전국동시지방선거(地方選擧) on-line 버즈 조사방법
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작성일 23-02-27 13:39
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전국동시지방선거(地方選擧) on-line 버즈 조사방법
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전국동시지방선거(地方選擧) on-line 버즈 조사방법
수집된 게시물을 △후보자 △정당 △후보자의 활동 △정책·공약 4가지 속성으로 분류했다. 긍정·부정률은 일자별 게시물의 15%를 표본으로 무작위 추출해 진행했다. 실제 투표 행위로 이어지지 않기 때문일것이다 하지만 적어도 온 라인 공간에서 후보자가 어떤 평가를 받고 있는지만큼은 확인할 수 있다. 전자신문은 이를 바탕으로 선거에서의 온 라인 여론의 영향력에 대한 최종 experiment(실험) 결과를 발표할 예정이다. 전자신문이 보유한 ‘Buzz+’ 시스템을 통해 수집했다.
전국동시지방선거 온라인 버즈 조사방법
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이를 감안해 투표일 1∼2주 전 2차 조사를 실시한다. 확정 후보와 구체적인 정책, 그리고 IT공약에 대한 넷심 analysis(분석) 과 온 라인 매체별(언론사·포털·블로그 등 플랫폼별 analysis(분석) ) 여론 향방을 담을 예정이다. 추출된 메시지가 동명이인이거나 무관한 내용일 경우 이를 필터링해 재추출하는 방식을 사용했다. 객관성 있는 조사를 위해 △언론사 △政府(정부)공공기관 △금융 △NGO △기업·단체 △포털(카페·블로그) 등을 토대로 종합적인 조사를 진행했다.
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전국동시지방선거 온라인 버즈 조사방법
김장호 ETRC 연구원 jkim@etnews.co.kr, 이규상 ETRC 인턴연구원
analysis(분석) 결과에서 알 수 있듯 온 라인 평판은 각 후보자의 지지율과 엄연히 차이가 있다.
설명
1차 조사는 18일간 국내 주요 사이트 5만여개와 블로그 80만여개를 대상으로 게재된 △기사 △공지 △게시글을 수집해 진행됐다. 3차 조사는 투표를 마무리한 후, 오프라인 여론 조사 및 투표 결과가 버즈 analysis(분석) 과 어떤 상관 관계가 있는지를 집중 analysis(분석) 할 계획이다. 여러명의 조사자가 analysis(분석) 을 시행하고, 이를 타 조사자와 교환해 재검토하는 방식으로 오류를 줄여 신뢰성과 타당성을 높이는 데 초점을 맞췄다. 이어 각 게시물에 대한 △긍정 △중립 △부정으로 2차 분류를 실행했다. 간접적·우회적·상징적·비유적 표현은 중립으로 선정해 신뢰성 높은 결과가 도출되도록 고려했다. ‘6·2 地方選擧 주요 후보자 온 라인 버즈 analysis(분석) ’은 후보자의 온 라인 평판을 긍정·중립·부정이라는 항목으로 분류, 후보자 간 온 라인 평판 變化(변화)를 살펴봄으로써 실제 地方選擧 투표 결과에 선행 지표의 의미를 부여하기 위해 마련됐다. 조사 기간에 수집한 총 1만8233개의 글 전체를 대상으로 후보자의 노출률 추이를 analysis(분석) 했다. 조사자의 의도나 목적성을 최대한 배제하기 위한 가이드라인을 설정하고 직접적 표현이 들어간 글에만 긍,부정으로 분류했다. 게시물 추출을 위한 키워드로 각 정당과 후보자명으로 한정했다.
