본 연구는 온라인 저널리즘의 추천기사가 대학생들의 뉴스기사 선택에 미치는 영향을 두 차원에서 분석하였다. 하나는 추천기사이고, 다른 하나는 이들 뉴스기사의 배치순위와 이용지수이다. 분석결과 11개의 추천기사 유형 중 7개 유형은 뉴스기사 선택에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 4개 유형은 유의미하지 않은 것으로 나타났다. 뉴스기사 선택에 영향을 미치지 않은 것으로 나타난 추천기사 유형의 대부분은 댓글이나 SNS의 트윗과 관련된 것들이다. 또한 뉴스기사 및 검색어 배치순위는 뉴스기사 선택에 영향을 미치는 것으로 나타났으나 이용지수는 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 한편, 뉴스기사 이용시간과 추천기사 유형 간 그리고 추천기사 유형 간 상관관계는 대부분 유의미한 것으로 나타났다. 분석결과를 종합하면, 뉴스기사 게재위치와 온라인 저널리즘의 추천기사와 같은 형식적 요인은 뉴스기사 헤드라인과 검색어 등의 내용과 더불어 뉴스 이용자들의 뉴스기사 선택에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 결론지을 수 있다.
본 연구는 포털사이트와 언론사닷컴 뉴스기사 본문의 하이퍼링크에 대한 분석을 통해 온라인 저널리즘의 뉴스서비스에 대한 특징을 파악하기 위해 실시되었다. 분석결과 뉴스기사 본문에 하이퍼링크 서비스가 제공된 뉴스기사 수는 언론사닷컴에 비해 포털사이트가 더 많았다. 그러나 하이퍼링크 서비스가 제공된 뉴스기사에서의 하이퍼링크 수는 포털사이트에 비해 언론사닷컴이 더 많았다. 포털사이트인 다음과 야후의 비교에서는 다음이 야후에 비해 하이퍼링크 서비스가 제공된 뉴스기사의 수와 1건의 기사에 제공된 하이퍼링크 수도 더 많았다. 하지만 하이퍼링크 서비스가 제공된 뉴스기사에서의 하이퍼링크 수는 야후가 더 많았다. 온라인 저널리즘의 뉴스기사 본문에 하이퍼링크 된 콘텐츠는 정보유형과 광고유형으로 구성되었다. 포털사이트 뉴스기사 본문에 하이퍼링크 된 모든 콘텐츠는 정보유형이었다. 반변 언론사닷컴 뉴스기사 본문에 하이퍼링크 된 콘텐츠는 약 92%가 광고유형이었다. 정보유형 콘텐츠는 뉴스기사에 사용된 용어의 의미와 관련된 것이지만, 광고유형의 콘텐츠는 뉴스기사의 내용과 관련이 없는 것들로 구성되었다.
본 논문에서는 뉴스기사 데이터를 활용하여 대규모 뉴스기사를 소주제로 분류하는 군집 분석 방법을 제안한다. 또한, 분류된 뉴스기사를 사용자가 빠르게 이해하고 접할 수 있도록 핵심 문장을 추출하여 제공하는 방법을 제안한다. 분석 데이터는 포털 사이트 점유율 1위인 네이버의 경제 분야 뉴스기사를 크롤링하여 수집한다. 뉴스기사의 분석을 위해 전 처리를 통해 특수문자, 조사, 어미, 구두점 등의 불 용어 처리를 수행한다. 또한, k-means 알고리즘을 이용하여 대용량의 뉴스기사를 주제 별로 분류하는 것을 진행하며 그것을 토대로 핵심 문장을 추출한다. 추출된 핵심 문장은 분류된 뉴스기사의 주제를 나타내며 사용자에게 빠르게 정보를 전달하기 위해 활용한다. 본 논문의 연구 내용이 여러 언론사 사이트에 반영되면 사이트 품질과 사용자 만족도 향상에 기여할 수 있을 것으로 보인다.
