• 경영정보학연구
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• 제23권4호
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• pp.147-163
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• 2021

본 논문은 포털의 댓글이력공개가 뉴스 댓글에 미치는 영향을 분석한다. 구체적으로, 네이버와 다음에서 수집한 뉴스 코멘트를 기반으로 이중차분분석 방법을 적용하여 네이버의 댓글이력공개 정책의 효과를 실증 분석한다. 분석 결과에 따르면, 댓글이력공개는 댓글의 길이와 긍정성을 증가시켰지만, 품질은 향상시키지 않은 것으로 나타났다.

• 한국전자거래학회지
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• 제17권1호
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• pp.173-187
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• 2012

뉴스 이용 경로가 오프라인 신문에서 온라인 뉴스 매체로 이동하면서, 새로운 여론 형성의 기제로 대두된 댓글에 대한 연구가 많이 이루어져왔다. 댓글에 대한 연구는 주로 댓글의 품질이나 영향력 유무, 여론 형성 기능 등을 중심으로 이루어져왔다. 그런데, 댓글의 여론 형성 기능에 대한 연구 외에, 정치적 민감도가 높은 이슈에 대한 매체별 논조와 개인의 정치성향에 따른 연구는 찾아보기 힘들다. 특히, 이용자의 사회정체성과 정치성향이 그들의 매체선택과 해당 매체에서 접하는 댓글에 대한 인식에 어떠한 영향을 미치는지에 관한 연구는 거의 없었던 것으로 보인다. 이에 본 연구는, 이용자들이 온라인 뉴스 매체와 자신의 정치성향이 유사한 정도에 따라 해당 댓글의 신뢰도, 영향도 등을 다르게 평가하는지에 대해 사회 정체성 이론의 관점에서 살펴보았다. 이를 위해 '개인과 온라인 뉴스 매체 간 정치성향의 유사성'을 독립 변수로 놓고 '댓글에 대한 일반적인 인식'과 '정치성향이 각기 다른 매체의 댓글에 대한 인식'을 종속 변수로 하여 양 변수의 관계를 분석하였다. 동 연구는 댓글 읽기에 초점을 두고 처음으로 정치성향에 따른 매체 이용 패턴과 댓글에 대한 인식을 연구하여 분석했다는 데 학문적 의미를 찾을 수 있을 것이다. 또한, 온라인 뉴스 매체별 댓글 인식의 차이는 댓글 읽기의 중요성과 공론장으로서의 댓글이 유효함을 증명한데 그 의미가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.869-872
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• 2018

온라인 뉴스 소비의 확산과 함께 댓글은 여론 형성에 큰 역할을 담당한다. 그러나 아직 댓글에 영향을 미치는 형식 요소에 대한 실증 데이터 기반의 연구는 미흡하다. 본 연구는 이의 시작으로 온라인 뉴스 기사 소비의 두 가지 중요 요소 즉, 헤드라인과 댓글의 관계에 대해 다루고자 한다. 이를 위해, 헤드라인의 논조 유무에 따른 댓글의 논쟁 활성화 정도 차를 확인하고자 댓글의 수와 길이를 분석하였다. '이세돌, 알파고 바둑대결', '최저임금', '북미회담' 기사로 총 537건의 해드라인과 약 85만개의 댓글을 수집하였다. 그 결과 논쟁 활성화 측면에서 논조가 있는 헤드라인일때 댓글의 수가 많고 길이가 길어 논쟁이 더 활발한 것을 할 수 있었다. 또, 댓글의 논쟁 주제도 차이가 있어 헤드라인의 논조가 있는 경우에 의견이나 감정을 표출하는 토픽이 더 많았다. 본 연구는 실증 데이터를 통해, 헤드라인의 논조 유무가 댓글의 논쟁의 활성화 정도와 주제에 영향을 주는 요소임을 밝힘으로써 댓글 소비에 대한 새로운 관점을 제시하고, 헤드라인의 형식 요소의 연구의 중요성을 확인한 데 그 의의가 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권8호
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• pp.1489-1497
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• 2018

