• 제목/요약/키워드: 언론 빅데이터

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텍스트 마이닝을 활용한 융합인재교육정책 동향 분석 -2009년~2020년 교육부보도, 언론보도, 학술지 초록 비교분석- (Analysis of Trends in Education Policy of STEAM Using Text Mining: Comparative Analysis of Ministry of Education's Documents, Articles, and Abstract of Researches from 2009 to 2020)

  • 유정민;김성원
    • 한국과학교육학회지
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    • 제41권6호
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    • pp.455-470
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    • 2021
  • 본 연구는 2009년부터 2020년까지 융합인재교육과 관련된 교육부 보도자료, 언론보도, 학술지 초록을 수집 및 비교 분석하여 키워드 및 주제의 변화 흐름을 정책단계별로 살피고 향후 융합인재교육의 발전 방향과 그 교육적 시사점을 도출하고자 하였다. 교육부 보도자료는 교육부 홈페이지의 뉴스홍보란, 언론보도는 한국언론재단의 빅카인즈, 학술지 초록은 학술연구정보서비스(RISS)에서 수집되었다. 수집된 자료 중 교육부 보도자료는 42건, 언론보도는 1,534건, 학술지 초록은 880건이 연구대상으로 선정하였다. 파이썬 프로그램을 통해 융합인재교육정책단계별로 키워드 빈도분석, 키워드 네트워크분석, 토픽모델링을 수행하였다. 분석 결과, 융합인재교육정책단계에 따라 매체별로 융합인재교육과 관련된 키워드의 빈도와 네트워크에 차이가 나타났다. 매체별로 주로 사용하거나 중요하게 사용되는 키워드와 토픽에 차이가 나타나 융합인재교육정책에 대한 관심의 차이가 존재한다는 것을 확인하였다. 끝으로 교육부 보도자료의 토픽 대부분은 언론보도에서 도출된 토픽과 대응되는 것으로 나타났다. 이 연구의 결과를 통해 도출된 융합인재교육정책에 대한 시사점은 다음과 같다. 정책의제설정 시기부터 지금까지 다양한 주제와 연계하고 대상을 확대하여 변화하고 있는 융합인재교육은 인문학을 포함한 다양한 주제를 연계하는 방안에 대해 고려할 필요가 있다. 또한 매체별로 융합인재교육정책에 관한 관심의 차이가 존재하므로 이에 대한 이해를 통해 정책의 협력적인 발전 방향이 모색될 필요가 있다. 그리고 융합인재교육의 목표인 미래인재 양성을 위한 핵심역량 강화와 융합 소양에 대한 교육부의 지원과 언론의 융합인재교육에 대한 대중의 이해도를 높이기 위한 노력이 요구된다. 끝으로 융합인재교육정책의 평가 및 변동 과정에서 나타날 주제들에 대해 지속해서 분석할 필요가 있다.

양방향 장단기 메모리 신경망을 이용한 욕설 검출 (Abusive Detection Using Bidirectional Long Short-Term Memory Networks)

  • 나인섭;이신우;이재학;고진광
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제4권2호
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    • pp.35-45
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    • 2019
  • 욕설과 비속어를 포함한 악성 댓글에 대한 피해는 최근 언론에 나오는 연애인의 자살뿐만 아니라 사회 전반에서 다양한 형태로 증가하고 있다. 이 논문에서는 양방향 장단기 메모리 신경망 모델을 이용하여 욕설을 검출하는 기법을 제시하였다. 웹 크룰러를 통해 웹상의 댓글을 수집하고, 영어나 특수문자 등의 사용하지 않은 글에 대해 불용어 처리를 하였다. 불용어 처리된 댓글에 대해 문장의 전·후 관계를 고려한 양방향 장단기 메모리 신경망 모델을 적용하여 욕설 여부를 판단하고 검출하였다. 양방향 장단기 메모리 신경망을 사용하기 위해 검출된 댓글에 대해 형태소 분석과 벡터화 과정을 거쳤으며 각 단어들에 욕설 해당 여부를 라벨링하여 진행하였다. 실험 결과 정제하고 수집된 총 9,288개의 댓글에 대해 88.79%의 성능을 나타내었다.

