온라인 연예 뉴스 기사의 연성화와 속보성 기사가 증가함에 따라 많은 사람들이 연예면 기사를 접하며, 연예인에 대한 평가를 내릴 수 있게 됐다. 연예인에 대한 평판은 소속된 연예인 자원을 최대한 활용해야 하는 연예기획사의 사업전략에 핵심적인 요소이나, 실시간적으로 대규모 기사가 올라오는 환경에서 어떤 뉴스 기사가 어떤 연예인에 관한 것인지 체계적으로 분석하는 것은 용이하지 않다. 본 논문은 연예 뉴스 데이터에서 언급되는 연예인의 언급량을 기준으로 해당 기사의 주제가 되는 연예인을 추출하고, 해당 연예인의 연예기획사로 연관짓는 연예 뉴스 키워드 분석 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안된 시스템을 통해 광고사 혹은 연예기획사 측에서 사업을 위한 참고 자료로 해당 연예인의 가치 판단을 할 수 있다. 이와 더불어 증권사나 투자자들에게 연예기획사의 전망을 예측하여, 투자 전략의 토대를 마련해줄 수 있다.
행정기관은 정책 대응성을 제고하기 위해 빅데이터 분석에 관심을 기울이고 있다. 빅데이터 중 뉴스 기사는 정책 이슈와 정책에 대한 여론을 파악하는데 중요한 자료로 활용될 수 있다. 한편으로 새로운 온라인 매체의 등장으로 뉴스 기사의 생산은 급격히 증가하고 있어 문서 자동분류를 통해 기사를 수집할 필요가 있다. 그러나 기존 뉴스 기사의 범주와 키워드 검색방법으로는 특정 행정기관 및 부서별로 업무에 관련된 기사를 자동적으로 수집하는 것에 한계가 있었다. 또한 기존의 지도학습 기반의 분류 기법은 다량의 학습 데이터가 필요한 단점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 행정부서의 업무특징을 포함한 분류사전을 활용하여 기사의 분류를 효과적으로 처리하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 행정 기관의 업무와 신문기사를 Word2Vec와 토픽모델링 기법으로 부서별 특징을 추출하여 분류사전을 생성하고, 행정 부서별로 신문기사를 자동분류 한 결과 71%정도의 정확도를 얻었다. 본 연구는 행정부서별 신문기사를 자동분류하기 위해 부서별 업무 특징 추출 방법과 비지도학습 기반의 자동분류 방법을 제시하였다는 학문적·실무적 기여점이 있다.
본 연구는 코로나19의 세계적 대유행(Pandemic)으로 인하여 세계경제가 다양한 문제에 직면하는 상황에서 항공사와 종사원에대한 기사들은 코로나19이전과 이후에 어떤 변화를 나타내고 있는지 시기적인 분석을 통한 언론사뉴스 기사건수와 트렌드를 분석해보고자 하는 것이다. 이를 위해 한국 언론진흥재단(Korea Press Foundation) 빅카인즈(Bigkinds) 뉴스 분석 서비스를 이용하여 코로나19 이전과 이후 항공사와 종사원에 관련된 기사건수와 트렌드를 분석하여 시각화하였다. 이를 위해 2019년 1월1일에서 5월 31일까지 그리고 2020년 1월 1일에서 5월 31일까지 빅카인즈 서비스 시스템을 통해 추출하였다. 분석 결과 코로나19 이전 과 이후에 기사건수는 항공관련이벤트가 발생한 경우 폭발적으로 증가하였다. 그리고 구조조정관련 뉴스로 트렌드의 변화가 일어나고 있음을 확인할 수 있었다. 코로나19의 영향에 따른 항공 산업의 위기 극복을 위해 정부 및 항공사의 적극적인 노력이 필요할 것이다. 본 연구 결과는 코로나19 이전과 이후 뉴스기사와 관련된 건수와 트렌드를 분석하여 향후 항공사 및 종사원에게 닥칠 수 있는 영향에 대한 전략 수립에 필요한 실무적 시사점을 제시하였다는 점에서 의의를 갖는다.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.847-854
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2022
The aim of this study is to develop a Named Entity Recognition (NER) model to automatically identify construction-related organizations from news articles. This study collected news articles using web crawling technique and construction-related organizations were labeled within a total of 1,000 news articles. The Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model was used to recognize clients, constructors, consultants, engineers, and others. As a pilot experiment of this study, the best average F1 score of NER was 0.692. The result of this study is expected to contribute to the establishment of international business strategies by collecting timely information and analyzing it automatically.
언론사들은 링크드 데이터(Linked Data) 기술을 활용하여 누적된 지적자산으로부터 새로운 가치를 찾는 노력을 하고 있다. 최근 들어 세계적인 언론 매체인 BBC에서는 링크드 데이터 모형을 이용해 자사의 뉴스 기사 가치를 지속해서 향상시키고 있다. 국내 인터넷 신문사들도 누적된 기사를 재활용하고, 이들로부터 새로운 가치를 찾아 뉴스 기사의 가치를 지속해서 향상시킬 필요성이 있다. 본 논문에서는 보건의료 관련 뉴스를 대상으로 링크드 데이터를 구축하는 연구를 소개한다. 기사문에서 보건의료와 관련된 개체명을 인식하여 데이터베이스화하고, 이를 공개된 다른 정보들과 연결하며, 구조화하여 링크드 데이터 서비스를 제공한다. 연구의 결과는 무분별하게 쌓여있는 뉴스데이터를 체계적으로 정리하고, 공개된 다른 정보들과 연결함으로써 기존에 발견하지 못했던 새로운 인사이트를 찾는 기회를 제공하고, 뉴스 데이터가 재활용될 수 있는데 기여할 수 있다. 마지막으로 SPARQL 질의 언어를 이용하여 뉴스 데이터를 대화식으로 탐색할 수 있는데 기여할 수 있다.
