한국 선거에서의 스윙투표자는 누구인가: 제18대~제20대 대통령 선거 데이터에 대한 랜덤 포레스트 적용 (Who are Swing Voters in South Korea?: Applying Random Forest Prediction Model to 18th Through 20th Presidential Elections Data)

서지정보

· 발행기관 : 한국의회발전연구회
· 수록지 정보 : 의정연구 / 30권 / 2호 / 187 ~ 231페이지
· 저자명 : 이재묵, 이나경

초록

본 논문은 2012년부터 2022년까지 10년에 걸쳐 실시된 세 차례의 한국 대통령 선거 자료 조사를 분석하여 스윙투표자와 일관투표자를 분류하고 유권자의 지지 정당 변경에 영향을 미치는 요인들을 살펴본다. 집합적 수준에서 한국 유권자들의 투표행태에서 나타나는 정당 지지 성향의 변화와 지속성을 살펴보기 위해 최근 사회과학 분야에서 널리 확산되고 있는 기계 학습 기반의 랜덤 포레스트 예측 모형을 적용한다. 본 연구는 선행연구들과 차별화하여 유권자 투표행태에 대한 어떠한 이론적 전제나 연역적 가정 없이 가용할 수 있는 모든 조사 자료와 문항들을 채택하여 데이터 기반으로 유권자들의 투표 선택과 행태를 분석하였다. 현직 대통령 탄핵과 두 번의 정권 교체, 그리고 정치적 양극화의 심화 등 유권자 정치 지형의 큰 변화를 유발하는 다양한 징후들 속에서 과연 한국 유권자들의 정당 충성도는 어떻게 반응하였는지를 유권자의 스윙 유무를 중심으로 분석한다. 연구 결과에 따르면, 10년 동안의 역동적 정치 환경의 변화 가운데서도 한국 유권자들의 당파적 투표행태는 상당한 일관성과 지속성을 갖는 것으로 나타났다. 제19대 대통령 선거 유권자 의식 조사 자료를 통해 구축된 기계 학습 모형의 정확도는 비단 해당 연도에만 그 예측력이 국한되지 않고 2017년과 2012년 대선 투표행태에도 상당히 높은 수준의 정확도를 보여주었다. 이는 심화되는 한국 정치의 당파적 양극화 가운데서도 스윙투표자들이 지속적으로 존재하며, 이들은 선거 결과에 주요한 역할을 할 수 있다는 것을 의미한다.

영어초록

This study examines three sets of data from Korean presidential elections that span a decade from 2012 to 2022. It aims to categorize swing voters and consistent loyal voters while exploring the factors that impact changes in party support among voters. We used a machine learning-based random forest prediction model, which has gained popularity in the social science realm, to analyze shifts and continuity in the party support patterns observed in the voting behavior of Korean voters at the group level. Taking a different approach to previous research, this study examines the voting decisions using all accessible survey data and questions, without making any theoretical or deductive assumptions regarding electoral behavior. We analyze how Korean voters’ party loyalty responded to various signs of major changes in the voter political landscape, such as the impeachment of the incumbent president, two regime changes, and deepening political polarization, focusing on whether voters swing. According to the research results, the partisan voting behavior of Korean voters was found to be quite consistent and sustainable even amid changes in the dynamic political environment over the past 10 years. The machine learning model, developed using data from the voter awareness survey conducted during the 19th Presidential Election, demonstrated accuracy that extended beyond that specific year. Furthermore, it showed a relatively high level of accuracy in predicting voting patterns in the 2017 and 2012 presidential elections. The findings imply that swing voters continue to exist in Korean politics even amid the deepening partisan polarization, and that they could play a major role in shaping election results.

참고자료

· 없음