온라인 뉴스에 개인의 참여가 활성화되면서 댓글의 중요성은 더욱 커지고 있다. 특히 이용자들에게 많은 공감을 받는 '베스트 댓글'은 주된 여론으로 인식되고 큰 영향력을 가진다. 따라서 본 연구는 온라인 뉴스 댓글 데이터를 이용하여 베스트 댓글의 특성을 알아보고자 하였다. 이를 위해 일반 댓글과 차이점을 보일 가능성이 있는 요소를 설정 후, 데이터를 수치화하여 일반 댓글과 베스트 댓글의 차이를 분석하였다. 본 연구는 최근 댓글 조작 등의 문제 해결에 실마리를 제공하고 개인 및 학술단체, 정부기관 등을 주체로 하여금 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
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• 제22권4호
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• pp.163-184
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• 2020

SNS에서 포스팅과 댓글 형태로 만들어지는 정보는 가공 및 확대되어 뉴스미디어로 재전송되거나 현실 세계에서의 활동으로 연결되기도 하는 등, 그 영향력이 점점 커지고 있다. 최근 들어 SNS 댓글의 이러한 정보 증폭 현상에 대한 논의가 진행되고 있으나, 구체적으로 어떠한 차원의 정보가 확대되는지나 증폭의 방향과 정도 및 이에 영향을 미치는 요인 등은 아직 잘 밝혀져 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 댓글 내용의 센티멘트를 이용하여 SNS 댓글이 구체적으로 어떠한 차원에서 원 게시글을 확대하는지 살펴보고, SNS 포스팅 구조와 사회적 연결망의 특징이 어떻게 이 확대 방향과 크기에 영향을 미치는지 뉴스 댓글과 비교하여 살펴보았다. 2,378개의 페이스북 포스팅과 그에 포함된 뉴스 게시글, 이들에 달린 페이스북 댓글 26,312개, 뉴스 사이트 댓글 74,730개를 분석한 결과, SNS 댓글은 원 게시글의 센티멘트를 확대하는 것으로 나타났다. 특히 인지적, 사회적 차원에서는 뉴스 사이트의 댓글보다도 그 확대 정도가 더 큰 것을 알 수 있었다. 정서적 차원에서는 뉴스 사이트 댓글보다 부정적 감정의 확대 정도는 약하고 긍정적 감정의 확대 정도가 큰 것으로 드러나 SNS 댓글이 부정적 감정보다 긍정적 감정을 증폭하는 경향이 있음을 알 수 있었다. 댓글의 원 게시글 증폭 방향과 정도에 있어서는 댓글이 긍정 유지, 혹은 긍정 전환될 때는 SNS 포스팅 작성자와 포스팅에 포함된 게시글 작성자가 동일할 경우 증폭정도도 커지지만 부정 유지되는 경우에는 그렇지 않은 경우에 오히려 증폭되는 경향이 있다는 것을 밝혀 사회적 연결망 하의 관계가 댓글 증폭에 큰 영향을 미치는 것을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권9호
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• pp.399-406
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• 2019

본 연구에서는 온라인 뉴스와 뉴스댓글로 부터 형성된 기업평판이 그 기업의 수익성과 어떠한 관계가 있는지를 알아보고자 하였다. 본 연구에서는 연구문제를 해결하기 위해 현대자동차, 신세계백화점, SK텔레콤, 아모레퍼시픽 네 기업을 대상으로 빅데이터 분석을 실시하였다. 연구 결과, 기업에 따라 온라인 뉴스와 뉴스댓글로 형성된 각각의 기업평판이 수익성에 미치는 영향은 차이가 나타났다. 현대자동차와 아모레퍼시픽과 같이 소비자가 직접 사용하는 제품제조기업인 경우 뉴스댓글로 형성된 기업평판이 더 큰 영향력을 나타났다. 또한 신세계백화점은 온라인 뉴스로 형성된 기업 평판의 영향력이 더 크게 나타났다. 반면 SK텔레콤은 수익성에 영향을 미치지 않았다. 결과를 바탕으로 본 연구는 기업의 평판관리에 있어 온라인 뉴스와 뉴스댓글을 중심으로 기업평판과 수익성 간의 관계를 알아봄으로써 평판관리전략을 수립하는데 기여하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.33-55
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• 2022

