폴메트릭스, 국내 최초 국회 법안 가결률 예측 서비스 론칭
국회 발의 법안 및 회의록 데이터에 머신러닝 기술 적용, 예측정확도 약 85%
법안 발의 후 일주일 뒤 가결률 확인 가능, 전체 법안의 가결률 순위도 제공
국내 최초로 국회 발의 법안에 대한 가결 여부를 예측하는 서비스가 시작된다.
![]() ▲ 조일상 폴메트릭스 대표는 "국내에서 법안에 대한 가결률을 예측하는 서비스를 제공하는 것은 폴메트릭스가 처음이다”며, "발의되는 법안 중 실제로 가결되는 법안은 소수로, 가결률 예측 서비스가 입법 관계자들이 의미 있는 법안에 집중할 수 있도록 돕는 지표가 될 것"이라고 강조했다. © 김충열 정치전문기자 |
입법 빅 데이터 분석 기업 폴메트릭스(PolMetriX)가 국회에 발의된 법안의 가결 여부를 예측하는 서비스를 출시한다고 19일 밝혔다.
해당 서비스는 폴메트릭스(대표 조일상)가 지난 2020년 9월 오픈한 입법 빅데이터 및 분석 자료 구독 플랫폼 'LIS(Legislature Information Service)'를 통해 이용할 수 있으며, 지난해 21대 국회의 개원 이후 발의된 계류 법안 5천여 건과 향후 발의될 법안들에 대해 가결 확률을 제공할 계획이다.
폴메트릭스는 자체적으로 구축한 국회 발의 법안 및 회의록 데이터베이스에 머신러닝 기술을 적용해 가결 여부 예측 모델을 구현했다. 각 법안별 대표발의 및 공동발의 의원에 대한 정보와 법안의 주요 내용, 법안이 소관 위원회에 상정된 이후 회의에서 논의된 내용 등을 바탕으로 법안이 가결될 확률을 예측한다.
서비스의 예측정확도는 약 85%이며, 법안이 발의된 시점과 소관 위원회에 상정된 시점 등 시기나 단계에 따라 가결률이 다르게 측정된다. 가결된 법안에는 대안반영폐기 및 수정안 반영 폐기된 법안도 포함된다.
예를 들어 특수근로자에게 고용보험을 적용하는 내용으로 지난해 6월 발의된 고용보험법 일부개정안(한정애 의원 대표발의)의 가결 확률은 83.0%로 예측되었다. 고소득자에게 적용되는 소득세 최고세율을 45%로 높이는 내용의 소득세법 일부개정안(정부 발의)의 가결 확률 역시 94.26%에 달했다. 자치경찰제 도입을 골자로 하는 경찰법 전부개정법률안(김영배 의원 대표발의)의 가결 확률은 84.03%로 예측되었다. 이들 법안은 위원회 대안에 반영되어 본회의를 통과한 상태다.
법안별 가결 확률은 법안이 발의된 이후 일주일이 지난 시점부터 확인할 수 있으며, 전체 법안 중 특정 법안이 가결될 확률이 몇 번째로 높은지 순위도 확인 가능해 서비스 이용자가 법안의 중요도를 판단할 수 있도록 했다.
조일상 폴메트릭스 대표는 "국내에서 법안에 대한 가결률을 예측하는 서비스를 제공하는 것은 폴메트릭스가 처음이다”며, "발의되는 법안 중 실제로 가결되는 법안은 소수로, 가결률 예측 서비스가 입법 관계자들이 의미 있는 법안에 집중할 수 있도록 돕는 지표가 될 것"이라고 강조했다.
폴메트릭스는 종합리서치회사인 메트릭스가 설립한 입법 빅데이터 분석 전문기업이다. 지난해 총선 당시 서울대 언론정보학과 한규섭 교수팀과 함께 21대 총선 후보자를 분석하는 프로젝트를 진행했으며, 준연동형 비례대표제로 인해 복잡해진 비례의석수를 예측하는 ‘21대 국회의원 선거 의석수 예상 시뮬레이터’를 공개하기도 했다.
