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title: "튜토리얼 7: 기명투표 분석"
subtitle: "assemblykor 패키지로 배우는 데이터 분석"
output:
  html_document:
    toc: true
    toc_float: true
    theme: flatly
    code_folding: show
---

```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(warning = FALSE, message = FALSE, fig.width = 8, fig.height = 5)
library(assemblykor)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(ggplot2)
set_ko_font()
data(votes)
data(roll_calls)
data(legislators)
```

## 이 튜토리얼에서 배울 것

**연구 질문**: 우리 당 의원들은 얼마나 같이 투표하는가?

민주주의에서 입법부의 핵심 기능은 **투표(표결)**입니다. 누가 찬성하고 반대하는지를
분석하면, 정당의 결속력, 이탈투표 의원, 의원들 사이의 이념적 거리를 파악할 수
있습니다.

배울 내용:

- 본회의 표결 데이터의 구조와 탐색
- 정당 결속력 측정: Rice Index
- 이탈투표 의원 찾기
- 투표 패턴의 시각화: 히트맵
- 투표 유사도로 의원 간 거리 측정하기

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## 1. 표결 데이터 이해하기

`assemblykor`에는 두 가지 표결 데이터가 있습니다:

| 데이터 | 수준 | 범위 | 행 수 |
|--------|------|------|-------|
| `votes` | **법안별** 전체 결과 | 20-22대 | 8,050 |
| `roll_calls` | **의원별** 투표 기록 | 22대만 | 383,739 |

### votes: 법안별 표결 결과

```{r votes-overview}
cat("법안 수:", nrow(votes), "\n")
cat("대수별:\n")
table(votes$assembly)
```

```{r votes-example}
votes %>%
  select(bill_name, assembly, voted, yes, no, abstain) %>%
  head(5)
```

### 찬성률 분포

대부분의 법안은 압도적 다수로 통과됩니다. 논쟁적인 법안은 소수입니다.

```{r yes-rate-dist}
votes <- votes %>%
  mutate(yes_rate = yes / voted)

ggplot(votes, aes(x = yes_rate)) +
  geom_histogram(bins = 50, fill = "steelblue", color = "white") +
  scale_x_continuous(labels = scales::percent) +
  labs(
    x = "찬성률",
    y = "법안 수",
    title = "본회의 표결 찬성률 분포 (20-22대)"
  ) +
  theme_minimal()
```

> 오른쪽에 크게 몰린 것은 대부분의 법안이 90% 이상의 찬성으로 통과됨을
> 의미합니다. 정치적으로 흥미로운 것은 왼쪽의 **논쟁적 법안**들입니다.

### 논쟁적 법안 찾기

```{r contentious}
votes %>%
  filter(yes_rate < 0.7) %>%
  arrange(yes_rate) %>%
  select(bill_name, assembly, yes_rate, yes, no) %>%
  head(10)
```

---

## 2. roll_calls: 의원별 투표 기록

```{r rc-overview}
cat("투표 기록:", nrow(roll_calls), "건\n")
cat("의원 수:", n_distinct(roll_calls$member_id), "\n")
cat("법안 수:", n_distinct(roll_calls$bill_id), "\n")

# 투표 종류
table(roll_calls$vote)
```

```{r rc-recode}
# 투표를 영어로 재코딩 (분석 편의)
roll_calls <- roll_calls %>%
  mutate(vote_en = case_match(vote,
    "찬성" ~ "yes",
    "반대" ~ "no",
    "기권" ~ "abstain",
    .default = "absent"
  ))

table(roll_calls$vote_en)
```

---

## 3. 정당 결속력: Rice Index

**Rice Index**는 정당 결속력을 측정하는 고전적 지표입니다.

$$\text{Rice Index} = |찬성비율 - 반대비율|$$

- 1이면: 모든 당원이 같은 방향으로 투표 (완벽한 결속)
- 0이면: 절반은 찬성, 절반은 반대 (완전한 분열)