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한국사회에서 소셜 미디어의 성공과 실패 요인 분석: 인터뷰 데이터에 대한 어절분석·네트워크 분석을 중심으로 (Success Factor and Failure Factor of Social Media in Korean Society: Based on the Word Analysis and the Network Analysis on Interview Data)

  • 홍주현;김경희
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.74-85
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    • 2019
  • 싸이월드와 아이러브스쿨 같은 소셜 미디어가 한국사회에서 실패한 요인을 찾기 위해 계층 모델의 관점에서 전문가 인터뷰를 분석했다. 이용자 측면, 매체적 측면, 조직적 측면에서 성공 요인을 찾은 결과, 연결을 통한 소셜 관계를 충족시키고, 이용자 맞춤형 콘텐츠를 제공하고, 소셜 미디어 서비스를 선점한 미디어가 성공했다. 페이스북과 카카오톡이 대표적인 소셜 미디어라고 할 수 있다. 실패한 요인으로는 이용자의 취향이나 욕구를 외면하고, 메시지를 공유하는 플랫폼으로서의 확장에 한계가 있고, 급변한 커뮤니케이션 환경에 대응하지 못한 것을 지적했다. 대표적인 서비스로 아이러브스쿨, 싸이월드, 트위터가 있다. 인터뷰를 통해 소셜 미디어가 생존하려면 환경 변화에 민감해야 한다는 것을 밝혔다. 전문가들은 4차 산업혁명 시대 AI, 빅데이터를 접목한 서비스를 제공하는 등 지속적으로 변화해야 한다는 제안을 했다.

한국 사행산업 관련 뉴스의 빅데이터 분석을 통한 인식 연구 (Study on Perceptions through Big data Analysis on Gambling related News in Korea)

  • 문혜정;김성경
    • 방송공학회논문지
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    • 제22권4호
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    • pp.438-447
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    • 2017
  • 이 연구는 사행산업의 분야인 복권, 체육진흥투표권, 경마, 카지노에 대해 언론에서는 어떻게 다루어지고 있는지를 1990년부터 2015년까지의 뉴스데이터를 의미연결망 분석을 통해 밝혀보고자 하는 연구이다. 기사의 빈도와 연결성을 프레이밍과 시민관심 정도로 재조명 하여 기사에 대한 언론보도자의 의도와 시민의 인식차이를 밝히고, 이를 통해 정책적 특성과 개혁과제를 탐색하였다. 분석결과 복권의 경우 당첨번호, 당첨금, 조작의혹 등 당첨에 대한 부분이 주제인 '사회문제' 형태였으며, 체육진흥투표권의 경우에는 사업입찰, 불법사이트, 발매대상 등 주로 사업추진과 불법사이트에 대한 '의무정보' 종류였고, 경마의 경우 사업장, 홍보, 기사 등으로 사업홍보나 광고 관련 뉴스이었고, 마지막으로 카지노의 경우에는 불법, 도박장, 외국인 등 '주요정보'에 해당하는 논문이었다. 시대에 따라 1990년대에는 카지노, 2000년대에는 복권, 2010년대에는 경마에 대한 기사보도가 많아졌으며, 이에 대한 시민의 반응도 사업비리, 당첨, 시민운동 등의 차이가 있었다. 마지막으로 기사의 빈도와 연결성이 나타내는 프레이밍 정도와 시민의 관심은 '1. 홍보광고(경마), 2. 의무정보(스포츠베팅), 3. 사회이슈(복권), 4. 주요정보(카지노)' 네 가지로 구분되었으며 이 중 사고, 비리 등 주요기사로 구분되는 사회문제가 주요 공공의제로 형성되는 것을 확인할 수 있었다.

세월호 참사에 대한 트위터와 포털뉴스의 의제 순위 상관관계 연구 (A Study on the Agenda Rank-Order Correlation between Twitter and Portal News about Sewol Ferry Catastrophe)

  • 김신구;최은경
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제16권3호
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    • pp.105-116
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    • 2015
  • 2014년 4월 16일 발생한 세월호 침몰 사건은 그 동안의 어떤 사건, 사고 그리고 재난보다 한국 정치 사회 그리고 언론에 상당한 영향을 미쳤다. 이에 본 연구는 세월호 사건이라는 특수성을 고려해, 사건 발생 직후 드러난 트위터와 포털뉴스에서 나타난 의제의 현저성과 두 매체 간의 속성의제들이 어떠한 상관관계를 나타내고 있는가를 의제 순위 상관관계를 통해 탐구해 보았다. 빅데이터 수집을 통해 분석해 본 결과, 첫째 세월호라는 키워드와 연관된 트위터의 의제와 포털뉴스의 의제에 현저성에 차이가 없을 것이라는 가설은 기각되었지만, 두 매체의 의제들의 순위 상관관계는 높은 것으로 나타났다. 연구 결과 두 매체의 의제들은 대부분 서로 공유됨을 알 수 있다. 둘째, 세월호와 연관된 다섯 가지 대상의제들의 트위터와 포털뉴스에서의 속성의제들은 현저성에서 차이가 있었으며, 세 가지 의제들은 순위 상관관계가 높게 나타났고, 나머지 두 의제들은 순위 상관관계가 낮게 나타났다. 이 결과를 통해, 특정 주제에 관해서는 트위터가 포털뉴스와 전혀 다른 의제를 형성, 매체 내에서 공유하였다는 것을 알 수 있다.

