• 한국언론정보학보
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• 제22권
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• pp.211-247
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• 2003

본 연구는 재미 한인 이민자들의 교육수준, 체류기간, 영어실력 변인들이 전통 뉴스매체(텔레비전, 신문, 라디오, 시사잡지)와 뉴스 웹 이용에 어떻게 영향을 주고, 전통뉴스매체와 웹 이용은 그들의 정치지식, 정치관심, 정치활동 참여 증진에 유의미한 영향을 미치는 지를 고찰했다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 교육, 체류기간, 영어실력 변인들은 주류사회의 전통 뉴스매체의 매개적 역할을 거쳐 한인 이민자들의 정치지식, 정치관심, 정치활동참여를 증진시키는 것으로 나타났다. 둘째, 한인 이민자들에 의한 미국 뉴스 웹 이용은 주류정치에 대한 관심을 증진시키는 것으로 나타났다. 셋째, 한국어 전통 뉴스매체 이용 역시 주류정치에 대한 관심을 증진시키는 것으로 나타났다. 넷째, 한국어 뉴스 웹사이트 이용은 정치사회화에 유의미한 역할을 하지 못하는 것으로 나타났다. 결론적으로 이민자들의 주류 정치사회화 과정에서는 인터넷 웹사이트가 제공하는 뉴스보다는 전통매체 특히, 주류사회의 전통뉴스매체의 역할이 매우 중요한 것으로 밝혀졌다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.451-454
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• 2020

딥러닝 기술을 이용한 정치적 성향의 편향성 분류를 위하여 신문 뉴스 기사를 수집하고, 머신러닝을 위한 학습 데이터를 구축하였다. 학습 데이터의 구축은 보수 성향과 진보 성향을 대표하는 6개 언론사의 뉴스에서 정치적 성향을 이진 분류 데이터로 구축하였다. 뉴스 기사의 수집 방법으로 최근 이슈들 중에서 정치적 성향과 밀접하게 관련이 있는 키워드 15개를 선정하고 이에 관한 뉴스 기사들을 수집하였다. 그 결과로 11,584개의 학습 및 실험용 데이터를 구축하였으며, 정치적 편향성 분류를 위한 머신러닝 모델을 설계하였다. 머신러닝 기법으로 학습 및 실험을 위해 형태소 단위의 임베딩을 이용하여 문장 및 문서 임베딩으로 확장하였으며, SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 정치적 편향성 분류 실험을 수행한 결과로 75%의 정확도를 달성하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권2호
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• pp.309-318
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• 2017

본 연구는 소셜 미디어 정치 뉴스의 논조와 프레임 유형 및 특성을 분석한 것이다. 소셜 미디어 뉴스는 트위터나 페이스북 등 SNS를 기반으로 자유롭게 정보를 공유하고 누구나 기사를 작성하고 편집할 수 있는 특성으로 인해 기존 미디어가 따라올 수 없을 만큼 의견의 다양성을 실현시키고 있다. 이에 구체적으로 소셜 미디어 뉴스가 어떻게 기존 미디어와 차별적으로 뉴스를 형성하고 있는지, 어떠한 뉴스 프레임으로 여론을 형성하고 있는지 살펴보고자 국내 소셜 뉴스매체인 '위키트리'를 대상으로 '대통령선거' 키워드 검색을 통해 총 419건의 기사를 추출한 후 내용분석을 실시하였다. 그 결과 소셜 미디어 정치 뉴스의 논조와 프레임 유형은 보도인물, 게재유형, 정보원, 주제범주, 현 정권에 대한 태도에 따라 유의미한 차이를 보였는데 심층성이 부족하고 연성화가 뚜렷해져 기존 미디어가 가지는 정치 뉴스의 한계를 여전히 벗어나지 못하고 있는 것으로 해석된다. 소셜 미디어 정치 뉴스의 논조는 개연적, 구체적이기 보다 당위적, 추상적인 것으로 나타났고 주로 감성, 전략, 일화 중심의 프레임을 사용하고 있는 것으로 나타났기 때문이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.641-644
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• 2012

