첫 투표를 위한 공약 매칭 웹 서비스: 틴더 스타일 UI와 AI 기반 정책 분석

핵심 기술

첫 투표를 맞이하는 고등학생을 위해 개발된 이 웹 서비스는 틴더와 유사한 스와이프 인터페이스를 통해 사용자의 가치관과 가장 가까운 정치 후보를 매칭하는 혁신적인 접근 방식을 제시합니다. React와 TypeScript를 기반으로 Vite로 번들링되었으며, Firebase로 Google Analytics를 연동하고 Vercel로 배포하여 사용자 경험과 데이터 분석에 중점을 두었습니다.

기술적 세부사항

• 컨셉: 사용자가 후보자의 공약을 '동의/비동의' 또는 5단계 선호도로 평가하며 가치관이 유사한 후보를 찾는 매칭 서비스.
• UI/UX: 틴더 스타일의 스와이프 인터페이스 (간단 설문 모드) 및 직관적인 버튼 (정밀 설문 모드) 적용, 전 연령대가 쉽게 접근할 수 있는 크고 가독성 좋은 글자체와 원색 포인트 컬러 사용.
• 설문 방식:
  • 간단한 설문: 동의/비동의 선택 방식.
  • 정밀한 설문: 중요도와 5단계 선호도 입력 방식 (신뢰도 높음).
  • A/B 테스트를 통해 두 가지 모드 모두 제공하여 사용자 선택 폭 확대.
• 데이터 처리 및 AI 활용:
  • 중앙선거관리위원회 정책·공약마당의 후보자별 공약 데이터 수집.
  • AI를 활용한 공약 카테고리 분류 및 통일 작업.
  • 동일 주제에 대한 후보별 공통점 및 차이점 분석, 입장 차이가 큰 항목에 대한 질문 생성.
• 시각적 요소: 후보자 증명사진을 기반으로 ChatGPT로 생성한 3D 캐릭터 썸네일 및 메인 화면 활용.
• 개발 스택: React, TypeScript, Vite (번들링), Firebase (Google Analytics 연동), Vercel (배포).
• 개발 방식: AI 코드 생성 도구와 인간의 디테일한 수정 작업 병행.

개발 임팩트

이 프로젝트는 정치 참여에 대한 젊은 세대의 관심을 높이고, 복잡한 정책 정보를 쉽고 재미있게 접근할 수 있도록 돕습니다. 또한, AI를 활용한 데이터 분석 및 UI/UX 디자인의 융합 사례로서 개발자들에게 새로운 서비스 아이디어 및 구현 방식에 대한 영감을 제공합니다.

커뮤니티 반응

프로젝트 개발자는 AI 없이 코딩하기 어려운 현실을 인지하면서도, 서비스의 핵심 아이디어는 인간의 창의성에서 비롯됨을 강조하며 스스로를 위로하고 있습니다. 사용자의 피드백을 적극적으로 수렴하여 개선하려는 의지를 보입니다.