본 연구의 목적은 2026년 지방선거를 앞두고 2018–2025년의 학술논문과 언론기사를 결합 분석하여 반복 쟁점을 식별하고 정책 레버의 효과를 추정하여 지방선거의 제도 개선방안을 제시하는데 있다. 연구의 범위는 언론은 BigKinds에서 ‘지방선거’ 관련 기사 98,262건을 수집하였고, 시스템 제약으로 근접도 기준 상위 20,000건을 분석에 사용하였다(중앙일간지 12･지상파 5). 학술논문은 KCI 등재 논문 136편(초록)을 추출하였다. 연구방법은 먼저 토픽모델링을 수행한 후 PFnet으로 핵심 키워드 구조를 간소화하고, 통합 키워드에 대해 감성분석을 수행하였다. 인과지도(CLD)를 구축한 뒤 시스템다이내믹스(SD) 시뮬레이션으로 정책 레버 효과를 추정하였다. 분석결과는, 정치문화의 질(Q)은 공천제도 투명화와 허위정보 대응에서 가장 크게 개선되었고, 투표율(V)은 투표참여 촉진 캠페인 의 영향이 가장 컸다. 네거티브 억제는 정치문화의 질과 투표율 모두에 긍정적으로 작용했다. 연구의 시사점으로는, 제도 개혁(공천), 정보환경 정화(반허위), 참여 촉진(투표촉진 캠페인), 캠페인 규범(네거티브 억제)을 패키지로 설계할 필요가 있다. 이 연구는, 텍스트마이닝–감성–동태모형을 결합해 지방선거 정책효과를 정량 추정하는 틀을 제시하는데 기여하였다고 생각한다.