This study empirically confirmed 'the political bias of the YouTube recommendation algorithm' and 'the selective exposure of user' to verify the Filter Bubble phenomenon of YouTube. For the experiment, two new YouTube accounts were opened and each account was trained simultaneously in a conservative and a liberal account for a week, and the "Recommended" videos were collected from each account every two days. Subsequently, through the text mining method, the goal of the research was to investigate whether conservative videos are more recommended in a righties account or lefties videos are more recommended in a lefties account. And then, this study examined if users who consumed political news videos via YouTube showed "selective exposure" received selected information according to their political orientation through a survey. As a result of the Text Mining, conservative videos are more recommended in the righties account, and liberal videos are more recommended in the lefties account. Additionally, most of the videos recommended in the righties/lefties account dealt with politically biased topics, and the topics covered in each account showed markedly definitive differences. And about 77% of the respondents showed selective exposure.
The 4th industrial revolution refers to the next-generation industrial revolution led by information and communication technologies such as artificial intelligence (AI), Internet of Things (IoT), robot technology, drones, autonomous driving and virtual reality (VR) and it also has made a significant impact on the development of the advertising industry. However, the world is rapidly changing to a non-contact, non-face-to-face living environment to prevent the spread of COVID 19. Accordingly, the role of the 4th industrial revolution and advertising is changing. Therefore, in this study, text analysis was performed using Big Kinds to examine the 4th industrial revolution and changes in advertising before and after COVID 19. Comparisons were made between 2019 before COVID 19 and 2020 after COVID 19. Main topics and documents were classified through LDA topic model analysis and Word2vec, a deep learning technique. As the result of the study showed that before COVID 19, policies, contents, AI, etc. appeared, but after COVID 19, the field gradually expanded to finance, advertising, and delivery services utilizing data. Further, education appeared as an important issue. In addition, if the use of advertising related to the 4th industrial revolution technology was mainstream before COVID 19, keywords such as participation, cooperation, and daily necessities, were more actively used for education on advanced technology, while talent cultivation appeared prominently. Thus, these research results are meaningful in suggesting a multifaceted strategy that can be applied theoretically and practically, while suggesting the future direction of advertising in the 4th industrial revolution after COVID 19.
The purpose of this study was to investigate consumers' perceptions on monosodium L-glutamate (MSG) in social media. Data were collected from Naver blogs and Naver web communities (Korean representative portal web-site), and media reports including comment sections on a Yonhap news website (Korean largest news agency). The results from Naver blogs and Naver web communities showed that it was primarily mentioned MSG-use restaurant reviews, 'MSG-no added' products, its safety, and methods of reducing MSG in food. When TV shows on current affairs, newspaper, or TV news reported uses and side effects of MSG, search volume for MSG has increased in both PC and mobile search engines. Search volume has increased especially when TV shows on current affairs reported it. There are more periods with increased search volume for Mobile than PC. Also, it was mainly commented about safety of MSG, criticism of low-quality foods, abuse of MSG, and distrust of government below the news on the Yonhap news site. The label of MSG-no added products in market emphasized "MSG-free" even though it is allocated as an acceptable daily intake (ADI) not-specified by the Joint FAO/WHO Expert Committee on Food Additives (JECFA). When consumers search for MSG (monosodium L-glutamate) or purchase food on market, they might perceive that 'MSG-no added' products are better. Competent authorities, offices of education and local government provide guidelines based on no added MSG principle and these policies might affect consumers' perceptions. TV program or news program could be a powerful and effective consumer communication channel about MSG through Mobile rather than PC. Therefore media including TV should report item on monosodium L-glutamate with responsibility and information based on scientific background for consumers to get reliable information.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.19
no.4
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pp.185-208
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2002
Information service for the aged is a new challenge for public libraries in Korea. To develop an internet-based information service at public library perspectives, information sources, information need, and information seeking and using behavior are investigated. Interview survey is performed to 1060 adults aged 60 and over. Finding revealed that the respondents led to few channels to information except for mass media and informal oral communication. It ascertain ways in which 23% of the respondents currently use internet, and identify barriers of nonusers. The information need of the elderly are diverse, but health/medicine, news, hobbies, religion, leisure/travel are most identified need in descending order. Based on data analysis and previous research results, a cooperative service model consisting of information contents, online reference, interface design, and education is developed. Finally problems and suggestions for future improvement are discussed.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.9
no.1
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pp.68-78
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2021
Political weblogs are as diverse as political viewpoints are. In the period of Prime Minister Yingluck Shinawatra, several political crises occurred, such as opposition to the Amnesty Act, the constitutional amendment, and the anti-government protests. Remarkably, during this time, social media were used as a platform for political expressions. This study employed a content analysis method to explore twenty-nine Thai political weblogs established during the period of Prime Minister Yingluck Shinawatra's administration. At the time, the most prominent Thai political weblogger was Nidhi Eawsriwong. Not surprisingly, the Pheu Thai Party and the Democrat Party were the most frequently appearing political parties in these weblog's posts. Most contents in these posts were related to government protesters by the People's Democratic Reform Committee (PDRC) and the coup d'état. The purposes of writing such weblogs were to express feelings and thoughts about Thai politics and to provide political information to the general public. The findings from this investigation revealed two significant uses of Thai political weblogs: the communication media for political expressions and viewpoints (a safe online space for political engagement and participation), and vital sources for Thai political information and news (social narratives).