### 법안별 Rice Index 계산

```{r rice-calc}
# 출석 투표만 (불참 제외)
rc_voted <- roll_calls %>%
  filter(vote_en %in% c("yes", "no"))

# 법안별-정당별 Rice Index
rice_by_bill <- rc_voted %>%
  group_by(bill_id, party) %>%
  summarise(
    n_voted = n(),
    n_yes = sum(vote_en == "yes"),
    n_no = sum(vote_en == "no"),
    rice = abs(n_yes - n_no) / n_voted,
    .groups = "drop"
  ) %>%
  filter(n_voted >= 5)  # 충분한 투표자 수

# 주요 정당의 평균 Rice Index
rice_summary <- rice_by_bill %>%
  filter(party %in% c("국민의힘", "더불어민주당", "조국혁신당")) %>%
  group_by(party) %>%
  summarise(
    n_votes = n(),
    mean_rice = round(mean(rice), 3),
    median_rice = round(median(rice), 3),
    min_rice = round(min(rice), 3)
  )

rice_summary
```

### Rice Index 분포 시각화

```{r rice-plot}
rice_by_bill %>%
  filter(party %in% c("국민의힘", "더불어민주당", "조국혁신당")) %>%
  ggplot(aes(x = rice, fill = party)) +
  geom_histogram(bins = 30, alpha = 0.7, position = "identity") +
  scale_fill_manual(values = c(
    "국민의힘" = "#E61E2B",
    "더불어민주당" = "#004EA2",
    "조국혁신당" = "#00B0F0"
  )) +
  facet_wrap(~ party, ncol = 1) +
  labs(
    x = "Rice Index", y = "법안 수",
    fill = NULL,
    title = "정당별 결속력 (Rice Index) 분포"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = "none")
```

대부분의 법안에서 Rice Index가 1에 가까우면, 해당 정당은 거의 항상
일사불란하게 투표한다는 뜻입니다.

---

## 4. 이탈투표 의원 찾기

**이탈투표(rebel vote)**란 자기 당의 다수 의견과 다르게 투표하는 것입니다.

```{r rebel-calc}
# 각 법안에서 정당의 다수 의견 결정
party_majority <- rc_voted %>%
  group_by(bill_id, party) %>%
  summarise(
    majority_vote = ifelse(sum(vote_en == "yes") >= sum(vote_en == "no"),
                           "yes", "no"),
    .groups = "drop"
  )

# 의원별 이탈투표 식별
rebel_votes <- rc_voted %>%
  inner_join(party_majority, by = c("bill_id", "party")) %>%
  mutate(is_rebel = vote_en != majority_vote)

# 의원별 이탈투표 비율
rebel_rate <- rebel_votes %>%
  group_by(member_id, member_name, party) %>%
  summarise(
    n_votes = n(),
    n_rebel = sum(is_rebel),
    rebel_rate = round(n_rebel / n_votes, 3),
    .groups = "drop"
  ) %>%
  filter(n_votes >= 50)  # 충분한 투표 참여

# 이탈투표 비율 상위 10명
rebel_rate %>%
  filter(party %in% c("국민의힘", "더불어민주당")) %>%
  arrange(desc(rebel_rate)) %>%
  head(10)
```

### 정당별 이탈투표 분포

```{r rebel-plot}
rebel_rate %>%
  filter(party %in% c("국민의힘", "더불어민주당", "조국혁신당")) %>%
  ggplot(aes(x = party, y = rebel_rate, fill = party)) +
  geom_boxplot(alpha = 0.7, show.legend = FALSE) +
  scale_fill_manual(values = c(
    "국민의힘" = "#E61E2B",
    "더불어민주당" = "#004EA2",
    "조국혁신당" = "#00B0F0"
  )) +
  scale_y_continuous(labels = scales::percent) +
  labs(
    x = NULL, y = "이탈투표 비율",
    title = "정당별 이탈투표 비율 (22대)"
  ) +
  theme_minimal()
```

