본 연구는 정보기술에 관련된 신문기사의 내용과 성격에 관하여 분석하였다. 동아일보와 조선일보양대 일간지를 88년 1월 부터 92년 12월 까지 5년동안 조사하였으며 총 1551건의 정보기술 관련 기사를 분석하였다. 조사결과를 보면 1988년 부터 1992년 사이에 양대 신문에 나타난 정보기술 관련기사가 점점 더 증가하는 추세를 보였으며 이는 정보화사회의 도래와 함께 정보기술이 우리사회의 여러분야로 확산되고 있음을 잘 보여주고 있다고 하겠다. 기사의 내용은 원격통신, 신제품 개발, 컴퓨터관련 교육, 하드웨어와 소프트웨어의 개발과 유통 등에 관련된 기사가 주류를 이루었으며 그외에 공장자동화, 사무자동화, 가사자동화, 컴퓨터관련 범죄, 데이타베이스, 지역정보화, 멀티미디어 등에 관한 주제가 다루어졌다. 한편, 정보기술 관련기사의 성격은 기존의 신문기사에서 부정적인 기사가 주류를 이루고 있는 것과는 달리 긍정적인 기사가 큰 비중을 차지하고 있는 것으로 드러났다. 이는 정보기술이 비교적 새로운 분야이므로 정보기술의 부정적인 측면보다 긍정적인 측면을 부각시키고 있기 때문인 것으로 판단된다. 그러나 최근의 기사에서는 컴퓨터 사용에 관련된 문제점, 컴퓨터를 이용한 범죄, 개인의 프라이버시 침해 등 부정적인 측면의 문제도 제기되고 있다. 신문기사의 내용분석에 의하면 기업의 업종에 따라 정보기술의 활용면에서도 분명한 차이를 보여주고 있는데 제조업의 경우 기업의 내부 물적활동, 생산활동, 외부 물적활동에 관한 기사들이 많았으며 서비스업종의 경우에는 고객에 대한 협상력을 증가시키는데 관련된 기사들이 많았고, 하드웨어나 소프트웨어 산업의 경우에는 고객에 대한 협상력을 증가시키는 문제와 함께 대체재의 개발에 관련된 기사도 많이 등장하였다.
본 연구의 목적은 소셜미디어와 언론매체에서 나타나고 있는 계모에 대한 사회적 인식을 조사하기 위해, 트위터와 뉴스기사에 나타난 내용을 분석해보았다. 이를 위해 트위터와 뉴스기사에서 '계모'로 검색된 텍스트를 분석하였고, 주된 연구결과는 다음과 같다. 'R'을 이용한 분석 결과 계모에 대한 부정적인 이미지는 어린 시절 접하게 되는 동화의 키워드와 연관되어 있음을 확인할 수 있었다. 트위터와 뉴스 기사를 분석한 결과 대중의 인식은 '계모'에 대한 부정적인 고정적 이미지 강화, 대안적 메시지 제공의 두 유형으로 구분되었다. 부정적 이미지는 동화처럼 계자녀를 구박하는 부정적 계모의 이미지와 함께 재혼가정에 대한 부정적 인식이 고정관념으로 강조되어 드러난 것을 확인할 수 있었다. 긍정적인 대안적 메시지로는 재결합 가족에 대한 부정적 인식이 생겨나는 것에 대해 우려가 형성되고 있었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 계모에 대한 고정관념에서 벗어나기 위한 대안 등을 논의하였다.
