• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제21권10호
• /
• pp.344-355
• /
• 2021

제21대 총선(2020년 4월 15일) 때부터 투표 연령이 만 18세로 낮아짐에 따라 투표를 처음 하는 유권자의 정치 뉴스 이용, 정치 관심의 동기, 정치 매체 신뢰도를 살펴보았다. 이어서 이들의 정치효능감이 투표 의도에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 참여 대상자의 설문을 통한 연구 결과 유권자의 정치 뉴스 이용은 TV와 포털을 중심으로 정치 정보를 획득하고 있었다. 그리고 이들은 전통적인 매체인 라디오와 신문의 이용이 낮게 나타났다. 또한 미디어가 전달하는 기사를 통해 정치에 관심을 갖게 되었으며, 지상파 TV의 보도와 토론회의 통해 제공되는 정치 정보를 신뢰하는 것으로 나타났다. 끝으로 이 세대들도 정치효능감이 높을수록 투표참여의지가 높은 것을 확인할 수 있었다. 정치에 상대적으로 관심이 낮은 것으로 평가받는 젊은 세대의 정치 참여를 높이기 위해서는 미디어의 역할이 중요함을 재확인할 수 있었다.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.59-73
• /
• 2009

키워드 추출은 정보검색, 문서 분류, 요약, 주제탐지 등의 텍스트 마이닝 분야에서 기반이 되는 기술이다. 대용량 전자문서로부터 추출된 키워드들은 텍스트 마이닝을 위한 중요 속성으로 활용되어 문서 브라우징, 주제탐지, 자동분류, 정보검색 시스템 등의 성능을 높이는데 기여한다. 본 논문에서는 인터넷 포털 사이트에 게재되는 대용량 뉴스문서집합을 대상으로 키워드 추출을 수행하여 분야별 주제를 제시할 수 있는 키워드를 추출하는 새로운 기법을 제안한다. 기본적으로 키워드 추출을 위해 기존 TF-IDF 모델을 고찰, 이것의 6가지 변형식을고안하여 이를 기반으로 각 분야별 후보 키워드를 추출한다. 또한 분야별로 추출된 단어들의 분야간 교차비교분석을 통해 불용어 수준의 의미 없는 단어를 제거함으로써 그 성능을 높인다. 제안 기법의 효용성을 입증하기 위해 한글 뉴스 기사 문서에서 추출한 키워드의 질을 비교하였으며, 또한 주제 변화를 탐지하기 위해 시간에 따른 키워드 집합의 변화를 보인다.

• 한국언론정보학보
• /
• 제57권
• /
• pp.7-32
• /
• 2012

이 연구는 언론사닷컴 편집기자가 수행하고 있는 노동의 특성과 이들이 처해 있는 노동 환경을 구체적으로 살펴봄으로써 언론사닷컴 편집기자의 왜곡된 노동 현실을 살펴보기 위한 것이다. 연구결과, 언론사닷컴 편집 조직은 운영에서 직 간접적으로 종이신문의 영향을 받고 있는 것으로 확인됐다. 노동 조건이 제대로 갖춰지지 않은 언론사닷컴 편집기자가 처해 있는 노동 현실은 언론사닷컴 편집 조직의 특성에 기인한다고 볼 수 있다. 그리고 언론사닷컴 편집기자가 수행하고 노동에서는 다른 저널리스트와는 달리 전문가로서 위상을 찾아보기 어려웠다. 언론사닷컴 편집기자의 실무에서는 이용 트래픽이 가장 중요한 고려 요소인 것으로 확인됐다. 또한 언론사닷컴 편집기자의 노동 환경을 개선하기 위한 현실적인 방안은 언론사닷컴 편집시스템의 정상화와 깊은 연관이 있었다. 언론사닷컴 편집기자의 위상을 제고할 수 있는 가장 현실적인 방안 중 하나는 언론사닷컴의 편집권 확보인 것이 확인됐다. 한편, 언론사닷컴 편집기자의 노동 현실은 다른 온라인 언론노동자에게도 투영될 수 있다. 독립 인터넷신문 역시 이용 트래픽에서 자유롭지 못한 상황에서 기자가 취재보다는 유통을 고려한 편집에 더 많은 노력을 기울이는 현실은 언론사닷컴 편집기자와 다르지 않다. 포털의 뉴스편집자 역시 마찬가지 상황이다. 따라서 우리나라 온라인 저널리즘의 질을 높이기 위해 가장 시급하게 논의되어야 할 것은 인터넷 뉴스미디어의 편집기자나 편집자에 대한 전문성 강화와 저널리스트로서의 위상 제고다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제16권12호
• /
• pp.317-325
• /
• 2018

