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.
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