트위터에서 정치 성향을 가지거나 관심이 있는 트위터 사용자는 관심있는 정치 인물이나 단체에 대한 뉴스 기사에 대해 자신의 의견을 남기거나 그대로 인용하게 된다. 또한, 자신의 의견과 공감하거나 비공감하는 트윗에 대해서 리트윗을 하거나 추가적인 자신의 의견을 언급하기도 한다. 본 논문에서는 이슈가 되고있는 정치 뉴스 기사에 대해 관심 있는 트위터 사용자들을 찾아 트위터 사용자들 간의 트윗 문서들 사이에서의 관계 정보를 가지는 사용자 네트워크에서의 트위터 사용자들의 성향을 분류해주는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 검증하기 위해 트위터에서 이슈가 된 정치 뉴스 기사들과 각 뉴스 이슈를 언급한 트위터 데이터에서 트윗 문서 내용 유사도 기반 분류 방법과의 비교 실험 하였다. 실험 결과에서 사용자간의 관계 정보를 이용한 성향 분류 방법이 유효함을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.519-521
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• 2023

온라인 뉴스 플랫폼의 발전은 에코 챔버(echo chamber) 효과와 정치적 양극화를 심화시키며, 이를 완화하기 위한 선행 연구로 뉴스 기사의 정치적 성향을 판단하는 연구가 필요하다. 기존 연구는 외부 지식 그래프를 활용하여 뉴스 기사의 텍스트 정보를 더욱 풍부하게 표현한다. 그러나, 외부 지식을 임베딩하는 지식 그래프 임베딩(knowledge graph embedding, KGE) 방법은 다양하며, 각 KGE 방법이 정치적 성향 예측 정확도에 미치는 효과에 대해서 충분히 연구되지 않았다. 본 논문에서는 정치적 성향 예측에 외부 지식의 활용을 최대화하기 위한 다양한 KGE 방법들의 효과를 분석한다. 실험 결과, 외부 지식 그래프 내의 개체들 간 복잡한 관계를 간단하고 정확하게 표현 가능한 ModE 방법을 활용하는 것이 정치적 성향 예측에 가장 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.628-644
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• 2021

이 연구는 유튜브 시사정치채널 이용자들의 뉴스 인식에 영향을 미치는 변인들을 탐색하는데 주된 목적이 있다. 기존 연구들은 언론과 유사한 역할을 수행하는 유튜브 채널들의 여론 영향력을 정치적 양극화, 가짜뉴스, 확증 편향 등의 측면에서 살펴보고 규범적 비판을 제공하는 데 치중되어 있다. 이 연구는 그러나 유튜브 등장과 더불어 이용자 뉴스 인식에 나타난 변화와 의미를 살펴보고자 했다. 이를 위해 유튜브 시사정치채널 이용 경험이 있는 이용자 대상 온라인 서베이를 시행했다. 연구 결과 유튜브 시사정치채널 이용자들의 뉴스 관점은 전문직 저널리즘 관점에서의 뉴스 인식과 더불어 디지털 환경에서 새롭게 추가된 뉴스 인식이 혼재되어 있는 것으로 나타났다. 이 결과를 토대로 연구자는 플랫폼 환경에 대한 전문직주의 언론의 대응 방향에 관한 함의를 검토해 보았다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.575-582
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• 2020

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.