본 연구는 온라인에서 토론이 제대로 이루어지는 지 알아보기 위해 대선 관련 인터넷 뉴스에 달린 댓글과 대댓글을 비교 분석하였다. 하버마스의 공론장 이론에 따르면 토론이란 참여자들이 자유로운 의사소통을 통해 숙의 과정을 거쳐 사회적 합의를 이루고자 하는 노력이다. 만약 인터넷 공간에서 댓글을 작성하는 행위를 통해 서로 상호작용과 토론이 일어난다면 댓글과 대댓글은 토론의 진행과정에 따라 구조적, 내용적 측면에서 일정한 차이를 보일 것이다. 본 연구는 그 차이를 가설로 설정하고 검증을 위해 다음뉴스 포털에서 4만여개의 댓글을 수집하였다. 관련 뉴스의 주제는 대통령 선거로 하였는데 이는 전국민이 관심을 갖고 있고 따라서 댓글이 활발하게 달리는 주제이기 때문이다. t검정과 토픽모델링을 이용하여 분석한 결과, 가설은 모두 채택되었으며 댓글을 통해 온라인 토론이 진행된다는 것을 보여주었다. 본 연구는 온라인 댓글이 사람들의 스트레스 해소를 위한 서로 연결성 없는 무질서한 발언들이 아니라, 일정한 방향성을 가지고 사회적 합의를 향해 나아가는 숙의과정이라는 것을 이론적, 실질적으로 보여주었다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.575-582
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• 2020

본 연구는 인터넷 뉴스 댓글 빅데이터 분석을 통해 뉴스 댓글 사용자의 정치적 성향을 추정하는 방법을 제안한다. 인터넷 뉴스 댓글과 작성자의 정치 성향을 함께 제공하여 디지털 매체를 통한 정보 전달의 객관성과 중립성을 확보하고자 한다. 250만 건 이상의 인터넷 뉴스 댓글의 특성을 분석하고 사용자의 정치적 성향을 효과적으로 추정하기 위한 특징을 추출한다. 어휘사전 기반 알고리즘과 유사도 기반 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 두 알고리즘을 비교하고 효과를 검증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.870-873
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• 2010

인터넷의 보편화와 사용자 증가는 사회에 많은 변화를 가지고 왔다. 많은 변화 중 인터넷을 통한 뉴스 제공은 종이 신문과는 다르게 인터넷 사용이 가능한 모든 사람들에게 뉴스를 제공 받을 수 있게 되었으며 언제든 원하는 기사를 다시 제공 받을 수 있게 해주었다. 이러한 이유로 인터넷 뉴스는 다양한 연령대의 사용자들이 뉴스를 접할 수 있게 되었고 인터넷 뉴스를 읽은 많은 사용자중 해당 뉴스에 댓글을 남기게 되었다. 이러한 댓글은 사용자의 의견을 내포하고 있는 것으로 본 논문에서는 사용자들이 남긴 댓글에 오피니언 마이닝을 적용하여 사용자 의견을 추출하여 특정 인물에 대한 인지도를 찾아내는 기법을 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.391-406
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• 2015

온라인 뉴스에서 개인의 참여가 활성화 되면서 댓글의 중요성이 부각되고 있다. 최근엔 개인의 SNS(social networking site) 계정을 이용하여 댓글을 게재할 수 있는 소셜댓글 서비스가 활성화 되고 있다. 본 연구에서는 실제 온라인 뉴스 댓글 현황 데이터를 이용하여 (1) 댓글의 일반적 특성요소 중 일반댓글과 소셜댓글이 차이점을 보일 가능성이 있는 요소를 도출한 후, (2) 일반댓글에 비해 소셜댓글이 각 특성요소별로 어떻게 다른지 비교 분석하고, 마지막으로 (3) 소셜댓글 이용 업체별로 각 특성요소가 어떻게 달라지는지를 실증 분석해보았다. 이를 위해 기존문헌 조사 및 전문가 인터뷰를 진행하여 여섯 가지 특성요소를 도출하였다. 다음으로 SPSS Statistics의 t-test의 분석 방법을 사용하여, 소셜댓글과 일반댓글이 모든 요소에서 유의한 차이를 보임을 확인하였고, ANOVA와 Duncan test 결과 트위터와 페이스북 그룹 간 차이가 유의함을 확인하였다. 본 연구를 통해 소셜댓글의 실제적인 가치를 명확히 파악할 수 있을 뿐만 아니라, 소셜댓글을 이용한 악성댓글 문제 해결에 실마리를 제공하고, 개인, 기업, 정부기관 등을 주체로 다른 분야의 적용가능성도 살펴볼 수 있을 것으로 기대한다.