기업 문화마케팅의 문화소비자 가치 창출 -융복합문화공간 '슈피겐홀'과 오페라 <스티브 잡스의 혁명>을 중심으로, 애플 스티브 잡스의 10주년 추모 연구- (Creating Cultural Consumer Value in Corporate Culture Marketing. -Focused on Cultural Space 'SpigenHall' and Opera , Apple Steve Jobs' 10th Anniversary Memorial Study-)

  • 오세종
    • 문화기술의 융합
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    • 제6권3호
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    • pp.111-116
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    • 2020
  • 2021년 10월 5일 스티브 잡스 사망 10주년을 추모하는 기업 문화마케팅 사례 연구이다. 기업 문화마케팅은 스티브 잡스의 팬덤을 통해 문화소비자 가치를 도출하고, 기업의 브랜드 이미지 제고와 수익을 달성하고자 한다. 빅데이터에 따르면, 스티브 잡스의 브랜드 이미지는 '혁신', '최초', '창의성', '변화', '디자인'이 도출되었다. 그래서 스티브잡스의 브랜드 이미지와 연관성이 높은 슈피겐코리아의 융복합문화공간 '슈피겐홀'과 전 애플 CEO 스티브 잡스의 소재로 제작된 디지털 오페라 <스티브 잡스의 혁명>의 연관성을 빅데이터로 분석하고, 문화콘텐츠 전문가의 의견을 수렴했다. 슈피겐코리아와 디지털 오페라 <스티브 잡스의 혁명>은 스티브 잡스의 희로애락 스토리, 슈피겐코리아의 VIP 회원의 프리미엄 서비스 제공, 언론홍보는 '국내 최초', 유명 연예인 공연장소와 문화예술 장소로 적합한 강남의 '슈피겐홀', 공연 티켓의 수익은 기부로 기획했다. 본 연구는 남성 CEO만의 인생 스토리 연구와 문화 도시 계획에 적합한 연구이다. 연구의 한계점은 장르별 다양한 작품의 분석과 업종에 따른 소비자 가치 분석 시도가 필요하겠다.

텍스트 마이닝을 이용한 메이커 운동의 트렌드 분석 (Trend Analysis in Maker Movement Using Text Mining)

  • 박찬혁;김자희
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제18권12호
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    • pp.468-488
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    • 2018
  • 메이커 운동은 필요한 물건을 직접 만드는 사람들이 모여, 창의적 만들기를 통해 지식과 경험을 공유하는 사회와 문화의 움직임이다. 그러나 지난 10년간 메이커 운동이 빠르게 성장하면서, 어디까지를 메이커 운동으로 볼 것인지에 대한 공감대가 아직 부족하다. 앞으로의 발전 방향성을 모색하기 위해서는, 지금까지 메이커 운동이 어떻게 변화해 왔는지를 조망하는 것이 필요하다. 본 연구는 메이커 운동에 대한 이슈가 일반 미디어에서 어떻게 변화됐는지를 파악하기 위하여 언론 기사들을 텍스트 기반의 빅데이터 분석 방법론을 활용하여 분석한다. 특히 시간에 따른 관심의 변화를 다각도로 분석하기 위하여 키워드 네트워크 분석과 동적 토픽 모델을 통합적으로 적용한다. 키워드 네트워크는 메이커 운동의 발전을 분석하기 위하여 단어 수준에서 시기별 주요 키워드를 도출하고, 동적 토픽 모델은 메이커 운동이 아우르는 다양한 분야 관점에서 관심도의 변화를 단어와 토픽, 문서의 세 가지 수준에서 파악할 수 있도록 도와준다. 결과적으로 주요 토픽은 창업, 메이커스페이스, 메이커 교육 등이 식별되었고, 주요 키워드는 3D프린터와 기업에서 교육으로 변화된 것을 확인할 수 있다.