새로운 경제적 가치를 창출하고 국가경쟁력을 강화할 목적으로 세계 각국의 정부와 주요 민간 기업들은 빅데이터에 지속적인 관심과 과감한 투자를 하고 있다. 뉴스와 같이 객관적인 데이터를 수집하기 위해서, 데이터 무결성 및 품질의 확보는 전제되어야 한다. 포털 뉴스와 같이 객관적이고 방대한 데이터를 바탕으로 의사결정이나 트렌드 분석을 하고자 하는 연구자나 실무자의 경우, 기존 크롤러 방식을 이용할 경우 데이터 수집 자체가 차단되는 문제점이 발생한다. 본 연구에서는 Amazon Web Services (AWS)에서 제공하는 클라우드 서비스 플랫폼을 이용하여 기존 크롤러 방식의 문제점을 해결하여 웹 데이터를 수집하는 방법을 구현하였다. 또한 이를 바탕으로 국민의 안전과 직결되는 가스 안전 관련 기사를 수집하여 가스 안전과 관련된 이슈를 분석하였다. 본 연구를 통해 가스 안전을 확보하기 위해 5가지 분류, 즉 사고/발생, 예방, 유지/관리, 정부/정책, 그리고 대상 등을 기준으로 가스 안전을 위한 전략이 수립되고, 체계적으로 운영되어야 함으로 확인하였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제17권4호
• /
• pp.49-55
• /
• 2019

본 연구는 빅데이터 분석방법인 텍스트마이닝을 이용한 부동산시장 동향분석에 관한 연구로 자료는 2016년 8월부터 2017년 8월까지의 포털사이트인 네이버에 게시된 인터넷 뉴스를 통해 수집하였다. TF-IDF 분석결과, 주택, 분양, 가구, 시장, 지역 순으로 빈도가 높게 나타났고 대출, 정부, 대책, 규제 등 정책과 관련된 단어들도 많이 추출되었으며 지역관련 단어는 서울의 출현빈도가 가장 많은 것으로 나타났다. 지역과 관련된 단어 조합은 '서울-강남', '서울-수도권', '강남-재건축', '서울-재건축'의 출현빈도가 많은 것으로 나타나 강남지역 재건축에 대한 사람들의 관심과 기대가 높은 것을 알 수 있다.

• 산업융합연구
• /
• 제20권6호
• /
• pp.27-35
• /
• 2022

본 연구는 뉴스 빅데이터에 나타난 메타버스 관련 이슈들을 교육관점에서 분석하여 그 특징을 탐색하고, 메타버스의 교육적 활용가능성 및 미래교육에 대한 시사점을 제공하는데 목적이 있다. 이를 위해 포털사이트에서 검색되는 메타버스 관련 뉴스 데이터를 41,366건 수집하였고, 대표적인 용어 가중치 모델인 TF-IDF를 이용하여 추출된 모든 키워드의 가중치 값을 계산하여 순위화한 후, 워드클라우드로 시각화 분석을 수행하였다. 또한 정교한 확률기반 텍스트마이닝 기법인 토픽모델링(LDA)을 활용하여 주요 토픽들을 분석하였다. 연구결과 교육관점에서 메타버스의 핵심 이슈로는 플랫폼 산업, 미래인재, 기술의 확산 등과 같은 주제가 도출되었다. 또한, 기술, 직업, 교육이라는 세 개의 핵심 주제로 2차 데이터 분석을 실시한 결과 미래교육에서 메타버스는 교육플랫폼의 혁신, 미래 직업의 혁신, 미래 역량의 혁신과 관련한 이슈를 갖는 것으로 나타났다. 본 연구는 방대한 양의 뉴스 빅데이터를 단계적으로 분석하여 교육관점에서 이슈를 도출하고 미래교육에 대한 시사점을 제공하였다는 데 의의가 있다.

• 한국식품위생안전성학회지
• /
• 제32권2호
• /
• pp.96-100
• /
• 2017

인터넷과 스마트폰의 보급과 함께 사람들은 관심 있는 정보를 포털사이트에서 실시간으로 검색할 수 있게 되었다. 그에 따라 빅데이터가 비정형적으로 형성되고 이를 이용하기 위한 연구 분야가 발전하고 있다. 최근 식품분야에서도 빅데이터를 활용한 연구의 필요성이 꾸준히 제기되고 있다. 본 연구는 국내 최대 규모의 포털 사이트인 네이버의 검색 통계를 활용하여, 사람들의 연관 검색어 빈도에 따른 식품안전 사고 원인 식품과 식중독 원인 병원체들의 관계를 분석하였다. 특히 식중독과 관련된 식품과 식중독 원인 병원체의 포털사이트 키워드 검색 건수와 해당 원인 식품 및 병원체의 뉴스검색 건수를 분석하였으며, 최종적으로 키워드 검색 건수와 실제 식중독 발생 시기의 상관관계를 분석하였다. 분석결과, 일반적으로 식중독 발생 직후 관련 키워드 검색 건수가 증가하는 것으로 나타났으며, 특별하게 굴과 같은 계절성 식품의 경우 키워드 검색 건수 증가 이후에 식중독 사고가 발생한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구결과를 통해 검색 건수가 증가하는 식중독 세균이나 식품들을 식중독 사전 예방적 차원의 정보로 활용할 수 있다면 식중독 사고 발생 가능성을 낮출 수 있을 것으로 사료된다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제13권11호
• /
• pp.383-390
• /
• 2015

