The purpose of this study is to analyze news content consumption of news consumers in which a few media conglomerates control news consumption market caused by deregulation of media policy and development of Internet communication technology. In doing so, this study analyzes the consumption realities of news consumers in the new news consumption market generated by new media and mobile communication technologies, and the effects how the new news consumption market influences on news consumption pattern of audiences. After surveyed 229 news consumers, this study founded that news consumers use NAVER(news portal site) mainly while consuming news contents, specifically younger generation tends to use NAVER heavily. Furthermore, it is founded that news consumers chose news outlets for consuming news contents not by the quality of news contents and the function of the news outlets but by their own convenience.
Journal of Family Resource Management and Policy Review
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v.17
no.1
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pp.221-239
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2013
To determine the problems with the apartment management system in Korea and to make recommendations for its development, a review and content analysis of the 2010 and 2011 editorials of two newspapers, The APT News and The Korea Apartment News, was conducted. Apartment management is divided into four areas: maintenance management, operations management, community management, and synthetic management. More than 50 percent of the editorials were concerned with the problems of operations management. There were two management subjects: the apartment manager and the apartment management company. Interest in the apartment management system varied between apartment managers and apartment management companies, so more positive policies and more interest are needed for apartment management.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.20
no.1
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pp.133-147
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2024
In this study, we examine the components and characteristics of channel brands, the renewal process of channel brands, and the competitiveness of SBS Subusu News and MBC 14F, online channels of Korea's leading terrestrial broadcasting company. We conducted in-depth interviews with staffs YouTube news channels such as Subusu News and 14F. First, examining the brand components and characteristics of SBS's Subusu News and MBC's 14F vertical channel, Subs News maintained its direction through the renewal of the logo type, graphic characterization, emoticon production, and campaign design production. 14F focused on brand renewal of the logo type and modification of thumbnail design to reveal the identity of the channel brand. Subusu News and 14F have achieved success through a spin-off approach that considers content relevance, expanding their brand extension. As a result of analyzing the competitiveness of the channel brand, Subusu News maintained its identity as a combination of B-class sensibility and journalism, while 14F positioned itself as a channel that delivers useful information content.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.35
no.3
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pp.41-75
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2018
The purpose of this study is to analyze the characteristics of Korean media on the topic of archives & records management based on time-series analysis. In this study, from January, 1999 to June, 2018, 4,680 news articles on archives & records management topics were extracted from BigKinds. In order to examine the characteristics of the media coverage on the archives & records management topic, this study was analyzed to the difference of the press coverage by period, subject, and type of the media. In addition, this study was conducted word-frequency based content analysis and semantic network analysis to investigate the content characteristics of media on the subject. Based on these results, this study was analyzed to the differences of media coverage by period, subject, and type of media. As a result, the news in the field of records management showed that there was a difference in the amount of news coverage and news contents by period, subject, and type of media. The amount of news coverage began to increase after the Presidential Records Management Act was enacted in 2007, and the largest amount of news was reported in 2013. Daily newspapers and financial newspapers reported the largest amount of news. As a result of analyzing news reports, during the first 10 years after 1999, news topics were formed around the issues arising from the application and diffusion process of the concept of archives & records management. However, since the enactment of the Presidential Records Management Act, archives & records management has become a major factor in political and social issues, and a large amount of political and social news has been reported.
This study conducted usability test to users in 20s in order to find problems for improving news apps of the major broadcasting companies. Efficiency, effectiveness, and satisfaction were evaluated by mobile news content type. Also there is including analysis of the news topics (hard news, soft news) and broadcasters (MBC, SBS). As a result, same problems were found in common items according to mobile news content types. And in the news topic, there was a difference in the news values and news attributes that need to be improved. This study gives practical implications to the news producers to improve the contents of news apps.