Analysis of news bigdata on 'Gather Town' using the Bigkinds system

  • Choi, Sui
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제27권3호
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    • pp.53-61
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    • 2022
  • 4차 산업혁명 기술의 발전으로 가상과 현실의 경계가 모호한 디지털 환경 속에서 MZ세대와 메타버스가 가장 큰 주목을 받고 있다. 이러한 MZ세대에 부합되는 교수학습 방식으로 메타버스가 주목받고 있다. 본 연구에서는 에듀테크 관점에서 언론사 뉴스 분석을 통해 메타버스 플랫폼 중의 하나인 게더타운의 활성화 요인을 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 한국언론재단에서 제공하는 빅카인즈 시스템을 이용하여 빅데이터 관점에서 분석해 보았다. 그 결과 COVID-19 팬데믹 이후에 나타날 미래교육에서 '게더타운'의 활용도는 크게 증가할 것으로 예상된다. 둘째, 연관어와 워드크라우드 분석에서, '비대면'이나 '대학' 그리고 '신입생' 등 교육 관련 용어들의 가중치가 비교적 높게 나타났으며, '메타버스', '메타버스 플랫폼'을 포함하여, '코로나19'나 '아바타' 등의 용어도 중심적인 위치에 있는 것으로 나타났다. 셋째, 네트워크 분석에서 도출된 주요 용어로는 '코로나19, 아바타, 대학생, 진로, 유튜브' 가 포함되어 있는 것으로 나타났다. 이러한 여건 하에서, 본 연구 결과는 메타버스 플랫폼의 하나인 게더타운의 향후 교육 영역에서의 활용이 보다 활성화 되는데 크게 기여할 것으로 기대된다.

R을 이용한 사회연결망 분석에 대한 고찰 (A reviews on the social network analysis using R)

  • 최경호;유진아
    • 한국융합학회논문지
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    • 제6권1호
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    • pp.77-83
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    • 2015
  • 최근 들어 사회연결망분석을 이용한 연구가 정치학, 언론학, 행정학 등의 사회과학 영역은 물론이고 나아가 자연과학 영역에 이르기까지 여러 분야에서 다양하게 이루어지고 있음에도 불구하고, 분석 도구의 소개에 대한 연구는 많지 않은 실정이다. 즉 사회연결망분석을 수행하기 위해서는 목적에 맞는 자료의 수집과 함께 분석 도구를 이용한 통계값 도출 및 시각화된 결과가 있어야 가능하지만, 아직까지 이를 체계적으로 설명한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 향후 사회연결망분석을 이용하여 연구를 수행하려는 연구자들에게 도움을 주고자, 무료 분석도구인 R프로그램을 이용한 분석과정을 자료입력부터 해석에 이르기까지를 실증자료를 이용하여 소개하고자 한다. 본 연구에서 활용되는 실증자료는 '한국학술지인용색인 DB'에서 제공하는 자료 중, 식품관련 국내학술지의 피인용자료이다. 연구방법론으로서의 사회연결망분석은 통계분석의 보완인 동시에 기존 연구방법을 대체하는 새로운 패러다임인 바, 본 고찰연구는 사회연결망분석의 활성화에 기여할 것이다.

신재생에너지 동향 파악을 위한 토픽 모형 분석 (Topic Model Analysis of Research Trend on Renewable Energy)

  • 신규식;최회련;이홍철
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제16권9호
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    • pp.6411-6418
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    • 2015
  • 기후변화 및 환경오염에 대응하기 위해 신재생에너지 정책 연구가 증가하고 있다. 신재생에너지는 녹색산업과 녹색기술로 대표되는 새로운 성장 동력 기술이다. 현재 우리나라는 태양광, 풍력, 수소연료전지 등 3대 전략부분에 신재생에너지 보급 및 기술개발사업에 대한 투자가 이루어지고 있지만 아직은 초기 단계로, 연구 방향 및 투자 분야에 대한 불확실성을 줄이는 것이 무엇보다도 시급한 실정이다. 따라서 본 연구는 빅데이터(big data) 분석방법 중 텍스트 마이닝(Text mining method)과 토픽 모델링 기법(multinominal topic model)을 신재생에너지와 관련된 최근 10년간의 우리나라 언론기사에 적용하여 국가 정책의 핵심이슈 및 세계적인 연구 트렌드를 분석하고, 성장 가능성이 있는 신재생에너지 분야를 예측하였다. 정보통신기술을 바탕으로 한 연구결과는 신재생에너지 분야에 활발히 적용될 것으로 예측된다.