• 정보화정책
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• 제31권1호
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• pp.3-31
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• 2024

본 연구는 ChatGPT로부터 촉박된 생성형 인공지능에 대해 국내의 특수성을 고려한 대중의 우려를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 유튜브에서 102개의 윤리 관련 뉴스 영상에 포함된 댓글을 파이썬 스크래퍼를 개발하여 수집하였으며, 텍스톰을 통해 형태소 분석 및 전처리를 통해 15,735개 댓글을 대상으로 상관토픽모델(CTM)을 통해 분석하였다. 분석 결과, 뉴스 영상에 포함된 댓글의 주요 토픽은 '법적 및 윤리적 고려 사항', '지적 재산권 및 기술', '기술 발전과 인류 미래, 정보 처리에서 인공지능의 잠재력', 'AI에서의 감정 지능 및 윤리적 규제', '인간모방' 등 6개로 확인되었다. 또한 6개의 토픽을 10% 이상의 상관계수 값을 보이는 관계로 구조화한 결과 '법적 및 윤리적 고려 사항', 'ChatGPT의 데이터 생성 관련 이슈(지적 재산권 및 기술, 정보 처리에서의 인공지능의 잠재력, 인간모방', '인류 미래에 대한 두려움(기술 발전과 인류 미래, AI에서의 감정 지능 및 윤리적 규제)' 등 3개로 구조화할 수 있었다. 이를 바탕으로 ChatGPT로 인해 촉발된 생성형 인공지능에 관한 관심과 더불어 다양한 우려가 공존하고 있는 것을 확인하였고, 국내의 역사적 및 사회적 맥락을 반영한 특수성을 가진 우려도 존재하고 있음을 확인하였다. 이러한 결과를 통해 데이터 공정성에 대한 국가 주도의 노력이 필요함을 제안하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.153-167
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• 2019

이번 연구는 지상파 TV, 중앙일간지, 지역지, 등 총 37개의 보도 매체의 2019년 강원도 대형 화재 보도를 분석하여 미디어의제를 파악하고 매체별, 시기별 미디어의제를 비교, 분석하였다. 토픽모델링 알고리즘과 의미망 분석을 활용한 연구는 네트워크 미디어의제의 구성을 분석하고 QAP 상관분석을 활용하여 매체간 의제 설정 효과도 검증하였다. 분석 결과, 2019년 강원도 화재 보도에서는 이재민 지원과 정치권 갈등 속성을 중심으로 다소 선정적인 미디어의제가 형성되었고 시기별, 매체별 미디어의제 간 유사성이 높은 것으로 나타났다. 이번 연구는 네트워크 의제설정 모델을 토대로 의미망 분석 도구를 활용해 대량의 기사를 분석하면서 기존의 빈도분석과는 구별되는 조사방법론을 구현한 연구라는 점에서 또 하나의 의미를 가질 수 있다.