News Impact Curves(NIC) developed by Engle and Ng (1993) have been useful for graphically representing the volatilities arising from financial time series. Adding an improvement and refinement to the original NIC, this article proposes so called two dimensional NIC and principal component NIC. We illustrate the methodology via Kosdaq data.
Purpose: As comprehensive nursing care service has gradually expanded, it has become necessary to explore the various opinions about it. The purpose of this study is to explore the large amount of text data regarding comprehensive nursing care service extracted from online news and social media by applying a semantic network analysis. Methods: The web pages of the Korean Nurses Association (KNA) News, major daily newspapers, and Twitter were crawled by searching the keyword 'comprehensive nursing care service' using Python. A morphological analysis was performed using KoNLPy. Nodes on a 'comprehensive nursing care service' cluster were selected, and frequency, edge weight, and degree centrality were calculated and visualized with Gephi for the semantic network. Results: A total of 536 news pages and 464 tweets were analyzed. In the KNA News and major daily newspapers, 'nursing workforce' and 'nursing service' were highly rated in frequency, edge weight, and degree centrality. On Twitter, the most frequent nodes were 'National Health Insurance Service' and 'comprehensive nursing care service hospital.' The nodes with the highest edge weight were 'national health insurance,' 'wards without caregiver presence,' and 'caregiving costs.' 'National Health Insurance Service' was highest in degree centrality. Conclusion: This study provides an example of how to use atypical big data for a nursing issue through semantic network analysis to explore diverse perspectives surrounding the nursing community through various media sources. Applying semantic network analysis to online big data to gather information regarding various nursing issues would help to explore opinions for formulating and implementing nursing policies.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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제53권2호
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pp.159-178
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2019
The purpose of the study is to examine the trend in the change of relation between countries (Czech and Korea) through analysis of portal new articles. In order to achieve the purpose, we analyzed news articles about Czech from 1990 to March 31st, 2019. We divided it into 6 periods by every 5 years, reviewed 200 news articles for each period totaling 1,200 news articles, and categorized them into 4 categories by subject (politics, economy, society and culture, and educations). The result of the study showed the subject of society and culture represented the largest proportion of all news articles. We also found that the range of changes in the sub-categories of society and culture occurred most extensively. We concluded the paper with several suggestions that could promote cooperation between Korea and Czech.
Zimmer, Franziska;Scheibe, Katrin;Stock, Mechtild;Stock, Wolfgang G.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제7권2호
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pp.40-53
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2019
Although fake news has been present in human history at any time, nowadays, with social media, deceptive information has a stronger effect on society than before. This article answers two research questions, namely (1) Is the dissemination of fake news supported by machines through the automatic construction of filter bubbles, and (2) Are echo chambers of fake news manmade, and if yes, what are the information behavior patterns of those individuals reacting to fake news? We discuss the role of filter bubbles by analyzing social media's ranking and results' presentation algorithms. To understand the roles of individuals in the process of making and cultivating echo chambers, we empirically study the effects of fake news on the information behavior of the audience, while working with a case study, applying quantitative and qualitative content analysis of online comments and replies (on a blog and on Reddit). Indeed, we found hints on filter bubbles; however, they are fed by the users' information behavior and only amplify users' behavioral patterns. Reading fake news and eventually drafting a comment or a reply may be the result of users' selective exposure to information leading to a confirmation bias; i.e. users prefer news (including fake news) fitting their pre-existing opinions. However, it is not possible to explain all information behavior patterns following fake news with the theory of selective exposure, but with a variety of further individual cognitive structures, such as non-argumentative or off-topic behavior, denial, moral outrage, meta-comments, insults, satire, and creation of a new rumor.
This study examined how news has covered games since the decision to include gaming disorder in ICD-11. Data were 694 news article on games in five major newspapers. The results indicated the following: While the proportion of reports on game industry was high, those reports were mainly straight news announcing industry status and corporate management status. Reports on game policy focused on regulations, particularly game addiction or disorder. Reports on game uses and effects showed very low rates, but they have followed the existing practices of reporting games as the cause of extreme crimes and deviant behaviors.
Domestic broadcasting companies are obliged to provide the disaster information quickly to protect the public from the disaster, and people can prepare the disaster. Especially, Korea Broadcasting System (KBS) has a duty to deliver disaster news more quickly and accurately than other broadcasting companies because it is designated as a host broadcaster for disaster broadcasting services in accordance with Article 43 of the Broadcasting Act. This study examined how the KBS deals with social disaster news related to Zika virus, and evaluated whether they used the frames in a timely manner to help people prepare a disaster. Based on the results of this analysis, this study tried to suggest practical implications for measures to improve the efficiency and reliability of disaster news report.
