Election Prediction with Twitter Data via NLP and Machine Learning Algorithms: Tweets, User Description, and Sentiment Analysis

Abstract

Forecasting the presidential election is a very fascinating topic among people as the day of election gets closer. People try to predict the outcome of the presidential election using prediction methods, such as voter opinion polls and telephone surveys. However, those methods often do not represent reliable results. Social media, especially Twitter, provide platforms that users actively share and discuss their opinions. Users of Twitter become even more active during election seasons, making Twitter an effective political activity tool. This paper aims to predict the result of the election not only with the tweet data, but also with Twitter user description data. This research found that tweets are very effective in predicting the outcome of the presidential election and using Twitter user description as data for making predictions was not satisfactory.|대선이 다가오면서 대선을 예측하는 것은 사람들 사이에서 매우 흥미로운 주제이다. 사람들은 유권자 여론조사나 전화 조사 같은 예측 방법을 사용하여 대선 결과를 예측하려고 한다. 그러나 이러한 방법은 신뢰할 수 있는 결과를 나타내지 않는 경우가 많았다. 소셜 미디어, 특히 트위터는 사용자가 자신의 의견을 적극적으로 공유하고 토론하는 플랫폼을 제공한다. 트위터 사용자는 선거철에 더욱 활동적이기 때문에 트위터는 효과적인 정치 활동 도구로 사용되기도 한다. 본 논문은 트윗 데이터 뿐만 아니라 트위터 사용자 정보 데이터를 통해 선거 결과를 예측하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 트윗이 대선 결과를 예측하는데 매우 효과적인 것을 확인할 수 있었고, 트위터 사용자 정보 데이터를 활용하여 예측하는 것은 그러지 못한 것을 확인하였다.