• 제목/요약/키워드: News value

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빅데이터 처리를 통한 연예 뉴스에서의 키워드 추출에 관한 연구 (A Study on Keywords Extraction from Entertainment News using Bigdata Processing)

  • 유상현;이상준
    • 한국IT정책경영학회 논문지
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    • 제11권6호
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    • pp.1503-1507
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    • 2019
  • 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.

유튜브 정보 규제에 대한 이용자들의 인식 연구 (A Study of Users' Perception of YouTube Regulation)

  • 함민정;이상우
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.36-50
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    • 2020
  • 최근 '유튜브 저널리즘'이라는 말이 나올 정도로 유튜브를 통한 뉴스 소비가 전 세계적으로 증가하는 추세이다. 유튜브는 전통 뉴스 매체보다 보다 흥미롭고 깊이 있게 뉴스를 전달하므로 인기를 얻고 있지만, 정치적, 사회적 이슈를 가감 없이 전달하는 과정에서 허위정보, 즉 가짜뉴스가 생산, 유포되고 있다. 정치권에서는 허위정보를 근절하기 위한 법적 처벌이나 허위정보 확산에 책임질 수 있는 주체를 지정하는 등 규제가 필요하다며 적극적으로 법안을 발의하고 있다. 그러나 유튜브 뉴스 이용자를 배제한 채 유튜브에 대한 규제를 논의하는 것은 무의미하다. 이 연구는 유튜브 뉴스 이용자를 대상으로 설문조사를 진행하였고, 허위정보에 대한 이용자들의 경험과 인식, 그리고 유튜브 정보 규제에 대한 이용자들의 인식에 영향을 미치는 요인들을 살펴보았다. 연구결과, 진보집단보다 보수집단과 중도 집단이 허위정보에 더 많이 노출된 것으로 나타났으며, 20~50대보다 60대가 유튜브 내 허위정보 유통 정도를 낮게 평가했다. 유튜브 정보 규제에 대한 태도의 경우 표현의 자유를 중시할수록, TV조선의 뉴스를 신뢰할수록 유튜브 정보 규제에 반대하는 것으로 나타났다. 반면, 지상파, JTBC의 뉴스를 신뢰할수록, 뉴스관 중 "계몽"을 중시할수록 유튜브 정보 규제에 찬성하는 것으로 나타났다.

방송사 보도영상관리시스템 운영 현황분석과 개선안 연구 - KBS 디지털뉴스룸 사례를 중심으로 - (A Study on the Analysis of Current Issues and the Operation Plan of News Media Asset Management System in Korean Broadcasting Companies: the Case Study of KBS Digital Newsroom)

  • 최효진;박춘원;김수영;송정아;박예진;신봉승;지선호;선상원
    • 한국비블리아학회지
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    • 제33권3호
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    • pp.123-155
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    • 2022
  • 본 논문에서는 방송사 보도영상 관리와 활용을 위해 운용되는 시스템인 방송사 보도영상관리시스템에 관하여 살펴보았다. 시스템에 획득되는 영상이 '공공기록'으로서 신뢰할 수 있고 정확한 정보와 함께 확보되고 있는지 KBS 디지털뉴스룸의 사례를 통해 살펴보았다. 또한, KBS 보도영상국에서 메타데이터 관리와 관련한 인제스트요원/매니저, 영상편집자, 아카이브매니저를 대상으로 한 심층인터뷰를 통해 현행 시스템에서의 메타데이터 입력 행태를 분석했다. 마지막으로 '공공기록'으로서 보도영상 가치를 높이기 위한 지속가능한 메타데이터 품질관리 방안을 모색해보았다. KBS디지털뉴스룸에서는 이용자 의지나 업무스타일에 의존하여 메타데이터가 입력되고 이용자 친화적(User-Friendly)인 입력 체계가 미비함에 따라, 데이터의 품질은 지속적으로 저하되고 있음을 알 수 있었다. 이를 극복하는 대안으로서 워크플로우 개선, 시스템 개선, 분류체계 및 메타데이터 개선안 등을 고민하였다.

