우리나라 온라인 저널리즘 지형의 과거, 현재, 미래는 무엇보다 포털 뉴스서비스와 밀접한 연관이 있다. 전통 저널리즘에서 한정된 뉴스미디어는 뉴스 생산과 유통을 동시에 수행하기 때문에 소비를 완전히 장악할 수 있었다. 이후 다매체다채널 시대에는 뉴스미디어가 큰 폭으로 증가하고 이에 따라 뉴스 생산이 폭발적으로 늘어나면서 수용자의 선택이 중요하게 됐다. 온라인 저널리즘 환경에서는 각종 뉴스 이용을 간편하게 만든 포털 뉴스서비스에 대한 이용의 집중, 뉴스미디어 브랜드보다는 뉴스 콘텐츠에 집중하는 뉴스 소비의 특성 등으로 인해 뉴스 유통이 가장 중요한 영역으로 부각됐다. 포털 뉴스서비스가 온라인 저널리즘의 상징적 존재가 되면서 뉴스 유통 중심의 우리나라 저널리즘 지형이 완성된 것이다. 뉴스 유통만을 담당하는 포털 뉴스서비스가 뉴스를 생산하는 언론사닷컴이나 인터넷신문보다 더 큰 영향력을 가진다는 것은 언론 권력의 변화를 의미한다. 이로 인해 기존 뉴스미디어와 포털 뉴스서비스의 갈등이 곳곳에서 목격된다.
As Internet usage widely grows, online content services such as newspaper, magazine, music, game and movie are provided with a fee-based subscription. Many content services providers consider charging a usage fee into its service provisions as one of the Internet business models for increasing revenue. There are customer resistances to adopting the fee-based service provision on the Web. Previous research in information systems (IS)has focused on the analysis of adoption of information technology or systems in the individual ororganization level. No principle research has been carried out on the user adoption behavior of online content services provisions. As users actively access content services on the Web, it needs to explore user adoption behavior in different settings. Many IS researcher have employedquantitative approaches, even though they deal with the process of user behavior regarding the information technology or system. In this study, we attempt to discover how customers adopt the fee-based provision of online content services by employing grounded theory, one of the principal qualitative research methods.
인터넷과 월드와이드웹 (WWW)의 폭발적인 성장은 온라인 기반의 전세계적인 전자상거래의 발전을 촉발시켰다. 상거래를 위한 매체로서의 인터넷의 급속한 도입은 기업과 소비자간에 새로운 대화 채널로서의 웹 기반 광고의 중요성을 부각시키고 있다. 제대로 된 웹 광고가 올바르게 소비자에게 전달된다면 웹 광고의 효과는 극대화되고 기업의 수입은 지대하게 증대될 수 있다. 따라서 본 논문은 인터넷 상에서 전자 신문 서비스를 제공하는 기업을 위한 지능화된 고객 서비스의 일환으로 개인화(personalization) 된 광고 기법을 제공하고자 한다. 전자 신문은 통상적으로 정치, 경제, 스포츠, 문화 등의 여러 섹션으로 구분되어 제공되어지는데, 기계 학습 (machine learning) 기법을 도입하여 고객이 전자신문 페이지에 접속, 검색하고 읽어보는 기록을 분석하고 적절한 웹 광고 (특히, 배너광고)를 선택한 뒤, 그것을 고객이 해당 웹 사이트에 재접속할 때 제시함으로써 웹 광고에 대한 고객의 반응을 극적으로 향상시키고자 한다. 이를 위하여 현재 대한민국의 인터넷 전자신문 제공업자 중 유명한 한 곳을 선정하여 본 논문에서 제시한 방법론을 적용하고자 한다.
이 연구는 제17대 대통령선거 과정에서 미디어 정치에 대한 유권자의 인식을 조사하고 대중매체가 유권자의 후보인식에 미치는 영향에 대하여 제3자 효과를 중심으로 온라인 서베이를 실시하였다. 연구 결과, 미디어가 후보자의 이미지 형성에 미친 영향의 정도에서 제3자 효과가 검증되었으며, 신문, TV, 인터넷과 같은 각 매체가 후보자 선택에 미치는 영향에서도 제3자 효과가 다르게 나타났다. 후보자 선택에서는 신문의 영향력이 큰 것으로 나타났고, 후보 이미지 형성에서는 TV가 상대적으로 영향력이 크게 나타났다. 또 다른 주목할 만한 연구결과는 이명박, 정동영, 이회창 후보의 지지자는 후보 이미지 속성에 따라 지지여부와 달리 이미지 속성별로 다른 후보를 높게 평가함으로써 용모와 말솜씨, 도덕성과 같은 일부 이미지 속성이 유권자의 투표행위에 직접적인 영향을 주지 않았음을 시사하고 있다.