본 연구는 2000에서 2004년까지 5년 동안 방송 3사와 신문 3사에서 비브리오에 관한 보도기사를 내용분석 하여 언론의 비브리오 관련 보도에 대한 실태를 파악하고, 이를 통해서 사회적 관심을 높이고자 하였다. 기존 비브리오에 관련된 연구는 생물학적 관점에서 균의 특성이나 방지 시스템 또는 예방에 관한 것이 대부분이므로 비브리오에 관한 언론의 보도를 좀 더 객관적ㆍ체계적으로 조명하고 이러한 보도에 따른 부정적 영향을 줄이기 위한 방안에 초점을 맞추는 것이 연구의 목적이라 할 수 있다. 본 연구의 주요 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 비브리오 관련보도기사는 방송이 신문보다 많았고, 여름철 5월에서 9월 사이에 집중적으로 보도되었다. 기사유형은 뉴스가 압도적으로 많았고, 지면은 사회면이 가장 많았다. 대부분의 기사는 40줄 이하로 짧았고, 전체기사 중에 23.6%는 유사보도였다. 유사보도를 긍정적인 면에서 해석을 한다면 비브리오에 국한된 보도 보다는 다양한 장르에서 폭넓은 정보를 전해 준다고 볼 수 있다. 기사제목에 비브리오라는 단어가 대부분 포함 되어 있고 주의보 발령, 감염자 입원치료, 감염자 사망 등을 집중적으로 부각하고 있다. 반면에 퇴치노력이나 예방조치 사항은 상대적으로 적게 다루고 있다. 따라서 비브리오는 혐오스러운 전염병으로 인식이 되어 외식업에는 상당히 부정적으로 작용하고 있다. 내용의 강도에서는 저강도와 고강도가 비슷했고, 방향은 대체적으로 부정적이었다. 정보원은 지자체 보건당국, 국립보건원과 감염자의 진료병원 등의 비중이 컸다. 보도의 중심은 상대적으로 생산과 유통 및 외식관련업계의 입장을 고려하는 보도기사가 미흡했다. 기사의 표현방식은 사실적이고, 자극적인 기사가 많았고, 전문적이고, 분석적이며, 심층적인 기사가 상대적으로 매우 적었다. 기사의 성격은 사실기사가 압도적으로 많은 반면에 기획이나 분석기사는 적었다. 감염자의 연령은 40대에서 60세 사이의 중장년층이 가장 많았고, 감염자의 성별은 남녀가 비슷했다. 그러나 성별을 구별할 수 없는 기사의 비중이 많았다. 매체별 기사의 특성분석 결과는 다음과 같다. 매체별 기사강도는 전반적으로 방송보도가 신문기사 보다 고강도로 나타났으며, 기사의 방향에 있어서도 방송이 신문보다 부정적인 면이 높게 분석되었다. 매체별 기사의 중심은 생산자의 입장에서는 방송보다 신문이 높게 나타났으며, 소비자의 입장에서는 방송이 신문보다 훨씬 높았다. 방송과 신문 모두 지자체 보건당국과 국립보건원, 감염자를 진료한 병원에서 정보를 얻는 것으로 분석되었다. 기사의 표현방식은 방송이 신문보다 더 자극적이고 혐오적인 표현이 많은 것으로 분석되었다. 기사의 성격에서는 신문과 방송 모두 사실기사가 91.5%로서 대부분을 차지했다. 유사보도에 있어서는 방송이 23.0%이고, 신문은 77.0%로서 신문이 훨씬 많았다. 유사보도를 긍정적인 측면에서 보았을 때 보다 폭넓은 정보를 제공해준다는 면이 있고, 방송보다는 신문이 더 많이 다루고 있음을 알 수 있다.
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.
