조사 방법론

개요

본 조사는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 한국 유권자의 인구통계학적 특성을 반영한 AI 페르소나 1,000명을 생성하고, 이들에게 구조화된 설문을 실시하는 시뮬레이션 방식으로 진행됩니다.

실제 여론조사를 대체하기 위한 목적이 아니며, 특정 이슈에 대한 다양한 관점과 인구통계학적 경향성을 탐색하기 위한 참고 자료로 활용됩니다.

페르소나 설계

인구통계학적 분포

AI 페르소나의 인구통계학적 분포는 다음 공식 통계 및 여론조사 기관 데이터를 기반으로 설계되었습니다:

• • 중앙선거관리위원회 선거인 통계
• • 통계청 인구총조사
• • 한국갤럽, 리얼미터, NBS, KSOI, 한국리서치 등 주요 여론조사 기관 인구통계 데이터

페르소나 속성

각 AI 페르소나는 다음 속성을 포함합니다:

설문 설계

질문 구성

각 조사의 질문은 해당 이슈와 관련된 다양한 언론 보도, 정책 자료, 전문가 의견 등을 참고하여 설계되며, 찬성·반대·중립 등 다양한 입장이 균형 있게 반영될 수 있도록 선택지를 구성합니다.

질문 유형

• • 인지도 문항: 해당 이슈에 대한 인지 수준 측정
• • 태도 문항: 찬성/반대 등 입장 측정 (5점 또는 6점 척도)
• • 정책 선호 문항: 구체적인 정책 대안에 대한 선호도
• • 정보 출처 문항: 뉴스 소비 행태 파악

참고 자료 활용

질문 설계 시 해당 현안과 관련된 언론 기사, 정부 발표 자료, 연구 보고서 등을 참고하며, 조사 결과 페이지에 참고 자료 목록을 함께 제공합니다.

질문 설계 투명성

각 질문이 공정하게 설계되었음을 입증하기 위해 다음 정보를 공개합니다:

* 조사 결과 페이지에서 각 질문의 "방법론" 버튼을 클릭하면 상세 내역을 확인할 수 있습니다.

시뮬레이션 실행

AI 모델

Anthropic의 Claude Opus 4.5 모델을 사용하여 각 페르소나의 응답을 생성합니다. 페르소나의 인구통계학적 특성과 정치적 성향을 프롬프트에 반영하여 해당 특성을 가진 가상의 응답자로서 설문에 응답하도록 합니다.

응답 생성 방식

• • 각 페르소나별로 모든 질문에 대해 독립적으로 응답 생성
• • 응답과 함께 해당 선택의 이유를 텍스트로 함께 생성
• • 생성된 응답을 집계하여 통계 분석

대표 의견 추출

각 인구통계학적 그룹별로 생성된 응답 이유 중 대표적인 의견을 선별하여 "대표 의견" 섹션에 표시합니다. 이를 통해 단순한 수치 결과뿐 아니라 각 그룹의 응답 근거를 파악할 수 있습니다.

교차 분석

수집된 응답 데이터를 바탕으로 다음 차원에서 교차 분석을 실시합니다:

• • 성별: 남성 / 여성
• • 연령대: 18-29세, 30대, 40대, 50대, 60세 이상
• • 지역: 수도권, 충청권, 영남권, 호남권, 강원/제주
• • 정치 성향: 진보, 중도, 보수

한계 및 유의사항