The 2022 South Korean Presidential Election and the Gender Divide among the Youth
Notice bibliographique
Résumé
The 2022 South Korean presidential election was the country's most closely contested election since a democratic direct electoral system was initiated in 1987, with less than a 1 percent di erence separating the two major candidates among 34 million votes cast. Despite some parallels with and continuities from previous elections, the 2022 election saw new voting alignments emerge based on one topic: gender equality. In this essay, we explain how and why gender became such a prominent issue during the 2022 election campaign, and how this a ected voting patterns, especially among male and female voters in their twenties and thirties. Specifically, we argue that gendered voter behaviour during the election arose from rising anti-feminist sentiments among young men, and that the two main presidential candidates politicized the issue to maximize support from this group. This in turn triggered the consolidation of a young female voting bloc. Using an original survey conducted in January 2022 with an approximate nationally representative sample of 1,017 respondents, we identify two possible causes of rising anti-feminist sentiments among young men: the belief that women receive preferential treatment in employment opportunities and mandatory military service for men. In addition, through an embedded survey experiment run before the election, we proposed that political candidates with pro-gender messages would be less likely to receive support from young men, while candidates with anti-gender messages would be likely to receive more support; these projections were confirmed by the actual voting breakdowns of the recent election. The results suggest that the new administration must handle gender issues with extreme care to ensure that divergent perceptions of the gender divide do not become further polarized over the next few years, since such a development could very well fuel democratic deconsolidation in South Korea.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».