최근 인터넷 관련 기술의 급속한 발전으로 사람들의 다양한 사회적, 경제적 행위들이 인터넷을 기반으로 확대되고 있다. 특히 우리나라의 경우 초고속 통신망의 확산과 더불어 인터넷 쇼핑몰과 상거래시장 또한 빠르게 성장하였다. 이러한 상황에서 인터넷을 매체로 하는 광고기법 또한 다양하게 적용되고 있는데, 인터넷을 통한 광고 효과를 극대화하기 위해 인터넷 신문기사 주변에 배치된 배너광고, 팝업광고 등 여러 가지 시도들이 있어왔다. 이러한 시도들은 인터넷 사용자의 편의에 대한 고려보다는 광고내용을 얼마나 잘 전달할 수 있는가에 초점이 맞추어져 있었다. 그러나 광고내용이 잘 전달된다 하더라도 소비자가 그 광고에 대해 불쾌감을 느끼게 된다면 과연 인터넷 광고효과가 높다고 말할 수 없을 것이다. 예를 들어, 팝업광고에 대한 대응책으로 개인적으로 팝업 블록커(pop-up blocker)를 사용하겠는가에 대한 설문조사 결과를 보면 사람들이 팝업 블록커를 이용해서라도 팝업광고를 피하고자 하는 비율이 77%에 달한다는 것을 알 수 있다. 실제로 Windows XP 서비스팩 2 이후의 버전은 인터넷 사용자들의 편의를 위해 자동 팝업 차단기능을 갖추고 있는 실정이다. 팝업광고를 통해 아무리 높은 정보전달 효과가 발생한다 하더라도 사용자들은 팝업광고에 대하여 거부감이나 부정적 감정을 느낄 수 있다. 그리고 광고정보가 전달된다 하더라도 팝업광고에 대한 사용자들의 불편함이 그 광고에 대한 부정적 감정으로 전이되어 광고대상에 대한 이미지에 악영향을 미칠 수 있음에 유의해야 한다. 그러므로 광고효과는 극대화하면서, 혹은 기존의 수준을 유지하면서 광고에 대한 거부감을 줄인 광고형태를 찾기 위한 다양한 노력들이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 인터넷 신문기사에 첨부된 광고에 대한 사용자의 거부감을 줄일 수 있는 새로운 광고 제시 방식을 찾고자 일반적으로 사용되는 배너와 팝업 등 두 가지 광고 제시 방식과 전면에 돌출하지 않는 형태로 인터넷 신문기사의 배경에 삽입된 광고 제시 방식을 비교하였다. 그 결과, 인터넷 신문기사 영역의 주변 특정 부분(코너나 중간 부분 등)에 광고를 삽입한 배너 형태의 광고와 인터넷 신문기사 위에 광고가 돌출 등장하여 콘텐츠를 가리는 팝업 형태의 광고 제시 방식보다 새롭게 제안된 백그라운드 형태의 광고 제시 방식이 인터넷 신문기사를 읽는 사용자에게 거부감을 줄이며 동시에 광고효과를 유지할 수 있음을 확인하였다. 이러한 결과를 인터넷 광고 제시 방식으로 활용한다면 인터넷 사용자에게 콘텐츠를 방해하여 발생하는 명시적인 거부감(explicit negative attitude)을 줄이면서도 암묵적인(implicit) 광고효과를 얻을 수 있을 것이다.
최근 김한승 교수는 그의 논문 "확률과 시간에 관한 두 가지 퍼즐"(2014)에서 수리기사의 역설을 소개하고 이에 대한 흥미로운 논의를 내놓았다. 김한승(2014)에 따르면, 수리기사 역설에서 '오전'이 참일 확률과 '오후'가 참일 확률은 동일하지만 후회라는 감정의 본성상 '오후'를 선택하는 것이 합리적이다. 본 논문에서 필자는 김한승 교수가 수리기사 역설을 이해, 진단하는 방식에 대해 문제 제기를 하고(1, 2절), 그 역설의 한 가지 가능한 해결 방향에 대해 간략히 논의한다(3절). 필자가 보기에 후회의 감정은 수리기사 역설을 일으키는 중요한 원천이 아니며, 오히려 문제의 상황이 정말로 역설적인 이유는 후회의 부정적인 효용을 고려하지 않는다 하더라도 여전히 퍼즐이 발생하기 때문이다.