본 연구에서는 스마트 폰의 사용 시 가장 많은 이용 목적을 가진 정보 검색의 인터페이스의 정보 구조와 사용자 경험 패턴을 분석하여 보다 효율적인 사용자 경험을 제공하는데 목적을 두었다. 대표적인 모바일 인터넷 접속 기기인 스마트폰의 특징과 사용자 경험 요소에 대해 알아보는 것을 우선으로 정보 검색에 있어 가장 많이 사용되는 포털 사이트인 네이버와 다음의 메인 페이지를 중심으로 분석하였다. 연구의 결과 네이버와 다음은 각각 28개와 15개의 카테고리로 구성되어 있었다. 또 네이버와 다음 모두 하향식 순차 구조를 가지고 있었으며 네이버의 카테고리에서는 3Depth 계층을 가지고 있음을 알 수 있었다. 네이버의 경우는 중복된 뉴스 콘텐츠와 과도한 스크롤의 사용으로 인지 부하의 가능성이 제기 되었으며 다음의 경우는 하단의 쇼핑 카테고리에 있어 터치 제스처 사용의 오류 가능성이 제기 되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제18권12호
• /
• pp.103-111
• /
• 2013

현재 우리나라의 각종 뉴스는 인터넷에서도 가장 중요한 콘텐츠 일뿐 아니라 언론홍보로써의 중요성도 날로 더해가고 있다. 기업의 각종 뉴스는 신문이나 방송매체를 통하여 보도자료로써 일반인에게 제공되고 있다. 이러한 뉴스가 보도자료화 되기 위해서 기업은 뉴스를 제공할 때 기자를 직접 찾아가거나, 우편, 팩스, 퀵 서비스, 이메일 등의 방법을 이용하는데 이러한 방법들은 시간, 인력, 비용 그리고 파일이 손상되는 문제점을 가지고 있다. 또한 기업측에서는 보도자료가 어떤 내용으로 기사화되었는지 확인하는 절차가 번거롭고, 언론사 측에서는 취재하고 싶은 기업에 대해 취재 요청과 기사 내용에 대해서도 수시로 기업측과 연락을 해야 하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 문제점들을 해결하기 위해서 기업측은 언론사측에 보도자료를 배포하고 기사화한 내용을 쉽게 확인할 수 있으며, 언론사측은 기업측에 취재 요청을 간단하게 수행할 수 있는 배포시스템과 언론사나 포털 기사들 속에서 기업의 보도자료를 수집하는 수집로봇을 설계하고 구현하고자 한다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
• /
• 제8권6호
• /
• pp.875-885
• /
• 2018

본 연구는 2016년 10월 24일부터 2017년 3월 19일까지 촛불 집회 기간 포털사이트 정치 섹션에 등록된 촛불 집회와 태극기 집회 관련 뉴스의 댓글을 대상으로 주요 이슈를 개체명 인식기를 이용해 분석하여 두 집회에 대한 정국 인식을 살펴보았다. 주요 분석 항목은 탄핵의 책임 소재, 정국 해결의 주체와 방법, 그 외 주요 이슈를 중심으로 분석하였다. 분석 결과, 촛불 집회 기사의 댓글에서는 탄핵지지와 정권 부역자의 법적 처벌에 대해 집중하고 있었으며, 탄핵 후 차기 대선을 통한 정국 해결을 주장했다. 태극기 집회 기사의 댓글에서는 정권 유지를 위한 탄핵 기각에 대해 집중하고 있었고, 헌법재판소의 탄핵 기각을 주장하였다. 이를 통해 볼 때, 촛불 집회나 태극기 집회의 각 입장을 지지했던 집단들 간의 갈등은 대선 이후 적어도 당분간(박근혜 재판 기간) 지속할 것으로 보인다. 이 갈등은 탄핵과 정권 교체 후 청산과 새 정치를 추구하는 입장과 박근혜 대통령 재판에 영향을 미치려는 입장의 대립으로 전개될 것이다. 따라서 이후 정국에서는 사회 통합을 위한 노력이 필요하다.