인터넷의 등장은 신문과 방송 매체에 국한되었던 언론의 역할을 새로운 매체로 확장하는 환경의 변화를 가져왔고, 인터넷 매체는 새로운 미디어로 각광을 받게 되었다. 이에, 각 언론사들고 인터넷 포탈 등은 인터넷 매체의 영향력 확보를 위해 적극적인 전략을 가지고, 자본과 인력을 투입하고 있다. 본 연구는 인터넷 뉴스 사이트에 대한 이용자의 만족도 조사를 통하여 인터넷 뉴스 만족도에 영향을 미치는 요인과 인터넷 뉴스 종류별 만족도 차이를 분석한 것이다. 그 결과 인터넷 뉴스 사이트의 제작과 운영에 있어 중요하게 다루어져야 할 기준과, 인터넷 뉴스 종류별 만족도 현황을 제시하였다. 특히, 종류별 만족도 차이의 검증은 기존 연구에 있어서 시도되지 않았던 것으로 그 의의가 있다고 할 수 있겠다.
현대 사회에서는 복잡하고 넘쳐나는 정보들을 스마트한 기술을 통해 지식 기반으로 제공한다. 이에 따라 정보를 기반으로 한 대표적인 콘텐츠인 인터넷 뉴스 또한 지식 기반의 제공이 필요하다. 하지만, 현재 인터넷 뉴스는 정보를 노출하는데 편향되어 있다. 따라서 본 연구에서는 행동 기반의 뉴스를 통해 실 사용자들에게 유용한 정보를 제공해주는 것을 목표로 한다. 결론적으로 지식 기반의 뉴스는 "사용자가 예측할 수 있고 행동할 수 있도록 돕는 정보로 제공되어야 한다."라는 결론을 도출해냈으며, 이는 지식 기반의 인터넷 뉴스 콘텐츠를 위한 행동 분류를 제시하였다는 점에서 의미가 있다.
스마트폰과 태블릿PC 등의 스마트기기의 확산으로 모바일 기반 인터넷의 이용률이 눈에 띄게 증가하였으며, 이로 인해 모바일 인터넷의 영향력도 중요해졌다. 따라서 본 연구는 지난 일주일동안 모바일 인터넷을 통해 뉴스를 본 뉴스 이용자의 어떠한 특성들에 따라 정치, 경제, 사회적 주요 현안에 대한 의견을 형성할 때 모바일 인터넷의 영향을 받는지 파악하고자 수행되었다. 이를 위해 한국 언론 진흥재단의 2016년과 2017년의 언론수용자 의식조사의 자료를 분석에 사용하였다. 모바일 인터넷 뉴스 이용자의 성별, 연령, 학력, 가구소득, 뉴스 이용일수, 뉴스 이용시간, 언론사 애플리케이션 이용일수, 뉴스모음 애플리케이션 이용일수, 포털 이용일수, 언론사 공식 홈페이지 이용일수를 뉴스 이용자의 특성으로 지정하였다. 모바일 인터넷 의견 형성 여부에 뉴스 이용자의 어떠한 특성이 영향을 미치는지 알아보기 위해 다중 로지스틱 회귀를 적합하고 해석하였다.
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.
인터넷 상에서의 허위정보 생산과 유통은 주로 가짜 뉴스를 통하여 이루어진다. 과거에는 신문이나 공중파 TV등 뉴스 기사의 생산과 유통이 매우 제한적이었지만 지금은 인터넷의 발달로 누구나 쉽게 뉴스를 생산하고 유통할 수 있다. 뉴스 생산의 용이성은 정보 공유의 즉각성과 수월성이라는 장점을 제공하지만 반대로 불확실한 뉴스 남발로 인한 정보의 신뢰성 하락과 선량한 피해자를 양산하는 단점 또한 존재한다. 이는 가짜 뉴스가 사회적 문제로 대두되고 있는 이유이다. 에이전트나 스파이더 등의 소프트웨어를 통해 인터넷으로 급속도로 전파되는 가짜 뉴스를 전통 방식인 소수의 전문가가 수동으로 잡아내는 것은 불가능하다. 이에 기술발달로 잡아내기 힘들어진 가짜뉴스에 대해, 역으로 발달된 기술을 활용하여 잡아내려는 시도가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 가짜뉴스를 판별하는 다양한 기법들을 탐색하고 해결방안을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 중복 데이터가 가장 많은 인터넷 뉴스 상에서 중복 뉴스를 제거하는 경우 중복 뉴스로 판단되는 유사 중복 문서를 제거할 때 정보의 유실이 발생한다. 본 논문에서는 인터넷 뉴스를 대상으로 유사 중복 뉴스를 제거할 때 발생하는 정보의 유실을 해결하기 위해 제거 된 뉴스와 결합하여 새로운 뉴스를 만드는 중복 뉴스 결합 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 뉴스의 기본 문장과 탐지된 중복 뉴스의 문장 간의 관계 유사도를 활용하여 유실 된 정보를 파악하고 파악된 결과를 기본 뉴스에 결합하여 정보의 유실을 최소화 시키는 것을 실험을 통해 보였다. 향후 뉴스분야뿐만 아니라 중복 문서 제거가 필요한 문서를 다루는 모든 분야에서 정보의 유실을 최소화하기 위한 방법으로 활용할 수 있을 것으로 기대 한다.