기업의 많은 이슈들은 뉴스가치를 부여 받으며 인터넷에 기사화되고 있다. 이러한 관점에서 웹 콘텐츠 내에 게재된 기사의 맥락과 배너광고의 노출 그리고 뉴스의 형태에 따라 광고태도와 기업이미지에는 어떠한 차이가 있는지 확인하고자 하였다. 연구결과 다음과 같다. 첫째, 인터넷의 사회공헌활동 기사 맥락과 뉴스형태에 따른 광고태도는 상호작용효과가 확인되었으며, 인터넷 기사의 맥락이 부정적일 때는 사진과 기사를 함께 제공한 뉴스형태에서 광고태도가 더 효과적인 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 인터넷의 사회공헌활동 기사 게재 시 사진과 기사가 함께 제공되어 혼잡도가 더 높아짐에 따라 인터넷 기사의 부정적 맥락이 상쇄되는 것으로 유추된다. 둘째, 사회공헌활동 기사의 뉴스형태와 광고종류에 따른 광고태도는 상호작용효과가 확인되었으며, 인터넷 뉴스기사 게재 시 기사와 사진을 함께 제공하는 뉴스형태에서는 기업광고가 제품광고보다 광고태도가 더 효과적인 것으로 확인되었다. 셋째, 사회공헌활동의 뉴스형태와 광고종류에 따른 기업이미지는 상호작용효과가 있는 것으로 확인되었다. 인터넷 기사 게재 시 기사와 사진을 함께 게재한 뉴스형태에서는 기업광고 보다 제품광고를 게재할 경우 기업이미지에 더 효과적인 것으로 확인되었다.
이 논문은 한글 뉴스 기사의 댓글에 대한 감정 분류 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기계학습을 이용하는데 본 논문에서는 자질의 가중치를 재조정하는 좀 색다른 방법을 제안한다. 일반적으로 댓글은 독자들이 특정 기사에 대해서 어떠한 감정을 가지고 있는지를 파악하는 중요한 단서가 된다. 그런데 독자들의 감정은 가사에 어떤 분야에 속하느냐에 영향을 받는다. 예를 들면 정치 기사는 부정적인 댓글은 많이 포함하고 있으며 인물 기사는 긍정적인 기사를 많이 포함한다. 이 논문은 이와 같은 댓글의 속성을 이용해서 기사의 원문과 기사의 분야 정보를 이용하여 가중치를 조정한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 신문 기사와 댓글을 수집하여 감정 말뭉치를 구축하였으며 감정자질을 추출하기 위해 감정 사전을 구축하였다. 제안된 시스템의 $F_1$ 척도는 92.2%였으며 원문의 감정 단어와 분야 정보가 댓글의 감정을 분류하는데 중요한 자질임을 알 수 있었다.
방사성폐기물 관리시설에 관한 신문의 관심은 매우 컸으며, 3개월 동안에 480건의 기사를 8개 신문에서 실었다. 사설도 38건이었으나 상황과 사안에 따라 모든 신문이 정형화된 내용과 비판을 하였다. 기사는 대부분 정부의 보도 자료에 의존한 하거나, 시위소식 등을 전하는 단순사안이었고, 심층보도는 이 사업 추진에 가장 큰 장애요소가 되고 있는 지역주민과 시민단체의 반대논리와 여론을 이해할 수 있도록 전달하지 못하였다. 특히 가장 쟁점이 될 수 있는 방사성폐기물의 위험과 안전에 대해서는 68건의 심층 보도 가운데 17건에서만 언급되고 있었는데, 그 내용도 위험성과 안전에 대한 해설이나 분석기사는 아니었다. 결과적으로 신문은 정부와 지역주민간의 갈등을 해결하는 조화의 장을 이끌어 내거나 제공하지 못하였고, 찬성과 반대 측 전문가들에게 공론의 장을 제공하여 사회적 합의를 도출하는데 기여하지는 못하였다. 오히려 많은 기사 보도의 남발로 방사성폐기물 관리시설에 대한 부정적인 이미지를 부각시키는 영향만 남았다고 판단된다.
최근 선정적이고 폭력적인 뉴스 기사 제목의 여과 없는 노출로 인하여 유해한 언어 접촉이 빈번히 이루어지고 있다. 자극적인 단어에 지속적으로 노출되는 것은 인지 능력에 부정적 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 따라서 이를 사전에 판별하여 정보를 수용하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 KoBERT를 기반으로 한국어 뉴스 기사 제목에서 선정성과 폭력성을 검출하고자 한다. 학습을 위한 뉴스 기사 제목들은 인터넷에서 무작위로 총 9,500개의 데이터를 크롤링 하여 수집하였고, 모델의 말단에 NLNet을 추가하여 문장 전체의 관계를 학습했다. 그 결과 선정성 및 폭력성을 약 89%의 정확도로 검출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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