인터넷 댓글의 정책여론 대표성 평가: 가상자산 과세의 사례

본고는 가상자산 기타소득세 신설이라는 조세정책의 사례를 통해 인터넷 기사 댓글 내용이 조세정책에 대한 여론을 대표하는지 여부를 평가하였다. 조세정책과관련된 인터넷 기사는 누구나 쉽게 접할 수 있고 그에 대한 의견도 댓글로 자유롭게 표현할 수 있다. 따라서 기사에 대한 댓글들이 정책에 대한 국민들의 여론을 나타낸다고 볼 수도 있을 것이다. 본 연구에서는 세 차례에 걸친 무작위 표본추출을 통한 주관식 설문조사를 바탕으로 트랜스포머 모형을 학습하여 가상자산 기타소득세 신설 정책에 대한 긍정/부정을 분류할 수 있는 감성분류기를 구축하고 해당 조세정책에 대한 기사 댓글에 대해 긍정/부정 비율을 구하였다. 그 결과 기사의 댓글에 나타난 정책반응은 부정의견의 비율이 전체 댓글의 80~90%로 나타났다. 이는 무작위 표본추출을 통한 주관식 설문조사의 부정비율 약 30%에 비해 상당한 수준의 편의를 보이는 것을 알 수 있다. 본 연구의 결과는 향후 조세정책뿐만 아니라 정부의 정책에 대한 국민들의 반응을 수렴하는 과정에서 기사의 댓글을 근거자료로 삼을 것인지 여부를 판단하는데 시사점을 준다.

We evaluate whether the contents of comments on internet articles represent public opinion on tax policy through the case of income tax on cryptocurrency investment. Internet articles related to tax policy are easily accessible to anyone, and opinions can be freely expressed in comments. Therefore, it can be regarded that the comments on the article represent public opinion on the policy. In this study, based on text data collected by surveys through random sampling, we train a transformer model to build a sentiment analyzer that can classify positive/negative opinions on the new income tax policy on cryptocurrency and obtain the positive/negative ratio for the comments. As a result, we find that the rate of negative opinions in the policy responses to the comments on the articles was 80 to 90% of the total comments. It can be seen that this shows a considerable level of bias compared to the negative rate of about 30% of the open-ended survey through random sampling. The results shed light on the process of collecting public responses to government policies such as tax policies for determining whether or not to accept comments on articles as evidence of public opinion.

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