선거, 엔진이 이 도메인을 보는 방식
운영 중 · 검증 완료(6·3 광역 93.3%)예측을 블랙박스로 팔지 않습니다. 이 도메인을 어떤 인과 구조로 보고, 무슨 데이터를 어떤 주기로 넣어, 무엇을 내는지 전부 공개합니다.
득표율 (당선 = 유효득표 다자 1위). 이탈 사건 없는 시점별 상태의 연속 추정.
득표율(지역,시점) = Σ_세그먼트 [ 규모_s × 투표성향_s × P(우리|투표)_s ] / 유효투표 , P(우리|투표)_s = softmax( 이념정렬_s , 지지확신_s )
온톨로지 3층, 아래에서 위로 쌓인다
맨 아래 공용 그래프에서 측정이 올라오고, 그 위에서 추론이 도메인으로 짙어집니다. rose 경로가 아래→위로 관통합니다. 같은 엔진이 층마다 다른 역할을 맡습니다.
인물 레지스트리(figures) + census 100만 합성 유권자. 정치 지식그래프가 후보·지역·사건을 잇는 기판.
MRP 사후층화 + 개인 투표모형에서 유도한 MECE 6축. 여론조사(realmeter/NESDC)가 현재 지지 국면(P3)을 잡고 나머지는 census·역대선거로.
합성 유권자 상태벡터(이념·지지확신·투표성향) → 몬테카를로 사건 충격 → MCTS 골든패스. matchup-rulebook v7. 운영 중.
1티어 스키마 지도(선거가 가로지르는 골격)
선거는 자기 노드 집단이 없습니다. 국회의원(정치)과 시·도지사·기초단체장(행정)과 지역·유권자(공용)를 가로질러 보는 렌즈라서, 같은 그래프에서 셋을 함께 남깁니다. 자리(Post)는 사람과 독립적으로 존재하고, 그 자리를 놓고 겨루는 일이 입후보(Candidacy)로, 이긴 결과가 재임(Membership)으로 실체화됩니다. 아직 데이터를 못 채운 타입은 점선으로 정직하게 남깁니다.
Person이 Membership으로 Organization 안 Area를 관할하는 Post를 Term 동안 차지한다. 그 자리는 Electorate가 Election에서 결정하고(과정 = Candidacy→Certification), 차지한 자는 Motion을 내 VoteEvent로 결정하며, Issue를 놓고 겨루고, Event가 판을 흔든다.— 이 16개로 이 도메인의 사실이 표현된다(MECE 완전분해).
노드를 누르면 그 아래 층이 열린다. 구체 타입(선거구·시도·기초 등)과, 그 노드를 구성하는 데이터 종류(다른 노드가 아니라 측정·속성). 모드를 바꾸면 같은 14가 중요도(크기·밝기)만 달라진다. 데이터의 상대성.
이 화면이 없으면 안 되는 것들입니다. 소속이 정치·행정·공용으로 갈려 있는 게 보이면, 선거가 하나의 도메인이 아니라 셋을 참조하는 렌즈라는 뜻입니다.
인과 축 · 데이터 파이프라인
항등식에서 유도한 MECE 축. 말단 변수마다 소스·접근·갱신주기가 배선되지 않으면 온톨로지에 넣지 않습니다. 측정 불가 변수는 금지입니다.
| 축 | 측정변수(말단) | 데이터 소스 | 접근 | 갱신주기 |
|---|---|---|---|---|
| P1 인구 구조 MRP 층화 프레임 | 연령·성·지역·소득·직업·교육 셀 규모 | census 100만 합성 유권자 | A 자사 | 정적(census 갱신 시) |
| P2 구조적 정렬 장기 이념·정당 지반 | census 이념 분포 · 역대 권역별 득표 share | census + 역대 선거(21대 대선 baseline) | A+B | 선거 주기 |
| P3 현재 지지 국면 현시점 지지·추세·이탈층 | 지역·인물 지지율 · 상태공간 추세 · 부동층 | realmeter · NESDC 여론조사 | B 공개 | 주 |
| P4 투표 실현 지지→표 전환 | 연령별·과거 투표율 · 투표 성향 | 중앙선관위 투표율 통계 | B 공개 | 선거 주기 |
| P5 경쟁 구도 다자 1위 승률 지배 | 선택지 집합 · 단일화 · 제3후보 | 후보 등록 · 단일화 이벤트 | B+[입력] | 국면별 |
| P6 사건·거시 국면 shock | 이슈 salience · 정권심판 · national 지지 | 뉴스·national 여론 시계열 | B 공개 | 일/주 |
예측 산출물
지역·읍면동 소지역까지 시점별 지지와 흐름
구도·불확실성을 담은 당선 확률(win-prob)
스캔들·단일화·공약이 판세를 몇 %p 흔드는지
이기는 행보의 순서(MCTS) + 역전수
학술 근거
이 온톨로지는 최근 학술·산업 연구에 대조·검증됐습니다.
MRP(다층회귀+사후층화)가 소지역 여론 추정의 표준입니다. 소표본을 인구 프레임으로 보정. 우리 census 100만 빙의가 이 방법론.
Multilevel Regression and Poststratification (정치방법론 표준) ↗2026 6·3 지방선거 광역 93.3% 적중(28/30 선거구, 7일 전)·서울시장 0.4%p 오차. 실측 백테스트로 검증.
자사 백테스트 (docs/plans/politics-ontology-*) ↗정치 도메인 중 선거·득표 축. 정본: docs/plans/politics-ontology-l1-measurement-2026-07-09.md(역문서화·운영중), matchup-rulebook-v7. 콕핏=선거 워게임(/domain/election/wargame).