본 연구는 2010년 이후 매년 평균 745개씩 증가해 2021년 약 1만 개에 이르고 있는 인터넷신문을 대상으로, 유명인 SNS를 활용해 기사화하는 문제를 살펴보았다. 인터넷신문사 40개를 선정해 2021년 7월 생산된 202,730개 기사를 분석하였다. 분석 결과, 전체 기사의 1.27%(2,582개)가 유명인 SNS 활용기사였다. 이는 평균적으로 1개 인터넷신문이 하루에 2.08개, 한 달에 64.7개의 유명인 SNS 활용기사를 생산하고 있음을 나타낸다. 정치인(39.8%), 인플루언서(6.5%)의 SNS보다 연예인 SNS(53.7%)가 많이 사용되고 있었다. 연예인과 인플루언서 SNS 활용기사의 경우, 인스타그램(69.1%, 57.1%)의 활용도가 높았고, 대부분은 근황/동정, 일상/여행/음식 등 신변잡기와 관련된 내용이었다. 정치인 SNS 활용기사의 경우에는 페이스북(70.4%)의 활용도가 높았고, 사회/정치 문제에 대한 견해, 폭로/비방/설전 등의 내용이 주를 이루었다. SNS 활용기사의 평균 길이는 536자로, 국내 종합지 1면 기사의 평균(952자) 보다는 짧고, 모바일기기 화면에 들어가는 350자 보다는 약간 긴 것으로 파악되었다. 이러한 SNS 활용기사의 문제점은 추가적인 취재 없이 이미 SNS에 공개된 내용만으로 작성되는 것이 대부분(88.4%)이며, SNS를 활용한 기사임에도 정확한 출처를 밝히지 않은 경우가 14%에 달한다는 것이다. 40개사 분석 결과를 인터넷신문 1만 개 시대에 적용해 그 함의점을 제시하였다.
본 연구는 농업경영체에서 온라인 직거래 수용에 영향을 미치는 요인들을 제시하고 이를 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 본 연구에서는 1989년 Davis가 제시한 개인의 기술수용모형(TAM)과 조직에서의 정보기술 수용모형들을 근간으로 1) 기술특성 차원의 지각된 유용성과 지각된 사용용이성, 2) 경영자 특성 차원의 경영자 혁신성과 경영자 IT 역량, 3) 조직 준비성 차원의 재정적 능력, 기술적 역량, 인적자원 역량, 그리고 4) 환경 및 외부압력 차원의 정부의 지원 및 인터넷 환경변화가 농업경영체의 온라인 직거래 수용에 영향을 미치는 것으로 연구모형을 제시하고 실증적으로 분석하였다. 총 209부의 유효한 자료가 설문조사를 통하여 수집되었고, 이를 구조방정식모델링을 이용한 확인적 요인분석과 경로분석을 실시하여 연구모형을 실증적으로 분석하였다. 연구결과 기술특성 차원의 지각된 유용성, 경영자 특성 차원의 경영자 IT 역량, 그리고 환경 및 외부압력 차원의 인터넷 환경변화가 농업경영체의 온라인 직거래 수용의도에 영향을 주는 것으로 나타났다. 그러나 지각된 사용용이성, 경영자 혁신성, 정부의 지원과 조직 준비성 차원의 변수들은 온라인 직거래 수용의도에 영향이 없는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 결과들을 바탕으로 농업경영체의 온라인 직거래 마케팅 수용을 위한 실천적 방안을 제시하였다.
의료기술과 생활환경의 발달로 인해 급속하게 노령화 사회가 진행되면서 노년의 삶에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 32명의 노령이용자와의 심층면접을 통하여 정보요구와 이용행태를 파악하고 정보 접근 경로 및 온라인 커뮤니케이션 방식에 대하여 알아보고자 하였다. 면담내용 분석 결과 노령이용자들이 주로 정보를 찾고자 하는 주제들은 건강과 뉴스, 여가 및 취미 생활로 조사되었고, 주로 이용하는 매체는 TV, 라디오, 인터넷, 가족 및 친지, 그리고 신문 등이었으며, 온라인 커뮤니티, 블로그, 소셜 네트워크 사이트와 같은 소셜 컴퓨팅 서비스는 현재 노령이용자층의 이용률은 낮지만 가족 및 사회 구성원과의 접촉 및 커뮤니케이션 기회를 확대함으로써 삶에 대한 만족감과 정신적 행복감을 증가시킬수 있는 효과가 있을 것으로 인지하고 있는 것으로 파악되었다.
