Review
이번 워크숍에서는 중국 난양 이공대학교 국제대학원에서 조교수로 재직하고 있는 이종혁 교수님의 ‘머신러닝을 이용한 중국 공산당 간부의 승진 예측 모델’을 듣는 시간을 가졌다. 5000명의 CCP 위원들의 다양한 정보들을 머신러닝 기법을 통해 Briographical(age-related, gender, ethnicity, education, navite province), Career(tenure-related, numver of experiece, central experience, PLA experience, CYL experience), Network(work, birth province, and university with PS and PSC)의 변수들을 활용하여 100회 트레이닝 세트 분석을 하여 각 지역별 고위직 간부 위원들의 승진 예측 결과를 도출했다. 이 결과는 이것이 권위주의 정치학에서의 중요한 연구의 필요성과 시사점에 기여할 것으로 판단된다.