낭만과 열정사이

💡 요약: 내가 좋아하면 내 편, 싫어하면 저쪽 편?사람들은 다른 사람의 정치 성향을 알게 되면, 그 정보를 바탕으로 다양한 판단을 하곤 하죠. 하지만 현실에선 상대방이 민주당 지지자인지, 보수인지 명확히 알 수 없는 경우가 대부분입니다. 이 논문은 "사람들이 타인의 정치 정체성을 스스로 추론할 때, 호감도(좋아함 vs 싫어함)가 얼마나 중요한 역할을 하는가?" 를 실험을 통해 밝혀낸 연구입니다.이들은 두 개의 실험을 통해, 사람들이 좋아하는 사람에게는 자기 정치 성향을 투사하고, 싫어하는 사람에겐 정반대 정치 성향을 덮어씌우는 '역투사(counter-projection)' 경향이 있다는 점을 보여줍니다. 특히 이 경향은 정치 정체성이 강한 사람일수록, 그리고 진보 성향이 강한 사람일수록 두드러졌습니다..

🎯 GPT-4로 정치 설문 시작 문제 해결하기: "Adaptive Political Surveys and GPT-4" 논문 쉽게 풀기요즘 GPT 같은 대형 언어 모델(LLM)이 설문조사에도 사용된다는 거 알고 계셨나요? 오늘 소개할 논문은 바로 이 GPT-4를 이용해서 정치 설문조사의 ‘콜드 스타트(cold start)’ 문제를 해결하는 새로운 방법을 제안합니다.콜드 스타트란, 설문 시작 초기에 데이터가 없어서 좋은 질문을 고르기 힘든 문제예요. 예를 들어, 정치 성향을 파악하기 위해 설문을 구성하려는데, 사용자 반응 데이터가 없으면 어떤 질문부터 던져야 할지 막막하겠죠?이 논문에서는 스위스의 Smartvote 정치 설문 데이터를 활용해서, GPT-4가 가상의 정치인 응답을 생성하고, 그 데이터를 설문..

📌 포데모스(Podemos), 불안(insecurity)을 이야기하다: 스페인 좌파 포퓰리즘의 새로운 해석여러분은 “포퓰리즘”이라는 말을 들으면 어떤 이미지가 떠오르시나요? 흔히 포퓰리즘은 트럼프나 극우 정치인을 떠올리게 하는 단어입니다. 하지만 이번에 소개할 논문은 이 통념을 뒤집습니다. 바로 스페인의 좌파 정당 포데모스(Podemos)가 어떻게 “불안감”을 핵심 정치 자원으로 삼았는지를 다룬 연구입니다. 논문 제목은 The Role of Insecurity in Left Populist Ideology: A Review of Podemos (Bonansinga & Kielty, 2025)입니다.왜 이 논문이 흥미로울까?기존의 연구들은 포퓰리즘과 불안(insecurity) 사이의 관계를 주로 극우 정..

개인적 이야기, 정치 토론을 유도하다: 정치적 무관심층을 위한 새로운 길정치는 민주주의 사회에서 필수적인 요소지만, 많은 사람들이 정치 토론을 피합니다. 인터넷에서 특히 이러한 경향이 두드러지는데, 미국의 한 연구에 따르면 성인 3명 중 1명은 친구와 정치 이야기를 전혀 하지 않으며, 70%는 소셜 미디어에서 정치적인 내용을 거의 혹은 전혀 게시하지 않는다고 합니다.왜 그럴까요? 연구자들은 사람들이 정치 토론을 꺼리는 이유로 지식 부족, 갈등 회피, 그리고 정치 시스템과의 거리감 등을 꼽습니다. 정치적 논쟁이 감정적으로 과열되거나, 공격적인 댓글이 오가다 보면, 평범한 사람들은 굳이 참여하고 싶지 않다는 생각이 들기 마련이죠.그렇다면, 어떻게 하면 정치적 무관심층도 정치 토론에 참여하게 만들 수 있을까요..

인공지능과 질적 코딩의 만남: GPT와 LLM이 연구를 어떻게 바꿀까?질적 코딩, 이젠 AI가 도와줄까?사회과학 연구자들에게 질적 텍스트 분석(qualitative text analysis)은 필수적인 도구입니다. 뉴스 기사, 인터뷰 기록, 연설문 등 방대한 텍스트에서 의미를 추출하려면 연구자들이 직접 읽고 코드(코딩)를 붙여야 했죠. 하지만 이 과정은 매우 시간이 많이 걸리고, 연구 보조원이 여러 명 참여할 경우 일관성을 유지하는 것도 어렵습니다.최근 들어 연구자들은 인공지능(AI), 특히 대형 언어 모델(LLM, Large Language Models)을 활용해 이 문제를 해결하려는 시도를 하고 있습니다. 2022년 OpenAI가 ChatGPT를 출시하면서, 복잡한 프로그래밍 없이도 자연어로 AI와 ..

