[논문 리뷰] Voting with Feet: Who are Leaving Hillary Clinton and Donald Trump?

Yu Wang, Yuncheng Li외 4명|arXiv (Cornell University)|2016. 04. 25.

Electoral Systems and Political Participation참고 문헌 7인용 수 4

한 줄 요약

이 연구는 2015년 9월부터 2016년 3월까지 테이터 트위터에서 힐러리 클린턴과 도널드 트럼프를 팔로우하는 사용자들의 언팔로우 행동을 분석하여, 이들 후보를 떠나는 사용자들 사이의 인구통계적 패턴을 규명한다. 사회자본의 지표로 팔로워 수를 사용하고, CNN과 Face++ API를 활용한 얼굴 인식 기술을 통해 성별과 연령을 추정한다. 그 결과, 높은 사회자본을 지닌 사용자, 청소년·청년층(12–26세), 여성—특히 클린턴 지지자 중에서—가 더 많이 언팔로우했으며, 많은 이들이 버니 샌더스로 이탈한 것으로 나타났다.

ABSTRACT

From a crowded field with 17 candidates, Hillary Clinton and Donald Trump have emerged as the two front-runners in the 2016 U.S. presidential campaign. The two candidates each boast more than 5 million followers on Twitter, and at the same time both have witnessed hundreds of thousands of people leave their camps. In this paper we attempt to characterize individuals who have left Hillary Clinton and Donald Trump between September 2015 and March 2016. Our study focuses on three dimensions of social demographics: social capital, gender, and age. Within each camp, we compare the characteristics of the current followers with former followers, i.e., individuals who have left since September 2015. We use the number of followers to measure social capital, and profile images to infer gender and age. For classifying gender, we train a convolutional neural network (CNN). For age, we use the Face++ API. Our study shows that for both candidates followers with more social capital are more likely to leave (or switch camps). For both candidates females make up a larger presence among unfollowers than among current followers. Somewhat surprisingly, the effect is particularly pronounced for Clinton. Lastly, middle-aged individuals are more likely to leave Trump, and the young are more likely to leave Hillary Clinton.

연구 동기 및 목표

• 2015년 9월부터 2016년 3월 사이에 힐러리 클린턴과 도널드 트럼프를 언팔로우한 사용자들의 인구통계적 특성을 규명하기 위해.
• 사회자본, 성별, 연령이 두 후보의 현재 팔로워와 이전 팔로워(언팔로워) 간의 차이를 어떻게 규정하는지 분석하기 위해.
• 언팔로우 행동이 제3자 또는 대립 정당 후보로의 선호 이동을 드러내는지 평가하기 위해.
• 특히, 투표 조사 데이터보다 언팔로우와 같은 소셜미디어 행동이 정치적 선호 이동을 더 신뢰할 수 있는 지표로 기능하는지 평가하기 위해.

제안 방법

• 2015년 9월 기준 트럼프 지지자 329만 명과 클린턴 지지자 359만 명의 트위터 데이터를 수집하여, 2016년 3월까지 언팔로우한 사용자들을 추적하였다.
• 팔로워 수를 사회자본의 지표로 사용하여, 높은 팔로워 수가 더 큰 사회적 영향력을 의미한다고 가정하였다.
• 프로필 사진을 기반으로 고정밀도 성별 분류를 수행하기 위해 컨volutional 신경망(CNN)을 훈련시켰다.
• Face++ API를 활용하여 프로필 사진에서 연령을 추정하고, 연령군(예: 12–26세, 27–42세 등)으로 분류하였다.
• 각 후보 지지자 집단 내에서 현재 팔로워와 이전 팔로워 간의 인구통계적 분포(사회자본, 성별, 연령)를 비교하였다.
• 성별 및 연령 구성의 차이를 통계적으로 평가하기 위해 스코어 검정을 적용하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 더 높은 사회자본을 지닌 사용자들이 힐러리 클린턴 또는 도널드 트럼프를 더 많이 언팔로우할 가능성이 높은가?
• RQ2 클린턴과 트럼프의 언팔로워 집단의 성별 구성은 현재 팔로워 집단과 유의미하게 다를까?
• RQ3 클린턴과 트럼프 팔로워 집단에서 각각 어떤 연령군이 가장 많이 이탈하는가?
• RQ4 클린턴과 트럼프의 언팔로워들은 주로 어떤 후보로 이탈하는가?
• RQ5 언팔로우 행동은 전통적인 투표 조사와 비교해 정치적 선호 이동을 더 잘 반영하는가?

주요 결과

• 팔로워 수가 많은(즉, 높은 사회자본을 지닌) 사용자들이 클린턴(5.73% 언팔로우율)과 트럼프(3.73% 언팔로우율)를 더 많이 언팔로우하는 것으로 나타났다.
• 클린턴의 언팔로워 중 여성 비율이 뚜렷하게 높았으며, 통계적으로 유의미한 19.04의 z-통계량(p < 0.001)을 보였고, 이는 이탈자들 사이의 성별 불균형이 뚜렷하다는 것을 시사한다.
• 트럼프의 언팔로워 중 여성 비율도 높았지만, 효과는 더 약했으며(z = 7.74, p < 0.001), 여성 지지자들의 이탈 경향이 덜 두드러진다는 것을 의미한다.
• 청소년·청년층(12–26세)은 클린턴의 언팔로워 집단에서 유의미하게 과대표되어 있었으며(z = 12.30, p < 0.001), 이 중 13.32%가 버니 샌더스로 이탈하였다.
• 중년층(27–42세)은 트럼프 팔로워 중에서 더 많이 언팔로우했으며(z = 15.69, p < 0.001), 이 중 6.72%가 힐러리 클린턴으로 이탈하였다.
• 언팔로워 중에서 클린턴 지지자 중 13.32%가 버니 샌더스로 이탈했고, 트럼프 지지자 중 6.72%가 힐러리 클린턴으로 이탈하여, 상당한 규모의 이념적 이탈이 있었음을 시사한다.