본 연구는 인터넷 자원자 패널에 의한 사회조사 사례를 보고하면서 조사 자원자의 사회심리적 특성을 규명하고 패널표본의 편향성을 제거하기 위한 성향조정 가중법(propensity adjustment weighting)의 효용에 대한 정량적 평가 결과를 제시한다. 광역시 도, 지역크기(동 읍면), 성별, 연령대, 교육정도, 소비생활 만족도, 소득분배 견해, 일반신문 보기, 인터넷신문 보기 등 9개 요인을 조정 기준변수로 사용하여, 2009년 통계청 온라인 사회조사 자료(응답자 수 2,903명)를 같은 해에 지역추출 면대면(face-to-face, FTF)으로 실시된 통계청 사회조사 자료(응답자 수 37,049명)에 맞도록 성향조정 가중치를 적용하였다. 그 결과 106개 평가 문항 가운데 80% 정도의 문항에서 광역시 도, 동 읍면, 성별, 연령대 등 기본 인구지리적 변수에 의한 기본가중치 보정에 비하여 향상된 추정치를 제공하는 것으로 평가되었다. 이는 성향조정에 일부 한계가 있기는 하지만 자원자 패널에 의한 인터넷 조사를 향후 사회조사에서 활용해 볼 가치가 있음을 의미한다. 본 연구에서 준거조사(reference survey)로 쓰인 2009년 통계청 면대면 사회조사는 표본크기가 크고 일반적인 사회심리적 태도 문항과 인터넷 관련 행태 문항을 포함하므로 각종 인터넷 조사에서 준거자료로서의 활용가치가 충분히 있다.
기존의 인터넷 광고비 모델에는 CPM (Cost Per Mile), CPC (Cost Per Click), CPS (Cost Per Sales) 등이 존재하며, 특히 CPC 모델은 광고주와 미디어에게 모두 합리적이라는 평가를 받으며, 인터넷 광고 시장에서 높은 비중을 차지하고 있다. 그러나 CPC 모델 또한, 경쟁 사업자에 의한 과도한 광고비 부과나 부정한 광고 수익 등을 목적으로 하는 부정 행위가 발생할 수 있고, 사용자의 전환 의도 없는 광고물 클릭으로 인해 광고주에게 부당한 광고비가 부과될 수 있는 것이 사실이다. 이에 본 연구에서는 새로운 광고비 모델인 'CPCD' (Cost Per Coupon Download) 모델을 제안한다. CPCD 모델은 사용자가 단순히 광고물을 클릭하는 행동을 넘어 광고주가 제공하는 쿠폰을 다운로드 받았을 때 광고비가 부과되는 모델로서, CPC 모델과 CPS 모델의 중간 개념이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 CPCD 모델의 설계 및 분석을 위하여 발생 가능한 시나리오를 제시하고, 프로세스 분석 및 관련 이슈에 대한 검토를 수행한다. 그리고 CPCD 모델에 참여하는 각 사업 참여자들에 대한 분석을 수행하고, 비용 시뮬레이션을 통해 CPC 모델과 CPCD 모델을 비교함으로써, CPCD 모델에 참여하는 광고주의 사업 참여 조건을 밝히며, 마지막으로 유비쿼터스 환경에서 CPCD 모델의 적용 가능성에 대하여 고찰한다.
스마트 기기의 발달로 많은 사람들이 인터넷 신문기사를 이용하고 있다. 하지만 인터넷 언론사간의 치열한 경쟁으로 조회수를 올리기 위한 낚시성 기사가 범람하고 있다. 낚시성 신문기사는 제목을 통해 올바른 기사의 줄거리가 제공되지 않았을 뿐만 아니라, 독자로 하여금 잘못된 내용을 떠올리게 한다. 낚시성 신문기사는 핵심에서 벗어난 유명인사 인용, 애매한 문장의 마무리, 제목과 내용의 불일치 등의 특징을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 낚시성 기사를 분류하기 위한 특징을 추출하고 성능을 검증해 본다. 기사에 달린 댓글의 키워드를 활용하여 대용량 학습데이터를 생성하고 이를 기반으로 다섯 가지 분류 특징을 추출하였다. 추출된 특징들은 서포트 벡터 머신 분류기를 이용한 실험에서 92%의 정확도를 보여 낚시성 인터넷 신문기사를 분류하는데 적합하다고 판단된다. 뿐만 아니라 제목과 본문의 일관성을 측정하기 위한 전처리 방법으로 고안한 선택적 바이그램 모델은 낚시성 인터넷 신문기사 분류 외에도 일반적인 단문 분석을 위한 전처리 방법으로 유용할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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