텍스트 분석을 활용한 정보의 수요 공급 기반 뉴스 가치 평가 방안 (A Method for Evaluating News Value based on Supply and Demand of Information Using Text Analysis)

  • 이동훈;최호창;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제22권4호
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    • pp.45-67
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    • 2016
  • 최근 정보 유통의 주요 매체인 인터넷 뉴스와 SNS의 매체 간 특성 차이를 주목한 많은 연구가 있었음에도 불구하고, 양 매체의 차이를 정보의 수요 및 공급 관점에서 파악한 연구는 상대적으로 매우 부족하다. 일반적으로 새로운 정보는 언론사의 뉴스 기사를 통해 대중에게 노출되고, 대중은 이러한 기사에 대한 의견 또는 추가정보를 SNS를 통해 공유함으로써 해당 정보를 수용함과 동시에 확산시킨다. 이러한 측면에서 언론사가 뉴스를 제공하는 행위를 정보의 공급으로 파악할 수 있으며, 대중은 SNS를 통해 이에 대한 관심을 능동적으로 나타냄으로써 해당 정보에 대한 소비 수요를 표출하는 것으로 이해할 수 있다. 이는 상품 및 서비스의 가격이 수요와 공급의 관계에 의해 결정되는 것과 유사한 원리로, 정보의 가치를 정보 수요와 정보 공급의 관계에 기반을 두어 측정할 수 있음을 시사한다. 본 연구에서는 정보 공급의 대표 매체로 인터넷 뉴스 기사를, 정보 수요를 나타내는 대표 매체로 트위터를 선정하고, 특정 이슈에 대한 뉴스의 정보로서의 가치를 이와 관련된 트위터의 양으로 평가하는 뉴스가치지수(NVI, News Value Index)를 고안하여 제시한다. 구체적으로 제안 방법론은 각 이슈별로 NVI를 도출하고 이를 통해 시간의 흐름에 따른 정보 가치의 변화를 시각화하여 나타낸다. 또한 본 연구에서는 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해 인터넷 뉴스 387,018건과 트윗 31,674,795건에 대한 실험을 수행하였다. 그 결과 대부분의 이슈가 전체 정보 시장의 평균 가치에 수렴하는 형태로 변화함을 알 수 있었으며, 꾸준히 평균 이상의 가치를 가지며 정보 시장을 장악하는 등 특이한 양상을 보이는 흥미로운 이슈도 존재함을 파악할 수 있었다.

인기도 기반의 온라인 추천 뉴스 기사와 전문 편집인 기반의 지면 뉴스 기사의 유사성과 중요도 비교 (Comparisons of Popularity- and Expert-Based News Recommendations: Similarities and Importance)

  • 서길수;이성원;서응교;강혜빈;이승원;이은곤
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제24권2호
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    • pp.191-210
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    • 2014
  • As mobile devices that can be connected to the Internet have spread and networking has become possible whenever/wherever, the Internet has become central in the dissemination and consumption of news. Accordingly, the ways news is gathered, disseminated, and consumed have changed greatly. In the traditional news media such as magazines and newspapers, expert editors determined what events were worthy of deploying their staffs or freelancers to cover and what stories from newswires or other sources would be printed. Furthermore, they determined how these stories would be displayed in their publications in terms of page placement, space allocation, type sizes, photographs, and other graphic elements. In turn, readers-news consumers-judged the importance of news not only by its subject and content, but also through subsidiary information such as its location and how it was displayed. Their judgments reflected their acceptance of an assumption that these expert editors had the knowledge and ability not only to serve as gatekeepers in determining what news was valuable and important but also how to rank its value and importance. As such, news assembled, dispensed, and consumed in this manner can be said to be expert-based recommended news. However, in the era of Internet news, the role of expert editors as gatekeepers has been greatly diminished. Many Internet news sites offer a huge volume of news on diverse topics from many media companies, thereby eliminating in many cases the gatekeeper role of expert editors. One result has been to turn news users from passive receptacles into activists who search for news that reflects their interests or tastes. To solve the problem of an overload of information and enhance the efficiency of news users' searches, Internet news sites have introduced numerous recommendation techniques. Recommendations based on popularity constitute one of the most frequently used of these techniques. This popularity-based approach shows a list of those news items that have been read and shared by many people, based on users' behavior such as clicks, evaluations, and sharing. "most-viewed list," "most-replied list," and "real-time issue" found on news sites belong to this system. Given that collective intelligence serves as the premise of these popularity-based recommendations, popularity-based news recommendations would be considered highly important because stories that have been read and shared by many people are presumably more likely to be better than those preferred by only a few people. However, these recommendations may reflect a popularity bias because stories judged likely to be more popular have been placed where they will be most noticeable. As a result, such stories are more likely to be continuously exposed and included in popularity-based recommended news lists. Popular news stories cannot be said to be necessarily those that are most important to readers. Given that many people use popularity-based recommended news and that the popularity-based recommendation approach greatly affects patterns of news use, a review of whether popularity-based news recommendations actually reflect important news can be said to be an indispensable procedure. Therefore, in this study, popularity-based news recommendations of an Internet news portal was compared with top placements of news in printed newspapers, and news users' judgments of which stories were personally and socially important were analyzed. The study was conducted in two stages. In the first stage, content analyses were used to compare the content of the popularity-based news recommendations of an Internet news site with those of the expert-based news recommendations of printed newspapers. Five days of news stories were collected. "most-viewed list" of the Naver portal site were used as the popularity-based recommendations; the expert-based recommendations were represented by the top pieces of news from five major daily newspapers-the Chosun Ilbo, the JoongAng Ilbo, the Dong-A Daily News, the Hankyoreh Shinmun, and the Kyunghyang Shinmun. In the second stage, along with the news stories collected in the first stage, some Internet news stories and some news stories from printed newspapers that the Internet and the newspapers did not have in common were randomly extracted and used in online questionnaire surveys that asked the importance of these selected news stories. According to our analysis, only 10.81% of the popularity-based news recommendations were similar in content with the expert-based news judgments. Therefore, the content of popularity-based news recommendations appears to be quite different from the content of expert-based recommendations. The differences in importance between these two groups of news stories were analyzed, and the results indicated that whereas the two groups did not differ significantly in their recommendations of stories of personal importance, the expert-based recommendations ranked higher in social importance. This study has importance for theory in its examination of popularity-based news recommendations from the two theoretical viewpoints of collective intelligence and popularity bias and by its use of both qualitative (content analysis) and quantitative methods (questionnaires). It also sheds light on the differences in the role of media channels that fulfill an agenda-setting function and Internet news sites that treat news from the viewpoint of markets.