뉴스기사를 구성하는 NOD데이터는 VOD(Video on Demand) 데이터와는 달리 미디어의 종류 및 크기, 시간적인 접근 지역성, 사용자와 상호 작용성 등의 차이점을 가질 뿐만 아니라 새로운 뉴스기사가 수시로 생성되고 사용자가 인기도가 높은 기사와 최신의 뉴스기사에 더 많이 접근하는 특성을 가진다. 본 논문에서는 현재 서비스중인 전자신문의 로그파일을 분석하여 NOD 뉴스기사의 인기도가 Zipf분포와 다름을 보이고, 뉴스기사의 생명주기Lifr Cycle)에 따른 접근 확률분포 제시한다. NOD 데이터의 접근 편기성으로 인하여 데이터 캐싱을 통한 NOD 서버의 성능 향상을 기대할 수 있으나 뉴스기사의 생명주기가 짧고 접근시간대별로 사용자 접근형태가 변하는 등의 이유로 단순히 인기도만 고려한 캐싱은 빈번한 데이터 재배치 문제로 인해 높은 캐시 관리비용을 야기한다. 따라서 본 논문에서는 뉴스 기사의 접근 편기성에 나타나는 인기도(popularity)와 생명주기를 조합한 척도를 제안하고 이를 이용한 재배치를 제안한다.
본 연구는 인터넷신문의 뉴스기사 본문 페이지 구성과 뉴스기사 본문 주변 공간의 콘텐츠 유형을 비교 분석하였다. 분석결과 네이버 뉴스기사 본문 페이지의 포맷은 다음, 네이트, 야후의 뉴스기사 본문 페이지보다 더 복잡하게 구성되었다. 또한 네이버는 다른 세 포털에 비해 광고 수, 광고 유형, 오락 콘텐츠, 다양한 유형의 콘텐츠가 더 높게 게재되었다. 특히 연예인 관련 뉴스기사의 게재 비율이 다른 포털사이트에 비해 높았다. 뉴스기사 본문 페이지에 뉴스기사를 가장 많이 게재한 포털사이트는 다음이었으며, 광고를 가장 적게 게재한 포털사이트는 야후였다. 그러나 전체적으로 볼 때, 이들 세 포털사이트의 뉴스기사 페이지의 포맷과 콘텐츠는 매우 유사하게 구성되었다. 결론적으로 독자들의 광고회피와 뉴스기사의 다양성 측면에서의 뉴스기사 이용의 편리성은 포털사이트의 뉴스서비스가 언론사닷컴의 뉴스서비스 보다 더 높은 것으로 평가할 수 있다.
빅데이터의 일종인 뉴스기사 중에 아이돌 그룹관련 뉴스기사는 아이돌 그룹의 대중적 인기에 힘입어 전체 연예계 기사 중에 점점 큰 비중을 차지하고 있다. 아이돌 그룹의 소속사는 여러 홍보 방법 중 뉴스기사의 노출을 통해 비교적 저렴한 비용으로 홍보하여 음원차트 순위 향상을 위해 노력하고 있다. 본 논문에서는 뉴스기사와 음원차트 간의 상관관계를 분석하여 뉴스기사의 노출이 효율적 홍보 수단 인지를 알아보기 위해 먼저 감성분석을 통해 긍정기사와 부정기사가 음원차트 순위에 미치는 영향을 분석하고, 뉴스기사의 수가 많을수록 음원차트 순위가 상승하는지에 대해 알아보고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 R 언어를 이용하여 데이터 수집을 위한 웹 크롤러 설계, 회귀분석을 이용한 감성사전 구축 및 감성분석, 마지막으로 피어스만 상관계수를 이용한 상관관계 분석을 수행한다.
실시간으로 뉴스 기사를 제공하는 온라인 뉴스 시스템이 널리 사용되면서, 사람들은 매 순간 속보와 새로운 뉴스 등 대량의 뉴스 기사에 노출되어 있다. 하지만 방대한 뉴스들로부터 사용자가 원하는 뉴스를 찾는 것은 매우 어려운 일이다. 따라서 개인 관심사에 따라 뉴스를 추천해주는 개인 맞춤형 뉴스 추천 시스템의 필요성이 증가되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 관심사를 분석하여, 사용자의 관심사에 따라 관련된 뉴스를 자동으로 추천해주는 뉴스 추천 시스템을 설계 및 개발한다. 제안 시스템은 각 사용자가 북마크한 뉴스 기사와 읽은 뉴스 기사를 클러스터링하여 사용자별 프로파일을 생성한다. 또한 전체 뉴스 기사들을 클러스터링하여 주제 별로 분류한다. 사용자에게 뉴스를 추천하기 위해, 제안 시스템은 해당 사용자 프로파일에 포함된 각 클러스터에 대해 전체 뉴스 기사에 대한 클러스터들 중 가장 가까운 클러스터를 찾아 해당 클러스터 내의 뉴스 기사들을 거리 순으로 추천한다. 실제 구현된 시스템을 통해, 제안한 뉴스 추천 시스템이 각 개인에게 뉴스를 효과적으로 추천함을 보인다.
