• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.11
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• pp.578-592
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• 2019

This study investigated the main effect and interaction effect of independent variables such as news fatigue, political sophistication, knowledge system of news, and news view on reflective news use and partisan news use. This study employed multiple regression analysis and Two way ANOVA. The positive relationship between news fatigue and critical news use strategies was found. Exploring the factors to news processing strategies, the study suggested the potential direction of news education.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2015.11a
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• pp.927-945
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• 2015

본 연구는 과학 커뮤니케이션 분야에서 널리 쓰이고 있는 뉴스 내용분석 방법론이 하이프 사이클 모델에 부합하는 지를 탐색적으로 살펴보고자 한다. 즉 과학기술 뉴스 내용분석이 하이프 사이클 모델에서 설명하는 사회적 가시성의 실체적 파악을 위한 기술기획의 유용한 보완적 방법론으로 쓰일 수 있음을 밝히는데 본 연구의 의의가 있다. 이를 위해 대표적인 유망기술로 클라우드 컴퓨팅을 대상으로 뉴스 내용분석을 수행하였다. 분석의 초점은 클라우드 컴퓨팅 기술 관련 뉴스의 빈도, 보도태도(긍정, 중립, 부정), 5가지 뉴스 프레임 관점에서 분석이 이루어졌고, 뉴스 보도경향이 하이프 사이클 흐름을 따라가는 지를 살펴보았다. 종합지 경제지와 IT전문지를 대상으로 한 뉴스 내용분석 결과는 뉴스 빈도, 보도 태도, 뉴스 프레임 모두 하이프 사이클의 흐름을 따르고 있었으며, 특히 2014년 이후의 흐름은 하이프 사이클 상에서 기대붕괴 지점을 지나 현실인식의 지점으로 진화되는 시점임을 추론할 수 있었다. 본 연구결과는 최근 확산되고 있는 텍스트 마이닝, 감성어 자동식별 분석 기술 등과 접목하여 사회적 맥락 파악을 위한 기술기획 분석의 보완적 방법론으로 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.730-733
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• 2015

대용량의 인터넷 뉴스 데이터로부터 유용한 정보를 찾기 위해 연관 키워드, 핫 키워드 분석과 같은 다양한 분석 기술들이 연구되고 있다. 기존의 토픽 모델 기반의 기법은 키워드들간의 연관성을 제대로 표현하지 못하여 마이닝한 연관 키워드와 핫 키워드의 정확도가 낮은 문제점이 있다. 최근, 뉴스 데이터를 뉴스 내의 단어를 버텍스로, 같은 문장내의 단어들을 에지로 연결하는 그래프 기반의 모델링기법이 연구되었다. 이러한 뉴스 그래프 DB에서 그래프 마이닝 기술을 적용하면 연관 키워드, 핫 키워드를 마이닝 할 수 있다. 본 논문은 그래프 마이닝 기술 기반의 효과적인 뉴스 데이터 분석 기술을 제안한다. 실제 뉴스 데이터를 통해 마이닝한 유용한 뉴스 그래프 패턴들을 보이고 뉴스 데이터 분석에 효과적으로 활용될 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.64-67
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• 2021

가짜뉴스는 뉴스 기사 형식을 갖는 날조된 정보를 의미하며, 최근 모바일 인터넷 장치의 보급과 소셜 네트워크 서비스의 대중화로 온라인 확산이 가속화되고 있다. 기존 연구는 가짜뉴스의 탐지를 위해 뉴스의 주제목, 부제목, 리드, 본문 등 뉴스 기사를 이루는 구성요소를 비롯하여 언론사, 기자, 날짜, 확산 경로 등의 메타 데이터를 대상으로 분석하였다. 그러나 뉴스의 제목과 본문 및 메타 데이터 등은 내용 수정이 쉬워, 다량의 데이터를 학습한 모델이라 하더라도 높은 정확도를 장기간 유지하기 어려울 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문은 합성곱 신경망을 이용해 문맥 정보를 분석하고 장단기 메모리 기반의 감성분석을 추가로 수행한다. 문맥 정보와 가짜뉴스 유포자가 쉽게 수정할 수 없는 감성 변화 패턴을 활용하여 성능이 개선된 가짜뉴스 탐지 모델을 제안한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.2
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• pp.207-218
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• 2017

