폴메트릭스, 빅데이터로 법안 가결 미리 예상

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국회 발의 법안에 대한 가결 여부를 예측할 수 있는 서비스가 등장했다. 법안 발의 의원에 대한 정보와 각 상임위 법안소위 등 회의에서 나온 관련 발언을 종합해 빅데이터로 분석, 향후 가결 여부를 예측한다.

입법 빅데이터 분석 기업 폴메트릭스(PolMetriX)가 '법안 가결확률 예측 서비스'를 19일 출시한다고 밝혔다.

게티이미지뱅크
<게티이미지뱅크>

법안 가결 예측 서비스는 자체적으로 구축한 국회 발의 법안 및 회의록 데이터베이스에 머신러닝 기술을 적용해 가결 여부 예측 모델을 구현했다. 법안별 대표발의 및 공동발의 의원에 대한 정보와 법안의 주요 내용, 법안이 소관 위원회에 상정된 이후 회의에서 논의된 내용 등을 바탕으로 법안이 가결될 확률을 예측한다.

서비스 예측정확도는 약 85%이며, 법안이 발의된 시점과 소관 위원회에 상정된 시점 등 시기나 단계에 따라 가결률이 다르게 측정된다. 가결된 법안에는 대안반영폐기 및 수정안반영폐기된 법안도 포함된다.

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 확률은 94.26%에 달했다. 이들 법안은 위원회 대안에 반영되어 본회의를 통과한 상태다.

해당 서비스는 폴메트릭스가 지난해 9월 오픈한 입법 빅데이터 및 분석 자료 구독 플랫폼 'LIS(Legislature Information Service)'를 통해 이용할 수 있다. 결과 예측 법안은 대상은 지난해 21대 국회의 개원 이후 발의된 계류 법안 5000여건과 향후 발의될 법안들이다.

법안별 가결 확률은 법안이 발의된 이후 일주일이 지난 시점부터 확인할 수 있다. 전체 법안 중 특정 법안이 가결될 확률이 몇 번째로 높은지 순위도 확인 가능해, 법안 중요도를 판단할 수 있다.

조일상 폴메트릭스 대표는 “국내에서 법안에 대한 가결률을 예측하는 서비스를 제공하는 것은 폴메트릭스가 처음”이라며 “발의되는 법안 중 실제로 가결되는 법안은 소수로, 가결률 예측 서비스가 입법 관계자들이 의미 있는 법안에 집중할 수 있도록 돕는 지표가 될 것”이라고 말했다.

조정형기자 jenie@etnews.com