Purpose: This study aimed to analyze the mass and social media contents and structures related to particulate matter before and after the policy enforcement of the comprehensive countermeasures for particulate matter, derive nursing implications, and provide a basis for designing health policies. Methods: After crawling online news articles and posts on social networking sites before and after policy enforcement with particulate matter as keywords, we conducted topic and semantic network analysis using TEXTOM, R, and UCINET 6. Results: In topic analysis, behavior tips was the common main topic in both media before and after the policy enforcement. After the policy enforcement, influence on health disappeared from the main topics due to increased reports about reduction measures and government in mass media, whereas influence on health appeared as the main topic in social media. However semantic network analysis confirmed that social media had much number of nodes and links and lower centrality than mass media, leaving substantial information that was not organically connected and unstructured. Conclusion: Understanding of particulate matter policy and implications influence health, as well as gaps in the needs and use of health information, should be integrated with leadership and supports in the nurses' care of vulnerable patients and public health promotion.
The purpose of this study is to analyze musical performances with the use of performance booking information from 2017 to 2019 which was obtained in Korea performing Arts Box Office Information system (KOPIS), and to make suggestions of Korean musical performances. Based on the data of KOPIS, relevant studies, internet based information, news articles, and magazines, musical performances were analyzed. In addition, the previous data of KOPIS and the data of the Broadway League were analyzed. The analysis results are as follows. Firstly, it is necessary to concentrate on Korean mid-sized theatre musical performances. Secondly, producers need to open their production costs invested in performances transparently. Thirdly, Off-Broadway system needs to be introduced after being modified in consideration of Korean situations. Thirdly, it is necessary to make long-run performances in order to achieve commercial success. Fifthly, it is necessary to make a bold attempt of theatre for performances just as in Broadway.
Unknown nouns which are not in a dictionary make problems not only morphological analysis but also almost all natural language processing area. This paper describes a recognition method for Korean unknown nouns using strings following nouns such as postposition, suffix and postposition, suffix and eomi, etc. We collect and sort words including nouns from documents and divide a word including unknown noun into two parts, candidate noun and string following the noun, by finding same prefix morphemes from more than two unknown words. We use information of strings following nouns extracted from Sejong corpus and decide unknown noun finally. We obtain 99.64% precision and 99.46% recall for unknown nouns occurred more than two forms in news of two portal sites.
The purpose of this study was to explore the lonely-death phenomenon and to understand the circumstances surrounding the lonely-death cases among elderly people by examining the articles on such phenomenon and the media reports of such cases. The cases of lonely death reported from 2007 to 2017 were used. Case analysis was conducted, and the news articles that described the lonely death cases were identified using an internet search engine. Forty seven cases were analyzed. Several risk factors emerged from the data obtained, such as economic hardship, chronic illness, mental health problems like alcohol addiction, social isolation, disconnection from family members or the neighborhood, unemployment, single household, unmarried or divorced status, and living in an urban area. Based on the findings, prevention strategies were addressed.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.17
no.1
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pp.21-29
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2012
In this paper, we propose a new method to select colors representing the meaning of text contents based on the cognitive relation between words and colors, Our method is designed on the previous study revealing the existence of crucial words to estimate the colors associated with the meaning of text contents, Using the associative probability of each color with a given word and the strength of color association of the word, we estimate the probability of colors associated with a given text. The goal of this study is to propose a system to recommend the cognitively plausible colors for the meaning of the input text. To build a versatile and efficient database used by our system, two psychological experiments were conducted by using news site articles. In experiment 1, we collected 498 words which were chosen by the participants as having the strong association with color. Subsequently, we investigated which color was associated with each word in experiment 2. In addition to those data, we employed the estimated values of the strength of color association and the colors associated with the words included in a very large corpus of newspapers (approximately 130,000 words) based on the similarity between the words obtained by Latent Semantic Analysis (LSA). Therefore our method allows us to select colors for a large variety of words or sentences. Finally, we verified that our system cognitively succeeded in proposing the colors associated with the meaning of the input text, comparing the correct colors answered by participants with the estimated colors by our method. Our system is expected to be of use in various types of situations such as the data visualization, the information retrieval, the art or web pages design, and so on.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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