📊 인터랙티브 시각화

CINA Stage 2 산출물을 직접 만져볼 수 있는 D3 기반 인터랙티브 시각화. 노드 드래그·클릭, 셀 hover, 그룹 토글로 데이터 안에 들어가 보세요.

§1 Force-Directed

🌐 Coalition Network — Leiden 2 Communities

Stage 2 그래프 분석 결과. 노드 색깔 = community, 노드 크기 = PageRank, 점선 = chair authority edge. 드래그하여 움직여보세요.

C0: Development frame (Brazil-EU-Multi 등)

C1: Mixed/Justice (AOSIS-Korea-LMDC-India)

Chair (Brazil COP30)

Bridge node (high betweenness)

학술 의의: Leiden 2 communities는 Keohane & Victor (2011) Regime Complex 'horizontal cleavage' 가설을 정량 검증합니다. C0 (development)와 C1 (mixed)의 분리는 modularity 0.31로 통계적으로 유의미합니다.

§2 Animated

🔥 Stance Heatmap — Country × Issue Tensor

Stage 1 LLM 추출 stance score. 색깔 = stance 강도 (-1 oppose ~ +1 support). 셀 hover로 evidence quote 확인.

핵심 발견: Brazil GGA-IND = +0.95 (chair authority, 강한 지지) ↔ Saudi GGA-MOI = -0.65 (resistance). Korea L&D-OP = +0.39 (lowest, 약점) → COP31 actionable 권고.

§3 Comparative

🎯 IRR Radar — 한국 적응정책 GGA 이행률

Korean NAP × GGA 6 이슈 30-cell crosswalk. 각 축 = GGA 이슈, 값 = IRR (0~1). L&D-OP 0.39가 약점으로 도드라집니다.

정책 함의: 평균 IRR_Korea = 0.653 (CI [0.55, 0.71])이지만 L&D-OP 0.39가 가장 낮음. COP31 협상에서 L&D 운영 framework 강화가 필요. JT-ADAPT (0.78)와 NAPs (0.75)는 강점.

§4 Brazil Paradox

🇧🇷 Translation Gap Δ = 0.304 — 국내↔국제 정책수단 분기

Brazil이 국내(Plano Clima)에서는 NATO 4축 모두 강하게 사용하지만, 국제(L.25E)에서는 voluntary 언어로 후퇴. Putnam (1988) Two-Level Games × Howlett (2019) instrument calibration 정량화.

NeurIPS CCAI 2026 signature finding: Plano Clima 국내 정책의 NATO 4축 (Authority + Nodality + Treasure + Organization) 사용률 67% → L.25E 국제 voluntary는 Nodality only 48%. Δ = 0.304 (negative authority 분리 후, hypothesis threshold 0.30 초과).