특이값 분해와 점증적 클러스터링을 이용한 뉴스 비디오 샷 경계 탐지 (News Video Shot Boundary Detection using Singular Value Decomposition and Incremental Clustering)

  • 이한성;임영희;박대희;이성환
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제36권2호
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    • pp.169-177
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    • 2009
  • 본 논문에서는 뉴스 기사 분할 관점에서, 뉴스 비디오 샷 경계 탐지 알고리즘의 특성을 고려한 다음과 같은 설계 기준을 제시하고, 이를 모두 만족하는 새로운 샷 경계 탐지 알고리즘을 제안하고자 한다. 1) 뉴스 비디오 샷 경계 탐지의 재현율을 높임으로써, 앵커 샷 탐지 단계에서 입력으로 사용될 데이타의 오류를 최소화한다; 2) 급격한 장면 변환과 점증적 장면 변환을 하나의 알고리즘으로 탐지함으로써 한번의 데이타 탐색으로 샷 분할을 수행한다; 3) 분할된 샷들을 정적 샷과 동적 샷으로 분류함으로써 앵커샷 탐지 단계의 탐색 공간을 축소한다. 제안된 뉴스 비디오 샷 경계 탐지 알고리즘은 특이간 분해를 기반으로 점증적 클러스터링 알고리즘과 머서 커널을 결합한 구조로서, 위에서 제시한 기준을 모두 만족하도록 설계되었다. 제안된 방법론은 특이간 분해를 통해 특징 벡터의 차원축소 뿐만 아니라, 뉴스 비디오를 구성하는 연속적인 프레임에서의 잡음과 아주 작은 변화를 제거함으로써 분류 성능을 높일 수 있다. 또한 머서 커널의 도입은 쉽게 분류되지 않는 데이타를 고차원 공간으로 매핑함으로써 구분하기 어려운 샷 경계의 탐지 가능성을 높여준다. 실험을 통하여 제안된 방법론이 매우 높은 재현율을 보이며, 앵커 샷 탐지를 위한 탐색 공간 축소를 효과적으로 수행함을 보인다.

빅데이터 분석을 통한 인터넷 뉴스 포털에서의 탈세 논란이 기업 가치에 미치는 영향 연구 (A study on the effect of tax evasion controversy on corporate values in internet news portals through big data analysis)

