선거 예측에서 전화조사와 출구조사가 실제로 어떠하였는가\ulcorner 2) 무엇이 문제였는가\ulcorner 3) 무엇을 개선해야 하는가\ulcorner 등이다. 주요 결론은 전화조사에서 재통화(call back)에 대하여 느슨한 조사규칙이 적용되는 등 확률표집의 원칙이 충실하게 준수되지 않았으며 출구조사에서는 투표소 표집 수가 너무 작았다는 것이다. 또한 근본적인 개선을 위해서는 선거여론조사에 관한 법의 개정이 필요함을 지적하였다.
2000년 4월 13일의 제 16대 국회의원 선거에서 전화조사와 출구조사를 활용하여 KBS, SBS, MBC 등 TV 방송사들은 당선자 예측방송을 한 바 있다. 그러나 결과적으로 부정확한 것으로 드러났고 이에 따라 통계조사에 대한 일반인의 불신감만 키우는 결과가 되었다. 이 연구의 목적은 다음과 같다. 1) 4ㆍ13총선거 예측에서 전화조사와 출구조사가 실제로 어떠하였는가\ulcorner 2) 무엇이 문제였는가\ulcorner 3) 무엇을 개선해야 하는가\ulcorner 등이다. 주요 결론은 전화조사에서 재통화(call back)에 대하여 느슨한 조차규칙이 적용되는 등 확률표집의 원칙이 충실하게 준수되지 않았으며 출구조사에서는 투표소 표집 수가 너무 작았다는 것이다. 또한 근본적인 개선을 위해서는 선거여론조사에 관한 법의 개정이 필요함을 지적하였다.
본 연구에서는 제19대 대통령선거와 제7회 전국동시지방선거(광역단체장선거) 여론조사자료를 이용해서 후보지지율, 당선가능성 및 정당지지율의 관계를 비교, 분석하였다. 사례연구결과 당선가능성과 정당지지율을 이용해서 당선자를 예측하는 대안적 방법이 선거예측의 정확성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
전화여론조사는 한국의 사회조사 방법으로 널리 이용되고 있지만 정확도 수준에 대해서는 파악되지 않고 있는데, 이것은 전화조사의 유용성을 떨어뜨리고 있다 여론조사의 정확도를 가늠할 수 있는 선거예측조사에서도 전화조사는 예측 정확도가 높은 경우가 있는 반면에, 1996년 총선예측처럼 반대의 경우도 있기 때문에 그 정확성을 추정하기가 어려운 실정이다. 또한 2000년 총선과 2008년 총선에서는 정확도가 다소 떨어졌지만, 2004년에는 전화조사를 이용한 당선자 예측이 모두 적중했고, 출구조사와는 달리 정당별 예측편향 차이도 나타나지 않는 등 비교적 정확도가 높았다. 이 연구는 2000년 이후의 총선 예측조사에서 전화조사의 정확도 수준이 이처럼 기복을 보이는 요인을 찾아보았다. 그 결과 한국의 전화여론조사의 정확도 수준은 2000년이나 2008년의 총선예측에서 나타난 것으로 보아야 하며, 2004년에 나타난 정확도 수준은 당시 연령별 투표성향이 이례적으로 강했기 때문으로 분석되었다 그리고 전화조사의 정확도 수준은 표집방법 등의 변화를 통해 개선이 가능한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 선거예측 조사에 널리 사용되는 출구조사의 역사와 우리나라에서 실시된 출구조사의 문제점과 개선 사항들을 살펴보았다. 출구조사시 불충분한 준비로 발생할 오류들을 검토하였고 이들을 줄이기 위한 사항들을 추가적으로 고려하였다. 본 연구의 결과로부터 보다 정확한 선거 예측을 기대한다.
한국에서 선거여론조사 역사는 그리 오래되지 않았지만, 선거예측의 정확성 제고를 위한 끊임없는 연구와 노력 끝에 예측력 향상은 빠른 시일 내에 큰 발전을 이루어 왔다. 표본추출과 실사관리의 엄격함은 물론, 현실에 맞는 새로운 자료수집 방범의 도입, 과학적인 통계분석 기법의 확립 등의 다양한 노력이 있었기 때문이다. 특히, 기존의 전화조사만을 통한 예측이 많은 한계를 드러냄에 따라 출구조사를 통한 예측이 보다 큰 관심을 받아 온 가운데, 2002년 12월 16대 대선에서 완벽한 예측을 해냄으로써 출구조사의 정확한 예측력을 널리 선보인 바 있다. 이에 본 글에서는 출구조사의 방법론적 특성과 예측력을 좌우하는 요인에 대해, 지난 대선 출구조사의 기획과 실행 과정을 중심으로 정리해 보고자 한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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