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inthree3
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Nemotron-Personas-Korea-Political

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Nemotron-Personas-Korea-Political / README.md

inthree3

Update README.md

3af537d verified about 1 month ago

5.24 kB

license: cc-by-4.0
configs:
  - config_name: default
    data_files:
      - split: train
        path: data/train-*
dataset_info:
  features:
    - name: uuid
      dtype: string
    - name: political_persona
      dtype: string
  splits:
    - name: train
      num_bytes: 297494468
      num_examples: 1000000
  download_size: 33654999
  dataset_size: 297494468

Nemotron-Personas-Korea-Political

Overview

nvidia/Nemotron-Personas-Korea 데이터셋에 정치 성향 레이어를 추가한 파생 데이터셋입니다. 각 페르소나의 인구통계 정보(성별, 연령, 지역, 직업)를 기반으로 통계적 정당 지지 성향을 추정하여 텍스트로 표현합니다.

Dataset Details

항목	내용
행 수	7,000,000
컬럼 수	2
언어	한국어
라이선스	CC BY 4.0
원본 데이터셋	nvidia/Nemotron-Personas-Korea

Columns

컬럼명	타입	설명
`uuid`	string	원본 페르소나 UUID (nvidia/Nemotron-Personas-Korea와 동일)
`political_persona`	string	인구통계 기반 정치 성향 텍스트

Example

{
  "uuid": "03b4f36a18e6469386d0286dddd513c8",
  "political_persona": "정치 성향은 더불어민주당을 강하게 지지합니다. 같은 인구통계 집단의 정당별 지지 순위는 1위 더불어민주당 68.4%, 2위 국민의힘 10.9%, 3위 조국혁신당 9.4%, 4위 진보당 2.8%, 5위 개혁신당 1.3%입니다."
}

Methodology

데이터 소스

여론조사: 리얼미터 주간집계 2026년 5월 3주차 (에너지경제신문 의뢰)
- 조사기간: 2026년 5월 21일~22일
- 표본: 전국 18세 이상 남녀 1,004명
- 표본오차: ±3.1%p (95% 신뢰수준)

추정 방법

나이브 베이즈(Naive Bayes) 방식으로 각 인구통계 조합의 정당 지지 확률을 추정합니다.

$P(\text{정당} \mid \text{성별, 연령, 지역, 직업}) \propto \prod_{i} P(\text{조건}_i \mid \text{정당}) \cdot P(\text{정당})$

변수 매핑

성별

원본 값	매핑 값
남자	남성
여자	여성

연령

원본 값	매핑 값
19~29	18~29세
30~39	30대
40~49	40대
50~59	50대
60~69	60대
70+	70세 이상

지역

원본 값	매핑 값
서울	서울
인천, 경기	인천/경기
대전, 세종, 충청남, 충청북	대전/세종/충청
강원	강원
부산, 울산, 경상남	부산/울산/경남
대구, 경상북	대구/경북
광주, 전라남, 전북	광주/전라
제주	제주

직업

매핑 값	해당 직종 예시
사무/관리/전문직	공무원, 교사, 의사, 변호사, 연구원 등
판매/생산/노무/서비스	판매직, 제조업, 운전직, 서비스직 등
가정주부	전업주부, 육아 중인 경우
자영업	식당, 카페, 개인사업자 등
학생	대학생, 대학원생 등
농/임/어업	농업, 어업, 축산업 등
무직/은퇴/기타	무직, 은퇴, 구직 중 등

Usage

단독 사용

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("inthree3/Nemotron-Personas-Korea-Political")
print(dataset["train"][0])

원본 데이터셋과 병합

from datasets import load_dataset
import pandas as pd

# 로드
original  = load_dataset("nvidia/Nemotron-Personas-Korea")
political = load_dataset("inthree3/Nemotron-Personas-Korea-Political")

# 병합
original_df  = original["train"].to_pandas()
political_df = political["train"].to_pandas()

merged = original_df.merge(political_df, on="uuid")
print(merged.columns.tolist())
print(merged.head(1)["political_persona"].values[0])

Limitations

본 데이터셋의 정치 성향은 통계적 추정값으로, 개인의 실제 정치 성향을 나타내지 않습니다.
나이브 베이즈 방식은 변수 간 독립을 가정하므로 실제 교차 효과를 완전히 반영하지 못합니다.
여론조사 데이터는 특정 시점(2026년 5월)을 기준으로 하며, 정치 지형 변화에 따라 달라질 수 있습니다.
여론조사 표본오차(±3.1%p)가 추정값에 반영되지 않았습니다.

Citation

본 데이터셋을 사용할 경우 원본 데이터셋과 함께 인용해 주세요.

@dataset{nemotron_personas_korea_political,
  title     = {Nemotron-Personas-Korea-Political},
  author    = {inthree3},
  year      = {2026},
  publisher = {HuggingFace},
  url       = {https://huggingface.co/datasets/inthree3/Nemotron-Personas-Korea-Political},
  note      = {Derived from nvidia/Nemotron-Personas-Korea (CC BY 4.0)}
}

@dataset{nemotron_personas_korea,
  title     = {Nemotron-Personas-Korea},
  author    = {NVIDIA},
  year      = {2026},
  publisher = {HuggingFace},
  url       = {https://huggingface.co/datasets/nvidia/Nemotron-Personas-Korea}
}

License

CC BY 4.0 — 원본 데이터셋 nvidia/Nemotron-Personas-Korea의 라이선스를 따릅니다.