현재 인터넷 공간은 사람들의 관심사나 사회적인 이슈들을 반영하고 있다. 사회적으로 어떤 사건이 발생하면 그 사건에 관한 뉴스 기사나 관련된 다양한 콘텐츠들이 생성되어 여러 사람들에게 소비되고 공유된다. 뿐만 아니라 이와는 반대로 인터넷 공간에서 사람들에게 많은 관심을 받거나 이슈가 된 사건이 사회적인 관심거리가 되기도 한다. 최근에는 인터넷 공간에서 발생하는 정보 검색이나 콘텐츠 생성 패턴을 분석하여 실제 사회에서의 이슈나 트렌드를 예측하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 논문에서는 인터넷을 기반으로 분석한 자료와 전문 기관에서 분석한 자료의 상관관계를 분석하고자 한다. 그 중 최근 뉴스나 콘텐츠가 많이 생산되는 2012년 대통령 선거 후보에 관한 인터넷 뉴스 기사량과 전문조사 기관에서 발표한 각 후보의 지지율을 보이고 두 자료 간의 상관관계를 분석한다. 그리고 실험 결과로 대선 후보들의 기사 점유율과 발표된 지지율에 높은 상관관계가 있음을 보인다.
인터넷의 영역이 확대됨에 따라 인터넷에서 다양하고 많은 정보를 제공받게 되었다. 뉴스의 영역도 그중 하나로 신문사, 방송사 등의 많은 언론사들이 인터넷으로 서비스를 확대함에 따라 뉴스 정보의 과다현상이 일어나게 되었다. 이 때문에 사용자는 방대한 뉴스들 중에서 원하는 뉴스만 걸러서 보기를 원하게 되었고 이를 위한 뉴스 필터링 방법이 연구되었다. 뉴스 필터링 기술들은 주로 사용자의 관심 사항을 예측하여 제공해 주는 뉴스 추천 시스템을 위한 기술 개발에 초점을 두었다. 그러나 기존의 뉴스 필터링 기술들은 사용자의 관심 있어할 만한 뉴스를 추천할 뿐, 관심 없는 뉴스를 제외시키지는 못한다. 예를들어, 어떤 특종 사건이 생기면 이 사건을 보도하기 위한 뉴스들이 각 언론사 마다 생성되고, 뉴스 추천서비스를 사용하는 사용자는 기존의 뉴스 필터링 방법에 의해 사용자가 관심 있다고 예측되는 이 사건에 대한 뉴스를 제공받게 된다. 그러나 사용자가 이미 추천된 뉴스 중 하나의 뉴스 혹은 그와 동일한 내용의 다른 언론사에서 제공되는 뉴스를 읽었다면 추천된 뉴스는 이미 알고 있는 정보이므로 사용자는 이 뉴스에 대하여 관심이 없을 것이다. 기존의 뉴스 필터링 방법은 추천 시 중복된 뉴스를 제거하지 못하는 문제점을 지닌다. 이 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 육하원칙 기반의 필터링 방법을 제시하고, 실험을 통해 이 논문이 제시한 방법의 장단점을 보인다.
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.
사회구성원들의 인터넷 사용이 크게 증가하고 있는 만큼 인터넷언론은 우리 시대에 많은 영향을 미치고 있다. 대표적인 국내 인터넷언론인 '오마이뉴스'는 오늘날 국내 독립 인터넷 뉴스를 대표하는 젊은 대안언론으로 평가받고 있으며, 인터넷뉴스의 특징을 보여주는 전형적인 사례이기도 하다. 본 논문은 오마이뉴스 보도기사의 처리과정에서 단계별로 생성되는 기록정보와 그에 해당되는 기술요소를 추출하였고, 메타데이터 설계방안 도출을 위하여 국내외 메타데이터 표준 사례를 분석하였다. 국내 메타데이터 표준은 2010년 10월에 발표된 기록관리 메타데이터 공공표준안을 대상으로 하였으며, 외국 메타데이터 표준 연구는 보존 메타데이터를 위한 PREMIS 데이터 사전으로 하였다. 국내외 사례연구를 바탕으로 이용자 접근의 용이, 연관정보와의 연결, 행위이력의 축적 등에 중점을 두어 메타데이터를 재설계하였다. 오늘날 대중매체의 기록관리 연구에서 인터넷매체를 비롯한 뉴미디어에 대한 연구는 미미한 수준에 있다. 이미 언론정보학, 정보통신학, 커뮤니케이션학 등의 외부 학계에서는 인터넷 매체에 대한 연구가 심도 있게 이루어지고 있다. 인터넷 매체에 대한 다양한 분야의 연구들은 앞으로 이루어질 대중매체 기록관리 연구에 있어서 반드시 고려되어야 할 것이라 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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