보수 성향 유권자들은 왜 극우 포퓰리스트 정당을 선택할까?극우 포퓰리스트 정당이 전 세계적으로 부상하면서, 정치학자들은 "보수적인 가치관을 가진 유권자들은 왜 포퓰리스트 정당을 지지할까?"라는 질문에 주목하게 되었습니다. 기존 연구들은 보수적 가치와 극우 포퓰리즘 사이의 연관성을 복잡하게 분석해 왔어요. 일부 연구에서는 보수적 가치가 극우 포퓰리즘을 지지하는 주요 요인이라고 주장하지만, 반대로 보수적인 사람들이 오히려 포퓰리스트 정당을 기피한다는 결과도 있었습니다.그렇다면 보수적인 성향을 가진 유권자들은 왜 극우 포퓰리스트 정당(Right-Wing Populist Parties, PRRP)에 투표하는 걸까요? 혹은 왜 아예 투표를 포기할까요? 이 연구는 **"국가의 정당 지형이 보수 유권자의 극우 포퓰리..

💬 정치 연설 분석: AI가 국회의원들의 입장을 어떻게 파악할까?정치 토론을 보면 의원들이 다양한 의견을 나누죠. 하지만 그들의 발언이 긍정적인지, 부정적인지를 자동으로 판단하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 우리가 SNS에서 감정 분석(예: 긍정/부정 댓글 분석) 같은 것은 많이 해봤지만, 국회 회의록(Hansard) 같은 긴 텍스트에서 ‘입장(Stance)’을 파악하는 연구는 아직 많지 않습니다.이 논문에서는 영국과 호주의 국회 회의록을 분석하여, 의원들이 특정 법안이나 정책에 찬성하는지 반대하는지를 자동으로 분류하는 AI 모델을 개발했습니다. 기존 방법들과 비교하여 더 높은 정확도를 가진 새로운 모델을 만들고, 이를 호주의 특정 정책(비만 및 정크 푸드 마케팅 정책)에 적용해본 연구입니다.📌 왜 국..

AI가 만든 메시지, 사람의 정치적 태도를 바꿀 수 있을까?요즘 인공지능(AI)이 점점 똑똑해지고 있습니다. 예전에는 단순한 챗봇 수준이었다면, 이제는 논리적인 글을 쓰고, 음악을 만들고, 심지어 사람과 토론까지 할 수 있습니다. 그렇다면 AI가 정치적인 문제에 대해 사람을 설득할 수 있을까요? 예를 들면, 총기 규제를 강화해야 한다거나, 탄소세를 도입해야 한다는 주장을 AI가 펼친다면, 사람들은 그 주장에 영향을 받을까요?이 질문에 답하기 위해 스탠퍼드 대학교 연구팀은 실험을 진행했습니다. 연구의 핵심은 간단합니다. AI가 쓴 정치적 메시지가 사람의 정책 지지를 바꿀 수 있는지를 테스트하는 것입니다.🧪 실험 개요: AI vs 인간, 누가 더 설득력이 있을까?연구팀은 3가지 실험을 진행했고, 총 4,8..

AI의 정치적 중립성, 가능할까?완벽한 중립은 불가능하지만, 근접할 수는 있다1. AI는 정치적으로 중립적일 수 있을까?요즘 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 점점 더 많은 영역에서 사용되면서, AI가 정치적으로 중립적인지, 혹은 특정한 편향을 가지고 있는지에 대한 논의가 활발합니다. 사람들은 AI가 특정 정당이나 이념을 더 지지하는 방식으로 응답한다면, 그것이 사용자들에게 영향을 미칠 수 있다는 점을 우려하고 있습니다.이 연구에서는 AI의 정치적 중립성이 원칙적으로 불가능하지만, 현실적으로 근접할 수 있는 방법이 존재한다는 점을 강조합니다. 연구진은 철학자 조셉 라즈(Joseph Raz)의 개념을 인용하며, **"완전한 중립이란 존재할 수 없지만, 정도의 차이는 있을 수..

정치적 문제의 우선순위에 대한 극단적 대립: 왜 미국이 영국보다 더 극단적으로 나뉘는가?서론: 우리는 무엇을 가장 중요한 문제라고 생각할까?정치는 단순히 ‘어떤 정책을 펼칠 것인가?’의 문제가 아니다. 먼저 어떤 문제가 가장 시급한 문제인지에 대한 인식부터 달라질 수 있다. 예를 들어, 어떤 사람은 기후 변화가 가장 큰 문제라고 생각하는 반면, 다른 사람은 경제 불황이 더 시급하다고 여길 수 있다. 그런데 만약 사람들이 단순히 개인적 의견 차이가 있는 게 아니라, 이념적 성향(진보 vs 보수)에 따라 완전히 다른 문제들을 우선순위로 둔다면? 정치적 극단화(polarization)가 더욱 심해질 수 있다.이 연구는 사람들이 정치적 문제를 얼마나 심각하게 보는지, 그리고 정부가 해결해야 할 우선순위를 어떻게..