• 한국전자거래학회지
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• 제17권1호
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• pp.173-187
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• 2012

뉴스 이용 경로가 오프라인 신문에서 온라인 뉴스 매체로 이동하면서, 새로운 여론 형성의 기제로 대두된 댓글에 대한 연구가 많이 이루어져왔다. 댓글에 대한 연구는 주로 댓글의 품질이나 영향력 유무, 여론 형성 기능 등을 중심으로 이루어져왔다. 그런데, 댓글의 여론 형성 기능에 대한 연구 외에, 정치적 민감도가 높은 이슈에 대한 매체별 논조와 개인의 정치성향에 따른 연구는 찾아보기 힘들다. 특히, 이용자의 사회정체성과 정치성향이 그들의 매체선택과 해당 매체에서 접하는 댓글에 대한 인식에 어떠한 영향을 미치는지에 관한 연구는 거의 없었던 것으로 보인다. 이에 본 연구는, 이용자들이 온라인 뉴스 매체와 자신의 정치성향이 유사한 정도에 따라 해당 댓글의 신뢰도, 영향도 등을 다르게 평가하는지에 대해 사회 정체성 이론의 관점에서 살펴보았다. 이를 위해 '개인과 온라인 뉴스 매체 간 정치성향의 유사성'을 독립 변수로 놓고 '댓글에 대한 일반적인 인식'과 '정치성향이 각기 다른 매체의 댓글에 대한 인식'을 종속 변수로 하여 양 변수의 관계를 분석하였다. 동 연구는 댓글 읽기에 초점을 두고 처음으로 정치성향에 따른 매체 이용 패턴과 댓글에 대한 인식을 연구하여 분석했다는 데 학문적 의미를 찾을 수 있을 것이다. 또한, 온라인 뉴스 매체별 댓글 인식의 차이는 댓글 읽기의 중요성과 공론장으로서의 댓글이 유효함을 증명한데 그 의미가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.69-78
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• 2019

박근혜 대통령 국정농단 사태 기간에 청소년 206명, 대학생 518명, 장년층 302명, 총 1,026명을 대상으로 텔레비전 시청자 연령대와 국내 언론사 뉴스 신뢰도에 대해 측정하고 두 독립변수가 이들의 정치 관여도 및 저항적 행위의도에 미치는 영향을 설문조사를 통해 살펴보았다. 연구결과, 첫째, 연령대별로 정치 관여도와 저항적 행위의도에 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다. 대학생이 가장 높은 정치 관여도와 저항적 행위의 도를 보였으며 뒤를 이어 청소년, 장년층 집단이 나타났다. 둘째, 텔레비전 시청자의 국내 언론사 신뢰 정도가 정치 관여도와 저항적 행위의도에 미치는 영향을 살펴보았다. KBS 뉴스와 MBC 뉴스에 대한 신뢰도가 높을수록 정치 관여도와 저항적 행위의도가 낮은 것으로 나타났고, SBS 뉴스와 JTBC 뉴스에 대한 신뢰도가 높을수록 정치 관여도와 저항적 행위의도가 높은 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.586-593
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• 2018

1967년 뉴스릴의 탄생은 영화사에서 작은 혁명이었다. 뉴욕 뉴스릴은 1972년도에 제 3세계 뉴스릴이 되었다. 제 3세계 뉴스릴은 탄생의 목적을 '텔레비전 뉴스에 대한 대안의 제공'이라고 분명하게 명시하면서 제작시스템과 배급시스템의 변혁을 예고하였다. 제 3세계 뉴스릴에서 활동하던 크리스틴 최는 이후 그녀의 작품들을 통해 뉴스릴에서 제시하였던 정신을 계승하였다. 본 논문은 제 3세계 뉴스릴과 뉴스릴을 대표하는 크리스틴 최를 통해 뉴스릴집단의 생산양식과 스타일/미학을 이야기하고자 한다. 그들의 활동은 출발부터 정치적이었으며 논란을 일으켰다. 그들은 제작주체가 누구여야 하는지, 배급시스템이 어떠해야 하는지 고민했으며 치열한 논쟁을 통해 협업생산, 집단정체성 등을 획득하였고 그것이 그들 작업의 토대가 되었다. 크리스틴 최는 제 3세계 뉴스릴의 중심인물로서 그녀의 작품은 인종문제와 젠더문제에 집중하고 있다. 그녀의 작품은 언제나 정치적이고 동시에 역사적이다.