Olga Chernyaeva;Taeho Hong;YongHee Kim;YoungKi Park;Gang Ren;Jisoo Ock
Asia pacific journal of information systems
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v.32
no.4
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pp.945-963
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2022
With the widespread use of social media, online social platforms like Twitter have become a place of rapid dissemination of information-both accurate and inaccurate. After the COVID-19 outbreak, the overabundance of fake information and rumours on online social platforms about the COVID-19 pandemic has spread over society as quickly as the virus itself. As a result, fake news poses a significant threat to effective virus response by negatively affecting people's willingness to follow the proper public health guidelines and protocols, which makes it important to identify fake information from online platforms for the public interest. In this research, we introduce an approach to detect fake news using deep learning techniques, which outperform traditional machine learning techniques with a 93.1% accuracy. We then investigate the content differences between real and fake news by applying topic modeling and linguistic analysis. Our results show that topics on Politics and Government services are most common in fake news. In addition, we found that fake news has lower analytic and authenticity scores than real news. With the findings, we discuss important academic and practical implications of the study.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.4
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pp.179-188
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2023
Recently, fake news disguises the form of news content and appears whenever important events occur, causing social confusion. Accordingly, artificial intelligence technology is used as a research to detect fake news. Fake news detection approaches such as automatically recognizing and blocking fake news through natural language processing or detecting social media influencer accounts that spread false information by combining with network causal inference could be implemented through deep learning. However, fake news detection is classified as a difficult problem to solve among many natural language processing fields. Due to the variety of forms and expressions of fake news, the difficulty of feature extraction is high, and there are various limitations, such as that one feature may have different meanings depending on the category to which the news belongs. In this paper, emotional change patterns are presented as an additional identification criterion for detecting fake news. We propose a model with improved performance by applying a convolutional neural network to a fake news data set to perform analysis based on content characteristics and additionally analyze emotional change patterns. Sentimental polarity is calculated for the sentences constituting the news and the result value dependent on the sentence order can be obtained by applying long-term and short-term memory. This is defined as a pattern of emotional change and combined with the content characteristics of news to be used as an independent variable in the proposed model for fake news detection. We train the proposed model and comparison model by deep learning and conduct an experiment using a fake news data set to confirm that emotion change patterns can improve fake news detection performance.
The emergence of the internet technology and SNS has increased the information flow and has changed the way people to communicate from one-way to two-way communication. Users not only consume and share the information, they also can create and share it among their friends across the social network service. It also changes the Social Media behavior to become one of the most important communication tools which also includes Social TV. Social TV is a form which people can watch a TV program and at the same share any information or its content with friends through Social media. Social News is getting popular and also known as a Participatory Social Media. It creates influences on user interest through Internet to represent society issues and creates news credibility based on user's reputation. However, the conventional platforms in news services only focus on the news recommendation domain. Recent development in SNS has changed this landscape to allow user to share and disseminate the news. Conventional platform does not provide any special way for news to be share. Currently, Social News Service only allows user to access the entire news. Nonetheless, they cannot access partial of the contents which related to users interest. For example user only have interested to a partial of the news and share the content, it is still hard for them to do so. In worst cases users might understand the news in different context. To solve this, Social News Service must provide a method to provide additional information. For example, Yovisto known as an academic video searching service provided time dependent metadata from the video. User can search and watch partial of video content according to time dependent metadata. They also can share content with a friend in social media. Yovisto applies a method to divide or synchronize a video based whenever the slides presentation is changed to another page. However, we are not able to employs this method on news video since the news video is not incorporating with any power point slides presentation. Segmentation method is required to separate the news video and to creating time dependent metadata. In this work, In this paper, a time dependent metadata-based framework is proposed to segment news contents and to provide time dependent metadata so that user can use context information to communicate with their friends. The transcript of the news is divided by using the proposed story segmentation method. We provide a tag to represent the entire content of the news. And provide the sub tag to indicate the segmented news which includes the starting time of the news. The time dependent metadata helps user to track the news information. It also allows them to leave a comment on each segment of the news. User also may share the news based on time metadata as segmented news or as a whole. Therefore, it helps the user to understand the shared news. To demonstrate the performance, we evaluate the story segmentation accuracy and also the tag generation. For this purpose, we measured accuracy of the story segmentation through semantic similarity and compared to the benchmark algorithm. Experimental results show that the proposed method outperforms benchmark algorithms in terms of the accuracy of story segmentation. It is important to note that sub tag accuracy is the most important as a part of the proposed framework to share the specific news context with others. To extract a more accurate sub tags, we have created stop word list that is not related to the content of the news such as name of the anchor or reporter. And we applied to framework. We have analyzed the accuracy of tags and sub tags which represent the context of news. From the analysis, it seems that proposed framework is helpful to users for sharing their opinions with context information in Social media and Social news.
Many overlay texts are artificially superimposed on the broadcasting videos by humans. These texts provide additional information to the audiovisual content. Especially, the overlay text in news videos contains concise and direct description of the content. Therefore, it is most reliable clue for constructing a news video indexing system. To make the automatic person indexing of interview video in the TV news program, this paper proposes the method to only detect the name text line among the whole overlay texts in one frame. The experimental results on Korean television news videos show that the proposed framework efficiently detects the overlaid name text line.
The purpose of this paper is to present a statistical model that can predict the rapid shift of users' attention by analyzing the lifecycle patterns of news in a social news aggregation service. Internet news service sites have a distinct characteristic in a sense that users' attention change very quickly in a short period of time. In this research, we propose a regression model for each news category which can model the decay pattern of users' attention and the content promotion policy of a social news aggregator is proven to be a major source of the rapid growth in the popularity of news. The proposed model is expected to be useful for evaluation of the social news aggregation service provider's content promotion policy that attempts to maximize users' attention as well as the diversity of news contents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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