제 20대 대통령 선거에서 유권자의 선택 (The Electorate's Choices in the 2022 Presidential Election)

서지정보

· 발행기관 : 한국정치학회
· 수록지 정보 : 한국정치학회보 / 57권 / 4호 / 37 ~ 57페이지
· 저자명 : 가상준

초록

본 연구는 년 대통령 선거에서 유권자들의 두 후보자에 2022 선택에 영향을 미친 요인이 무엇이었는지 알아보는 것을 목적으로 한다. 또한, 두 후보자에 대한 혐오감이 높은 상황에서 유권자의 선택에 있어 문재인 정부에 대한 평가는 어느 정도 영향을 미쳤는지 분석해 보았다. 이와 함께 무당파 유권자들의 투표선택에 주목하여 이들의 선택에 영향을 미친 요인은 무엇이며, 이들투표 선택에 있어 특징은 무엇인지 알아보았다. 본 연구는 일반적으로 실시하는 회귀분석 통계모델뿐만 아니라 머신러닝 기법을 통한 예측모형을 동시에 분석해 봄으로써 두 분석 간에 차이가있는지 그리고 머신러닝 기법은 한국의 선거에 대해 새로운 차원의 논의를 가능하게 하는지 알아보았다. 분석 결과 예상과 다르지 않게 유권자의 투표 선택에 있어 후보자와 정당에 대한 감정과태도는 무엇보다 중요한 요인이었다. 또한, 2022년 대통령 선거에서 문재인 정부 및 경제업적에대한 평가는 유권자 선택에 중요하게 영향을 미친 것으로 나타나고 있었다. 한편, 무당파들의 선택은 후보자와 경제 상황을 중심으로 이루어졌다는 점을 알 수 있었다. 머신러닝 기법에 의한로지스틱 분석 결과는 일반 로지스틱 결과와는 조금 차이가 있었다. 머신러닝 기법은 현재 데이터의 결과뿐만 아니라 새로운 데이터가 입력되더라도 더 좋은 예측 결과를 산출할 수 있도록 학습화되어 있기 때문에 일반 로지스틱 결과와는 조금 다른 결과를 보여주고 있다. 앞으로 예측력과 일반성을 높이는 연구 결과 그리고 이를 토대로 정확한 방향성을 잡을 수 있는 논의를 전개할수 있다는 점에서 머신러닝 기법을 적극적으로 도입하는 것이 필요해 보인다.

영어초록

This study aims to investigate the factors influencing voters' choices between two candidates in the 2022 presidential election. Additionally, it analyzes the extent to which evaluations of the Moon government influenced voters' choices in a situation where there was a high level of aversion towards both candidates. Furthermore, it focuses on independent voters and examines the factors that influenced their voting choices and their characteristics. In this study, both conventional regression analysis and machine learning techniques were analyzed simultaneously to determine whether there were differences between the two analyses and whether machine learning techniques provided a new dimension of discussion for Korean elections.
The analysis results showed, as expected, that voters' emotions and attitudes towards the candidates and parties were the most crucial factors in their voting choices. Moreover, evaluations of the Moon government and economic performance were found to have a significant impact on voters' choices in the 2022 presidential election. On the other hand, the choice of independent voters was mainly centered around the candidates and the economic situation. The results of logistic analysis using machine learning technique showed slight differences from those of the conventional logistic analysis. This is because machine learning techniques are trained to produce better predictive results not only based on current data but also when new data is input. In the future, the active adoption of machine learning techniques seems necessary to increase predictability and generality in research results and to develop discussions that can provide a precise direction based on these findings.

참고자료

· 없음