한편, 폴메트릭스의 입법 빅데이터 플랫폼 'LIS(Legislature Information Service)'는 국회 회의록, 발의 법안, 국회의원 정보 등의 데이터를 기반으로 입법 정보를 손쉽게 찾아볼 수 있는 플랫폼이다. 회원제로 운영되고 있으며, 월간 또는 연간으로 구독 가능하다. 폴메트릭스는 단순 정보 제공을 넘어 정보들을 분석해 고객사별 맞춤 인사이트를 알려주는 리포트도 함께 제공한다. hpf21@naver.com
*아래는 위 기사를 구글 번역기로 번역한 영문 기사의 [전문]이다. [Below is the [full text] of an English article translated from the above article with Google Translate.]
Polmetrics launches Korea's first National Assembly bill approving rate prediction service
Previewing whether the bill is passed with artificial intelligence
Polmetrics launches Korea's first National Assembly bill approving rate prediction service
Machine-learning technology applied to bills and minutes data of National Assembly initiatives, prediction accuracy of about 85%
The approval rate can be checked a week after the proposal of the bill, and the ranking of the approval rate of the entire bill is also provided.
For the first time in Korea, a service that predicts the approval of a bill initiated by the National Assembly will be launched.
The legislative big data analysis company PolMetriX announced on the 19th that it will launch a service that predicts the approval of a bill proposed in the National Assembly.
The service can be used through the legislative big data and analysis data subscription platform ``LIS (Legislature Information Service),'' which Polmetrics (CEO Il-sang Cho) opened in September 2020, and was initiated after the opening of the 21st National Assembly last year. It plans to provide the probability of approval for more than 5,000 bills and bills to be proposed in the future.
Polmetrics implemented a model for predicting approval by applying machine learning technology to its own database of bills and minutes of Congress. The probability of a bill being passed is predicted based on the information on the representative and co-sponsored members of each bill, the main contents of the bill, and the contents discussed at the meeting after the bill was submitted to the competent committee.
The predicted accuracy of the service is about 85%, and the approval rate is measured differently depending on the period or stage, such as when a bill is proposed and when it is submitted to the competent committee. Approved bills include abolished bills reflecting alternatives and abolished bills reflecting amendments.
For example, a partial amendment to the Employment Insurance Act (representative proposal by Rep. Han Jeong-ae) proposed in June of last year with the application of employment insurance to special workers was predicted to be approved at 83.0%. The probability of approval of a partial amendment to the Income Tax Act (proposed by the government), which increases the maximum income tax rate applied to high income earners to 45%, also reached 94.26%. The probability of approval of the entire law amendment to the police law (representatively proposed by Representative Kim Young-bae) with the introduction of the autonomous police system was predicted to be 84.03%. These bills have been reflected in the committee's alternatives and have passed the plenary session.
The probability of approval for each bill can be checked from a week after the bill was introduced, and the ranking of the highest probability of a specific bill being passed among all bills can be checked, allowing service users to determine the importance of the bill.
"Polmetrics is the first to provide a service that predicts the approval rate of a bill in Korea," said Il-sang Cho, CEO of Polmetrics. "Of the proposed bills, only a small number of bills are actually passed. "It will be an indicator to help them focus on meaningful legislation."
Pole Metrics is a legislative big data analysis company founded by Metrics, a comprehensive research company. At the time of last year's general election, we conducted a project to analyze the 21st general election candidates with Professor Han Gyu-seop of the Department of Media and Information Studies at Seoul National University. I did.
On the other hand, Polmetrics' legislative big data platform'LIS (Legislature Information Service)' is a platform that allows you to easily find legislative information based on data such as minutes of parliamentary meetings, bills of motion, and information on members of the National Assembly. It is operated on a membership system and can be subscribed monthly or annually. Pole Metrics goes beyond just providing information and provides a report that provides customized insights for each customer by analyzing information. hpf21@naver.com