본 연구에 이용된 편집요인은 뉴스 카테고리, 사진기사, 굵은 활자체의 기사제목, 신문제호, 기사제목의 내용 등으로 구성되었다. 이 같은 요인 중 사진기사, 굵은 활자체의 기사제목, 기사제목의 내용 등 3개 요인만이 뉴스 이용자들의 기사선택에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이들 요인을 포털뉴스 이용시간의 차이에 따른 분석에서는 뉴스 카테고리, 굵은 활자체의 기사제목, 신문제호 등 3개 요인만이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 뉴스 장르가 뉴스 이용자들의 기사선택에 미치는 영향에 대한 분석에서는 정치, 경제, 사회, 스포츠, 문화/연예, 국제, IT/과학 장르 중 사회, 문화/연예, 국제 등 3개 요인만이 이용자들의 기사선택에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이들 요인에 대한 남녀집단 간의 분석에서는 경제, 스포츠, 문화/연예, IT/과학 등 4개 장르에서 기사선택에 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 오프라인 신문에 비해 다양한 방식으로 기사를 노출시키는 온라인 매체에서 전통적인 신문편집의 요소가 기사선택에 어떠한 영향을 미치는가를 파악하여 온 오프라인 신문 간 편집요소의 역할에 대한 차이와 온라인 매체에서의 효과적인 편집방안을 수립하는데 기초적인 단서를 제공할 목적으로 수행되었다.
모바일 뉴스를 접하는 사용자 관점에서는 광고 표출이 없는 순수한 뉴스 기사를 원하지만, 뉴스 제공 회사 관점에서는 광고 수익을 위해 여러 가지 유형으로 광고를 표출하기를 원한다. 본 논문에서는 모바일 뉴스 기사에 표출되는 광고의 유형을 기사의 일부 영역에 고정 배치되는 기사 고정형, 모바일 단말기 화면상에 고정 배치되는 화면 고정형 그리고 이들이 섞여있는 혼합형으로 구분하고서 각 방식의 장단점을 비교하였다. 그리고 뉴스 제공 회사에서 모바일 뉴스 기사를 읽는 독자에게 거부감을 주지 않는 범위에서 효율적으로 광고를 배치하는 중첩 기반의 스마트 솔루션을 제안하였다. 제안하는 방식은 기사 고정형의 일종으로서 뉴스 기사에 부가적으로 제공되는 사진 혹은 가상의 영역에 광고를 중첩하는 기술이다. 성능 평가 결과 제안하는 방식은 광고의 개수나 크기에 따라 광고 이미지의 일부가 중첩되어 가려질 수도 있지만 기존의 광고 표출 방식보다 더 효율적으로 뉴스 기사를 위한 공간을 제공함을 알 수 있다.
이 연구는 지난 12년간 (1998년에서 2009년) 국내 뉴스 미디어의 사회면 기사의 변화 추세와 뉴스 미디어 간의 차이를 분석하는 것을 목적으로 했다. 연구목적 달성을 위해 이 연구는 지난 12년간(1998년 1월에서 2009년 8월)의 사회면 기사 전체의 헤드라인을(n=53,765) 비교하여, 뉴스기사를 통해 드러나는 현실이 시간의 흐름에 따라 변화가 있는지를 조사했다. 그리고 신문과 방송이라는 매체적 특성 그리고 뉴스 미디어의 이념적 성향에 따른 차이를 비교해 보기 위해 국내 지상파 방송 3사에서 보도된 기사와 주요 7개 전국지에 게재된 기사의 헤드라인을 매체와 개별 뉴스 미디어의 두 수준에 걸쳐 비교했다. 분석 결과, 뉴스 미디어의 사회면 기사는 현실과 정권이라고 하는 요인에 의해 영향을 받으며 이 두 요인의 공통성으로 인해 뉴스 미디어간 다소의 유사성을 지니게 된다는 결론에 도달했다. 그러나 동일한 대상(현실과 정권)을 받아들이는 방향과 정도의 차이 때문에 뉴스 미디어 간에 차별화가 이뤄지며 이러한 차이는 사회면 기사의 주제 선택에 영향을 미치게 됨을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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