유튜브 선거 활동은 국회의원 당선 여부를 예측할 수 있는가?: 제21대 국회의원 선거 서울시 선거구 살펴보기
Can the Level of YouTube Election Campaign Predict Election Outcome?: An the 21st National Assembly Election Analysis of the Seoul Metropolitan Election Precinct
- 주제(키워드) 유튜브 선거 캠페인 , 국회의원 선거 , 서울시 선거구 , 기계 학습 , 앙상블 모형 , YouTube Election Campaign , General Election , Seoul Precincts , Emsemble Model , Machine Learning
- 주제(기타) 신문방송학
- 설명문(URI) https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002923845
- 관리정보기술 faculty
- 등재 KCI등재
- 발행기관 한국방송학회
- 발행년도 2023
- URI http://www.dcollection.net/handler/ewha/000000204808
- 본문언어 한국어
초록/요약
본 논문은 선거 후보자의 유튜브 선거 활동 변수를 활용하여 선거 당선을 예측하는 모델을 만들고자 하는 연구이다. 기계 학습을 통해 유튜브 활동 변수를 선별하고, 이를 당선 여부와 관련된 후보자 구분에적용함으로써, 실제 유튜브 선거 활동 변수로 선거 당락 예측이 가능한지 살펴보았다. 유튜브 활동으로도출된 선거 활동 동영상 업로드, 조회수, 상대방 후보와의 선거 동영상 차이 등의 변수들은 선거 당락을 예측하는 데 있어 기존 당적, 현역 여부, 과거 당선 횟수보다 예측력이 더 높았다. 유튜브 활용만이선거 당락을 좌지우지한다고 보기는 어려우나, 유튜브 변수가 어느 정도 선거 내용, 활동 및 지지가 반영된 선거 상황을 보여 주는 변수로 쓰일 수 있음을 알 수 있다. 특히, 본 연구는 중견 후보자들의 경합이 잘 알려진 경우, 유튜브 선거 활동이 상대방 후보보다 더 적은 경우에는 그렇지 않은 경우보다 낙선하는 확률이 훨씬 더 높다는 사실도 밝혀냈다. 정리하면, 본 연구는 미디어 변수만으로도 선거 결과를예측 가능하다는 점을 보여 주고, 기계 학습을 통한 미디어 연구 가능성을 탐색하여 보여 주었다는 의의를 가진다.
more초록/요약
The purpose of this paper is to develop a model for predicting election outcomes based on the election candidate's YouTube campaign activity. The relationship between the level of YouTube election campaign activities and the election outcome was investigated by selecting YouTube activity variables using machine learning and applying them to pre- dict election outcome. Uploading campaign videos, view count, and differences in the number of election-related videos with opposing candidates had greater predictive power than existing party membership, incumbency, and elected frequency. Although it is difficult to say that YouTube alone determines election outcomes, the predictive re- sults show that YouTube variables such as election content, activities, and support can be used to reflect the election situation. This study discovered, in particular, that if the competition between junior candidates is well known and the candidate's YouTube election activity is lower than that of the other candidate, the likelihood of losing the election is much higher. Overall, this study is a meaningful attempt to demonstrates that election results can only be predicted using media variables, and it explores and demon- strates the possibility of media research using machine learning.
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