This study explores the headlines of the metro sections posted in the major domestic news media during 1998 and 2009 and examines if the media contribute to construction of the reality. The data were systematical sampled from three main evening news programs representing each broadcasting company and the seven major nationwide newspapers (n=53,765). Results suggest the selection of news items should be influenced by the property of the regime and the trend for the time. This influence led to similarity among the news media to some extent, which are partially explained by the objectivity principle guiding the whole process of news making. Meanwhile, there was clear difference among the news media in general, and between the medium (broadcasting vs. newspaper) and within a medium, more specifically. The difference can be explained by the interaction of the property of the regime and the trend for the time and other factors including journalistic paradigm and ownership of each company.
Because people's interest of the stock market has been increased with the development of economy, a lot of studies have been going to predict fluctuation of stock prices. Latterly many studies have been made using scientific and technological method among the various forecasting method, and also data using for study are becoming diverse. So, in this paper we propose stock prices prediction models using sentiment analysis and machine learning based on news articles and SNS data to improve the accuracy of prediction of stock prices. Stock prices prediction models that we propose are generated through the four-step process that contain data collection, sentiment dictionary construction, sentiment analysis, and machine learning. The data have been collected to target newspapers related to economy in the case of news article and to target twitter in the case of SNS data. Sentiment dictionary was built using news articles among the collected data, and we utilize it to process sentiment analysis. In machine learning phase, we generate prediction models using various techniques of classification and the data that was made through sentiment analysis. After generating prediction models, we conducted 10-fold cross-validation to measure the performance of they. The experimental result showed that accuracy is over 80% in a number of ways and F1 score is closer to 0.8. The result can be seen as significantly enhanced result compared with conventional researches utilizing opinion mining or data mining techniques.
This research is a comparative analysis of article titles in the beginning period of Korean newspapers. The Independent, The Korea Daily News and The Dong-A Ilbo were chosen for this research because each was the representative newspaper of 1890s, 1900s and $1920s{\sim}1930s$ respectively. In result, The Independent's article titles had been appeared on nearly 2 years after its first issue. Before the appearance of titles, The Independent had divided articles only with section names. In 1900s, The Korean Daily News's article titles was longer than those of The independent. And in 1910, the titles of The Korean Daily News had been placed on separated line to divide articles clearly. But during these period, typographical development of titles was not shown and the width of title was remained in one column. This means, the function of title in these periods was not to represent the value of article but only to divide the articles. In 1920s, The Dong-A Ilbo had used big size types and multi-column edit and those changes enabled newspaper to introduce the concept of layout. During the decade of 1930s, The Dong-A Ilbo's titles had occupied more space on newspaper than earlier period. This could be explained from the perspective of sensationalism of commercial newspaper and a tendency of putting more weight on titles. On the dimension of expression, proportions of subjective titles in The Independent, The Korea Daily News were 44.4% and 28.3% each, but the subjective titles of The Dong-A Ilbo in 1920's were only 4.2%. This decrease can be explained by the settlement of objective journalism in Korean newspapers during $1920s{\sim}1930s$.
Purpose: In 2020, the franchise industry accomplished a significant growth compared to the previous year, as the number of franchise companies increased by 9.0% while the number of franchise brands increased by 12.5%. Despite growth in size, the Korean franchise industry underwent many negative incidents, such as franchise ownership sales to private equity funds, that led to deterioration of businesses. From this point of view, this study aims to make various proposals to help policy makers develop franchise industry policies by analyzing trends of the current and previous presidential administrations' franchise policies and regulations using newspaper articles. Research design, data and methodology: A total of 7,439 articles registered in Naver API from February 25, 2013 to November 29, 2021 were extracted. Among them, 34 unrelated video articles were deleted, and a total of 7,405 articles from both administrations were used for analysis. The R package was used for word frequency analysis, word clouding, word correlation analysis, and LDA (Latent Dirichlet Allocation) topic modeling. Results: The keyword frequency analysis shows that the most frequently mentioned keywords during the previous administration include 'no-brand', 'major company', 'bill', 'business field', and 'SMEs', and those mentioned during the current administration include 'industry' and 'policy'. As a result of LDA topic modeling, 9 topics such as 'global startups' and 'job creation' from the previous administration, and 10 topics such as 'franchise business' and 'distribution industry' from the current administration were derived. The results of LDAvis showed that the previous administration operated a policy based on mutual growth of large and small businesses rather than hostile regulations in the franchise business, whereas the current administration extended the regulation related to franchise business to the employment sector. Conclusions: The analysis of past two administrations' franchise policy, it can be suggested that franchisors and franchisees may complement each other in developing the Fair Transactions in Franchise Business Act and achieving balanced growth. Moreover, political support is needed for sound development of franchisors. Limitations and future research suggestions are presented at the end of this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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