머신러닝을 이용한 중국 공산당 간부의 승진 예측 모델

일시: 2021년 5월 10일 (월) 14:00-15:00 ※ ZOOM 온라인 진행 (참가 링크: https://jnu-ac-kr.zoom.us/j/86086003965)

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2021년 5월 10일 - 2:00 pm

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2021년 5월 10일 - 3:00 pm

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ZOOM 온라인 진행

중국의 부상과 미중 패권경쟁으로 중국 정치엘리트에 대한 세계적인 관심이 높습니다. 그동안 많은 학자들이 문헌 고찰과 역사적 통찰을 통하여 중국 최고위 당간부의 선출을 예측해 왔습니다. 이종혁교수는 머신러닝 기법을 사용하여 중국 공산당간부의 승진 예측 모델을 개발하였습니다. 1982년-2020년 동안 재직한 2만 여명의 공산당 간부의 자료를 체계적으로 계량화하여 개인별 300개 이상의 특성을 추출하였고 이를 통하여 고위직으로의 승진을 예측하는 모델입니다. 본 연구의 결과는 차세대 중국공산당 최고위층을 예측할 수 있는 실용적 모델로 사용될 수 있습니다. 또한 현대 중국의 다양한 사회경제적 이슈에 정치자료를 정량적으로 활용하는 방법을 제시하고 있습니다.


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지난 5월 10일, ‘머신러닝을 이용한 중국 공산당 간부의 승진 예측 모델’을 주제로 HK+메가아시아연구사업단 데이터스토리텔링 클러스터의 워크숍이 열렸다.

난양공대 이종혁 교수는 발표 시작에서 본 연구를 위하여 중국 정치에 대한 이해가 필요하다는 점을 강조하며 중국 정치 전반과 특히 공산당 최고위 당간부 선발과 관련된 제도를 자세히 설명하였다. 중국 공산당 간부 체계를 이해함으로써 이종혁 교수의 머신러닝 모델이 구체적으로 목표로 한 분석지점이 어디인지를 파악하여 각 모델의 예측에 있어 의미를 알 수 있었다. 또한 머신러닝기법에서 예측의 정확성과 설명력이 사회과학 연구와 활용에서 의미하는 바는 기존 자연과학이나 산업공학적 의미와는 다름을 알 수 있었다. 이 날 발표는 100여명 가까이 접속하여 머신러닝기법을 활용한 사회과학 연구에 대한 학내 뜨거운 관심을 보여주었다. 아시아연구소와 사회과학대학 뿐 아니라, 행정대학원, 의과대학, 공과대학 등 다양한 배경의 학내 구성원들이 발표를 지켜보고 질문과 토론에 참여하였다.

     

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