정치학에서 짧은 텍스트의 의미적 유사성을 측정하는 새로운 방법: 크로스-인코더(Cross-Encoders) 활용하기정치학 연구에서 텍스트의 유사성을 측정하는 일은 점점 더 중요해지고 있습니다. 예를 들어, 법안의 내용이 얼마나 유사한지를 분석하여 정책 아이디어의 확산을 추적하거나, 정치인의 연설이 얼마나 비슷한지를 비교하여 정치적 성향을 연구하는 데 활용됩니다. 그러나 기존 방법들은 단순히 단어의 유사성을 비교하는 방식이라, 특히 짧은 텍스트의 경우 의미적으로 같은 내용을 담고 있더라도 단어가 다르면 유사하다고 판단하지 못하는 문제가 있었습니다.이 논문에서는 최근 자연어 처리(NLP) 기술의 발전을 바탕으로 크로스-인코더(Cross-Encoder)라는 새로운 접근법을 제안합니다. 이 방법은 최신 딥러닝 ..

정치 네트워크 데이터의 자동 주석(Annotation): 대형 언어 모델(LLM)과 전문가 지식을 결합한 새로운 프레임워크현대 정치학에서는 국제 협상, 군사 동맹, 무역 관계와 같은 다양한 사회적 네트워크를 분석하기 위해 **장기적 네트워크 데이터(Longitudinal Network Data)**가 필수적입니다. 이러한 데이터는 시간의 흐름에 따라 변화하는 국가 간 관계와 상호작용을 분석하는 데 사용되며, 정책 변화와 국제 정세를 연구하는 핵심 자료가 됩니다.하지만, 이러한 데이터를 구축하는 과정은 어렵고 시간이 오래 걸립니다. 기존에는 연구자들이 **직접 문서를 읽고 네트워크 관계를 수동으로 태깅(annotation)**해야 했고, 최근에는 지도 학습(Supervised Learning) 기반의 머신..

정치 발언을 자동으로 분석하는 방법: 분할(Segmentation)과 라벨링(Labelling)의 혁신적 전략정치 텍스트 분석은 최근 들어 더욱 발전하고 있으며, 특히 정당의 정책 발표문(Party Manifestos)과 의회 연설(Parliamentary Speeches)을 자동으로 분석하는 방법이 중요한 연구 주제로 떠오르고 있습니다. 정책 발표문은 정치적 입장을 명확하게 정리한 문서이며, 의회 연설은 실시간으로 변화하는 정치적 토론을 반영합니다.기존의 연구들은 이러한 정치 문서들을 분석하기 위해 **지도 학습(Supervised Learning)**과 비지도 학습(Unsupervised Learning) 기법을 혼합해 사용해 왔습니다. 예를 들어, MARPOR 프로젝트는 전 세계 60개국 이상의 정..

대형 언어 모델이 외교 정책을 결정할 수 있을까?국제 관계에서 AI의 편향을 측정하는 새로운 실험최근 몇 년 동안 인공지능(AI), 특히 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 발전이 엄청난 속도로 이루어졌습니다. 이러한 기술이 이제는 외교 정책이나 국가 안보와 같은 고위험(high-stakes) 의사결정에도 활용될 가능성이 커지고 있습니다. 하지만, AI가 특정한 정치적 편향을 가지고 있다면 어떻게 될까요? 특정 국가에 대해 공격적인 선택을 더 많이 추천하거나, 어떤 나라의 행동을 더 너그럽게 평가하는 경향이 있다면? 이를 알아보기 위해 연구진은 **CFPD 벤치마크(Critical Foreign Policy Decisions Benchmark)**라는 새로운 실험을 진행했습..

이 연구에서는 총 8개의 실험과 설문조사를 통해 "Assumptions of Vulnerability"(AoVs, 취약성에 대한 가정)**이 도덕적 판단과 정치적 이념에 어떤 영향을 미치는지를 검증했습니다. 연구팀은 다양한 방법을 사용하여 사람들이 특정 대상의 취약성을 어떻게 인식하는지, 그리고 그 인식이 도덕적 판단과 실제 행동(예: 기부 선택)에 미치는 영향을 분석했습니다.1. 취약성 평가 (Pilot Study)연구팀은 먼저 사람들이 다양한 대상(예: 고아, 다운증후군 아동, CEO, 경찰, 환경 등)을 얼마나 취약하다고 인식하는지 평가하는 설문을 실시했습니다.참가자들에게 다음과 같은 질문을 했습니다:"이 대상이 해를 입을 가능성이 크다고 생각하십니까?""이 대상이 부당한 대우를 받을 가능성이 높다..