본 연구는 포털사이트와 언론사닷컴 뉴스기사 본문의 하이퍼링크에 대한 분석을 통해 온라인 저널리즘의 뉴스서비스에 대한 특징을 파악하기 위해 실시되었다. 분석결과 뉴스기사 본문에 하이퍼링크 서비스가 제공된 뉴스기사 수는 언론사닷컴에 비해 포털사이트가 더 많았다. 그러나 하이퍼링크 서비스가 제공된 뉴스기사에서의 하이퍼링크 수는 포털사이트에 비해 언론사닷컴이 더 많았다. 포털사이트인 다음과 야후의 비교에서는 다음이 야후에 비해 하이퍼링크 서비스가 제공된 뉴스기사의 수와 1건의 기사에 제공된 하이퍼링크 수도 더 많았다. 하지만 하이퍼링크 서비스가 제공된 뉴스기사에서의 하이퍼링크 수는 야후가 더 많았다. 온라인 저널리즘의 뉴스기사 본문에 하이퍼링크 된 콘텐츠는 정보유형과 광고유형으로 구성되었다. 포털사이트 뉴스기사 본문에 하이퍼링크 된 모든 콘텐츠는 정보유형이었다. 반변 언론사닷컴 뉴스기사 본문에 하이퍼링크 된 콘텐츠는 약 92%가 광고유형이었다. 정보유형 콘텐츠는 뉴스기사에 사용된 용어의 의미와 관련된 것이지만, 광고유형의 콘텐츠는 뉴스기사의 내용과 관련이 없는 것들로 구성되었다.
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.
Distinguishing border between news and advertising is disappearing. Traditional journalism considered editorial part deals news and ad part handle commercial messages. But now this classification is meaningless. Current news consumers do not separate advertising content and non-advertising content. In Korea, making fake news or paid news pages is becoming social problem. Fake news uses various camouflages to pretend to be real news. This paper descriptively analyzed Korean fake news cases and suggested some guidelines for publishing news. We analyzed 3 major newspaper web sites from July to September, 2014. These three newspapers publish section pages everyday containing fake news or sponsored news. Totally more than one thousand articles were selected for content analysis. We coded the numbers of fake news, day of the week, the rate of sponsored news, average fake news publication number per pages, the conformity between news and advertising, and the type of fake news. We also coded the number of sponsored news article in day sections. We used method of comparing the advertising contents and news articles. As a result, 24.8% of news article were published for the advertising sponsors. Advertorial or fake news were sometimes arranged same pages the same day. We coded the conformity between same advertising and news content. More than 60 percent (60.9%) of fake news match with their sponsors. PR style of fake news is top and advertising type of fake news is the lowest.
The purpose of this study is to examine the producing conventions of lifestyle news and search for problems with these conventions. This research is about the entire process of production of lifestyle news, while dividing it into sourcing conventions and editing conventions. With this concept as a goal, we analyzed the content of lifestyle articles over the last six months in two types of daily papers, and then interviewed journalists in-depth. The results of the study indicate that as for sourcing conventions, reporting is accomplished by focusing on a reporter and using anonymous or false-named news sources. These conventions spread widely over not only ideas but also valuation of news items and security of news sources. This is because in terms of lifestyle news that is closely related to one's private life such as family relations, a reporter often attempts to prevent a news source from being exposed to secondary damage, such as the criticism of readers. In the meantime, editing conventions of lifestyle articles are irrelevant in terms of the quality of each media enterprise. Instead, these conventions are connected with the day of publication. Moreover, editors tend to approach editing conventions to spread the culture of upper classes, recognizing that the readers are consumers who have purchasing power.
공개된 데이터인 온라인 뉴스 기사 중 상당수는 도시와 같은 특정 장소에서 발생하는 이벤트에 관련된 사실과 의견을 담고 있어 독자의 의사 결정에 영향을 끼친다. 따라서 대량의 인터넷 뉴스 기사를 분석하면 향후 사람들이 특정 이벤트에 대하여 어떠한 선택을 할지 예상할 수 있을 것이다. 이에 본 연구는 온라인 뉴스 기사 제목을 형태소 분석하여 특정 장소에서 이루어질 이벤트의 성과를 사전에 예측하는 방법을 제안하고자 한다. 기사 제목은 기사의 가장 핵심적인 내용을 담고 있어 본문보다 사실과 의견이 더 정확하게 발현될 뿐 아니라, 모바일 환경에서는 기사 본문보다 더 큰 영향력을 가지기 때문에 이벤트의 성과 예측에 효과적인 자료이다. 이에 인터넷 뉴스 기사의 제목을 수집하여 학습 데이터와 평가 데이터로 구분하고, 학습 데이터에서 유의한 극성을 보이는 형태소를 추출하여 전체 기사의 제목을 감성 분석하였다. 여기에 뉴스 기사가 갖는 특성이 반영될 수 있도록 기사 검색량과 기사 산출량 정보를 변인에 추가하여 이벤트 성과를 예측하는 알고리즘을 수립하였다. 그 결과 70.6%의 성공률로 성과를 예측하여 다른 비교 대상 분석 방법과 분명한 차이를 보였다. 도출된 이벤트 성과 예측 정보는 이벤트를 준비하는 기관 및 업체에서 예상 수요량을 결정할 때 도움을 줄 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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