---

## 5. 투표 패턴 히트맵

의원들의 투표 패턴을 시각화하면 정당 구조를 한눈에 볼 수 있습니다.
모든 법안을 다 그리면 너무 복잡하니, **논쟁적 법안**만 선택합니다.

```{r heatmap-prep}
# 논쟁적 법안: 찬성률 50-85% (여야 의견 차이가 큰 법안)
contentious_bills <- votes %>%
  filter(assembly == 22, yes_rate >= 0.45, yes_rate <= 0.85) %>%
  arrange(yes_rate) %>%
  head(30) %>%  # 상위 30개
  pull(bill_id)

cat("논쟁적 법안:", length(contentious_bills), "건\n")

# 해당 법안의 의원별 투표 (양대 정당만)
rc_heat <- roll_calls %>%
  filter(bill_id %in% contentious_bills,
         party %in% c("국민의힘", "더불어민주당")) %>%
  mutate(vote_num = case_match(vote_en,
    "yes" ~ 1,
    "no" ~ -1,
    "abstain" ~ 0,
    .default = NA_real_
  )) %>%
  filter(!is.na(vote_num))
```

```{r heatmap, fig.height=8}
# 투표 행렬 (의원 x 법안)
vote_matrix <- rc_heat %>%
  select(member_name, bill_id, vote_num, party) %>%
  pivot_wider(names_from = bill_id, values_from = vote_num, values_fill = 0)

# 의원을 정당별로 정렬
vote_matrix <- vote_matrix %>%
  arrange(party, member_name)

# 긴 형식으로 다시 변환 (ggplot용)
heat_data <- vote_matrix %>%
  pivot_longer(cols = -c(member_name, party),
               names_to = "bill_id", values_to = "vote_num") %>%
  mutate(
    vote_label = case_match(vote_num,
      1 ~ "찬성", -1 ~ "반대", 0 ~ "기권/불참"
    ),
    member_name = factor(member_name, levels = vote_matrix$member_name)
  )

ggplot(heat_data, aes(x = bill_id, y = member_name, fill = vote_label)) +
  geom_tile(color = "white", linewidth = 0.1) +
  scale_fill_manual(values = c(
    "찬성" = "#4DAF4A",
    "반대" = "#E41A1C",
    "기권/불참" = "#CCCCCC"
  )) +
  labs(
    x = "법안", y = NULL, fill = "투표",
    title = "논쟁적 법안에 대한 의원별 투표 패턴 (22대)"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(
    axis.text.x = element_blank(),
    axis.text.y = element_blank(),
    axis.ticks = element_blank()
  )
```

히트맵에서 정당별로 색이 뚜렷하게 구분되면 (한쪽은 초록, 다른 쪽은 빨강),
여야 대립이 강한 것입니다.

---

## 6. 의원 간 투표 유사도

두 의원이 얼마나 비슷하게 투표하는지 측정할 수 있습니다.
같은 방향으로 투표한 비율이 **일치율(agreement rate)**입니다.

```{r agreement}
# 논쟁적 법안에서 투표 행렬 만들기 (숫자)
vote_mat <- vote_matrix %>%
  select(-member_name, -party) %>%
  as.matrix()
rownames(vote_mat) <- vote_matrix$member_name

# 샘플: 상위 20명만 (계산 효율)
set.seed(42)
sample_names <- vote_matrix %>%
  group_by(party) %>%
  slice_sample(n = 10) %>%
  pull(member_name)

vote_small <- vote_mat[rownames(vote_mat) %in% sample_names, ]

# 일치율 행렬 계산
n_bills_mat <- ncol(vote_small)
agreement <- matrix(0, nrow(vote_small), nrow(vote_small))
for (i in 1:nrow(vote_small)) {
  for (j in 1:nrow(vote_small)) {
    agreement[i, j] <- sum(vote_small[i, ] == vote_small[j, ]) / n_bills_mat
  }
}
rownames(agreement) <- rownames(vote_small)
colnames(agreement) <- rownames(vote_small)
```

### 투표 유사도 히트맵

```{r agreement-heatmap}
# 정당 정보 추가
party_info <- vote_matrix %>%
  filter(member_name %in% sample_names) %>%
  select(member_name, party)

agree_df <- as.data.frame(as.table(agreement)) %>%
  rename(member1 = Var1, member2 = Var2, agreement = Freq) %>%
  left_join(party_info, by = c("member1" = "member_name")) %>%
  rename(party1 = party)

ggplot(agree_df, aes(x = member1, y = member2, fill = agreement)) +
  geom_tile() +
  scale_fill_gradient2(
    low = "#E41A1C", mid = "white", high = "#4DAF4A",
    midpoint = 0.5, labels = scales::percent
  ) +
  labs(
    x = NULL, y = NULL, fill = "일치율",
    title = "의원 간 투표 일치율 (22대 논쟁적 법안)"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(
    axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1, size = 7),
    axis.text.y = element_text(size = 7)
  )
```

같은 정당 의원끼리 일치율이 높고(초록), 다른 정당 의원과는
일치율이 낮으면(빨강), 정당이 투표의 핵심 결정 요인임을 보여줍니다.

