국민청원 텍스트의 언어적 특성이 정책의제화에 미치는 영향: 머신러닝 기반 예측 및 인과분석

이석민

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이석민 (한신대학교)

저널정보: 단국대학교 융합사회연구소 융합사회와 공공정책 융합사회와 공공정책 제19권 제4호

발행연도: 2026.2

수록면: 338 - 361 (24page)

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본 연구는 청와대 국민청원 플랫폼(2017–2019)에 접수된 427,903건의 청원을 분석하여 텍스트의 언어적 특성이 정책의제화에 미치는 영향을 실증적으로 검토하였다. 텍스트 길이, 분노 표현, 구체성 등 12개 언어적 특성을 추출하고, 머신러닝 분류 모델과 성향점수매칭(PSM)을 결합하여 예측 성능과 인과효과를 분석하였다. 랜덤 포레스트 모델은 AUC-ROC 0.91을 달성하였으며, PSM 분석 결과 텍스트 길이(ATT, +0.31%p), 분노 점수(ATT, +0.21%p), 구체성 점수(ATT, +0.13%p)가 정책의제화에 유의한 인과효과를 보인 반면, 감성 극성은 유의하지 않았다. 교호항 로지스틱 회귀 분석 결과, 분노*구체성(OR=2.126), 분노*길이(OR=1.605), 구체성*길이(OR=1.678)의 2원 교호항이 모두 유의한 시너지 효과를 보였다. 이러한 결과는 정책의제화가 감정의 방향이 아닌 표현의 강도와 구체성에 의해 결정됨을 시사한다.

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