The purpose of this study is to analyze news content consumption of news consumers in which a few media conglomerates control news consumption market caused by deregulation of media policy and development of Internet communication technology. In doing so, this study analyzes the consumption realities of news consumers in the new news consumption market generated by new media and mobile communication technologies, and the effects how the new news consumption market influences on news consumption pattern of audiences. After surveyed 229 news consumers, this study founded that news consumers use NAVER(news portal site) mainly while consuming news contents, specifically younger generation tends to use NAVER heavily. Furthermore, it is founded that news consumers chose news outlets for consuming news contents not by the quality of news contents and the function of the news outlets but by their own convenience.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.2
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• pp.306-312
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• 2022

During the unprecedented COVID-19 outbreak, the public's information needs created an environment where they overwhelmingly consume information on the chronic disease. Given that news media affect the public's emotional well-being, the pandemic situation highlights the importance of paying particular attention to how news stories frame their coverage. In this study, COVID-19 news speech emotion from mainstream broadcasters in South Korea and the United States (US) were analyzed using convolutional neural networks. Results showed that neutrality was detected across broadcasters. However, emotions such as sadness and anger were also detected. This was evident in Korean broadcasters, whereas those emotions were not detected in the US broadcasters. This is the first quantitative vocal emotion analysis of COVID-19 news speech. Overall, our findings provide new insight into news emotion analysis and have broad implications for better understanding of the COVID-19 pandemic.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.12
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• pp.249-258
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• 2019

Changes in media technolgy affect the competitive status of broadcasting networks as news media. The competitive media environment has pushed broadcasting network news programs to find new ways for leveling their qualitative performance up and rating. This study focuses on the empirical relationship between the two key value, news quality in terms of fairness and in-depthness and news ratings. This study is based on the analysis of broadcasting network news texts and individual news item raitngs. Empirical relationship between news quality factors and ratings was proved positive. But the relationship between the length of news item and rating was proved negative.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.636-639
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• 2016

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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.161-162
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• 2024

언젠가 한 번쯤 "뉴스에서 발생하는 소식들은 주가변동에 어떤 영향을 줄까?" 하고 궁금해 본 적이 있을 것이다. 본 논문에서는 이러한 궁금증을 해소하기 위해 뉴스기사에 따른 주식시장의 변동을 연구분석한 내용을 소개한다. 이를 위해 뉴스기사를 크롤링하고 자연어 처리 기술을 통해 긍정적 기사와 부정적 기사를 분류하고 해당 날짜의 주가변동 그래프를 분석하여 뉴스에서의 긍정적 요소와 부정적 요소가 주식시장에 얼마나 영향을 주는지 머신러닝 알고리즘을 통해 알아보았다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.37 no.3
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• pp.127-136
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• 2010

With rapid growth of information and computer communication technologies, the numbers of digital documents including multimedia data have been recently exploded. In particular, news video database and news video mining have became the subject of extensive research, to develop effective and efficient tools for manipulation and analysis of news videos, because of their information richness. However, many research focus on browsing, retrieval and summarization of news videos. Up to date, it is a relatively early state to discover and to analyse the plentiful latent semantic knowledge from news videos. In this paper, we propose the news video mining system based on multi-modal approach and text mining, which uses the visual-textual information of news video clips and their scripts. The proposed system systematically constructs a taxonomy of news video stories in automatic manner with hierarchical clustering algorithm which is one of text mining methods. Then, it multilaterally analyzes the topics of news video stories by means of time-cluster trend graph, weighted cluster growth index, and network analysis. To clarify the validity of our approach, we analyzed the news videos on "The Second Summit of South and North Korea in 2007".