---

## 정리: 오늘 배운 것

| 개념 | 의미 | 측정 |
|------|------|------|
| 찬성률 | 법안의 논쟁성 | `yes / voted` |
| Rice Index | 정당 결속력 | `|찬성비율 - 반대비율|` |
| 이탈투표 | 당론과 다른 투표 | 다수 의견과 불일치 |
| 투표 유사도 | 의원 간 행태 유사성 | 일치율 행렬 |

이 분석들은 정치학에서 **입법 행태(legislative behavior)** 연구의 기초입니다.
더 발전시키면 이념 스케일링(ideal point estimation)으로 의원의 이념 위치를
추정할 수 있습니다.

---

## 연습 문제

### 문제 1 (기초)

22대 국회에서 **불참률**이 가장 높은 의원 10명을 찾으시오.
(힌트: `vote_en`이 "absent"인 비율)

```{r eval=FALSE}
# 여기에 코드를 작성하세요

```

<details>
<summary>정답 보기</summary>
```{r}
roll_calls %>%
  group_by(member_name, party) %>%
  summarise(
    n_total = n(),
    n_absent = sum(vote_en == "absent"),
    absent_rate = round(n_absent / n_total, 3),
    .groups = "drop"
  ) %>%
  arrange(desc(absent_rate)) %>%
  head(10)
```
</details>

### 문제 2 (응용)

논쟁적 법안(찬성률 50-85%)에서의 Rice Index와 비논쟁적 법안(찬성률 90% 이상)에서의
Rice Index를 비교하시오. 어떤 차이가 있으며, 왜 그런지 설명하시오.

```{r eval=FALSE}
# 여기에 코드를 작성하세요

```

<details>
<summary>정답 보기</summary>
```{r}
# 법안별 찬성률 구하기
bill_yes_rate <- votes %>%
  filter(assembly == 22) %>%
  select(bill_id, yes_rate)

rice_with_type <- rice_by_bill %>%
  inner_join(bill_yes_rate, by = "bill_id") %>%
  mutate(bill_type = ifelse(yes_rate >= 0.9, "비논쟁", "논쟁"))

rice_with_type %>%
  filter(party %in% c("국민의힘", "더불어민주당")) %>%
  group_by(party, bill_type) %>%
  summarise(
    n = n(),
    mean_rice = round(mean(rice), 3),
    .groups = "drop"
  )
```
비논쟁적 법안에서는 모든 정당이 찬성하므로 Rice Index가 자연히 높습니다.
논쟁적 법안에서 Rice Index가 낮아지면, 당내 이견이 존재한다는 뜻입니다.
</details>

### 문제 3 (도전)

특정 상임위원회(예: 국토교통위원회) 소관 법안에서의 정당 결속력과
다른 위원회 법안에서의 결속력을 비교하시오. 위원회에 따라 결속력이
달라지는 패턴이 있는가?

```{r eval=FALSE}
# 여기에 코드를 작성하세요

```

<details>
<summary>정답 보기</summary>
```{r}
# votes에서 위원회 정보 가져오기
rice_committee <- rice_by_bill %>%
  inner_join(votes %>% select(bill_id, committee), by = "bill_id") %>%
  filter(party %in% c("국민의힘", "더불어민주당"),
         !is.na(committee))

rice_committee %>%
  group_by(party, committee) %>%
  summarise(
    n = n(),
    mean_rice = round(mean(rice), 3),
    .groups = "drop"
  ) %>%
  filter(n >= 10) %>%
  arrange(party, mean_rice) %>%
  group_by(party) %>%
  slice(c(1:3, (n()-2):n()))
```
위원회별로 결속력이 다르다면, 특정 정책 영역에서 당내 이견이 더 크다는
증거입니다.
</details>