  • 이상민;박명호;김병준;박대근
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제22권6호
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    • pp.51-57
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    • 2021
  • 기업의 세금을 절약 혹은 회피하는 행동은 과세관청에 의해 합법적 절세가 아닌 탈세로 판단될 경우 기업은 조세적 비용뿐 아니라 일련의 탈세관련 보도 기사로 인해 기업이미지 손상 및 주가하락과 같은 비조세적 비용까지 부담하게 된다. 이에 본 연구는 인터넷 뉴스 포털에 나타난 탈세 논란 키워드들의 출현빈도를 해당 사건의 심각성을 측정하는 요인으로 정하고 이러한 출현빈도가 기업가치에 미치는 영향을 분석한다. 우리나라 유가증권시장에서 시가총액기준 상위 업체들을 대상으로 탈세 논란 키워드들을 활용하여 인터넷 뉴스 포털로부터 관련 기사를 크롤링하고, 기업별로 탈세 논란 키워드들의 출현빈도에 대한 시계열을 생성하여 출현빈도가 장부가 대비 시가총액에 미치는 영향을 분석한다. 패널회귀분석과 충격반응분석을 통해 분석한 결과 출현빈도는 기업가치에 부정적인 영향을 미치며 12개월까지 점진적으로 효과가 감소되는 것으로 분석된다. 이 연구는 한국기업들을 대상으로 탈세 논란 사안이 기업가치에 영향을 미치는지를 실증적으로 분석한 연구로서, 경영자는 절세전략을 수립 시 이러한 영향력을 고려하는 것이 필요하다는 것을 시사한다.

대표성 기반 뉴스 추천 메커니즘이 온라인 뉴스 포탈의 독자 반응에 미치는 영향 (The Effect of Representativeness in News Recommendation Mechanisms on Audience Reactions in Online News Portals)

  • 이은곤
    • 한국전자거래학회지
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    • 제21권2호
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    • pp.1-22
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    • 2016
  • 최근 온라인 뉴스 포탈의 뉴스 추천 메커니즘이 뉴스 콘텐츠를 수집, 선택, 편집 및 왜곡하는 일이 일어나고 있다. 선행연구들은 뉴스의 가치에 대한 일관된 정의를 내리지도, 뉴스의 가치가 독자의 반응에 어떤 영향을 미치는지 실증적으로 검증하지도 못했다. 본 연구는 선행연구의 뉴스 가치 개념을 종합하고, 뉴스 가치를 아우를 수 있는 개념으로 대표성의 개념을 도입하였으며, 대표성 기반 정보발견법 및 정보 수용 모델을 활용하여, 대표성이 인지된 뉴스 품질, 신뢰, 인지된 유용성, 서비스 만족도, 충성도, 지속사용의도, 구전의도 등 독자 반응에 어떠한 영향을 미치는 지를 실증적으로 검증하였다. 시나리오 설문 법을 통해 총 357개의 유효한 자료가 수집되었다. 각 집단들은 1) 시간 순서기반 뉴스 추천 메커니즘, 2) 조회수 기반 뉴스 추천 메커니즘, 3) 편집자에 의해 선택된 주요 뉴스를 다시 조회수 기반으로 정렬한 뉴스 추천 메커니즘의 세 종류의 메커니즘에 각각 노출되었다. MANOVA 분석결과에 따르면, 편집자에 의해 선택된 주요 뉴스를 다시 조회수 기반으로 정렬한 뉴스 추천 메커니즘만이 여타 집단에 비해 인지된 뉴스 품질과 신뢰에서 유의한 차이를 보였다. PLS 분석 결과에 따르면, 이렇게 형성된 인지된 뉴스 품질과 신뢰는 인지된 유용성, 서비스 만족도, 충성도, 지속사용의도, 구전의도 등 독자 반응을 유의하게 증가시키는 것으로 조사되었다. 본 연구의 학술적 기여는 언론 영역에서 정보기술의 역할을 강조하고, 편집자와 독자 모두가 인정하는 뉴스가 가치 있는 뉴스라고 개념화 하였으며, 뉴스 추천 메커니즘의 효과를 실증한 가치를 가진다. 실무적 측면에서 본 연구는 온라인 뉴스 포탈이 편집자와 독자의 시각이 모두 반영된 절충안의 뉴스 추천 메커니즘을 활용하는 것이 독자를 유인하기 위해 도움이 될 것이라고 제안한다.

CNN 기반 감성 변화 패턴을 이용한 가짜뉴스 탐지 (Fake News Detection Using CNN-based Sentiment Change Patterns)

  • 이태원;박지수;손진곤
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제12권4호
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    • pp.179-188
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    • 2023
  • 최근 가짜뉴스는 뉴스 콘텐츠 형식을 가장하고 중요한 사건이 발생할 때마다 등장하여 사회적 혼란을 초래한다. 이에 가짜뉴스를 탐지하기 위한 연구로 인공지능 기술이 사용된다. 자연어 처리를 통해 가짜뉴스를 자동으로 인지 및 차단하거나, 네트워크 인과 추론과 결합함으로써 허위 정보를 확산시키는 소셜미디어 인플루언스 계정을 감지하는 등의 가짜뉴스 탐지 접근법이 딥러닝을 통해 구현될 수 있었다. 그러나 가짜뉴스 탐지는 여러 자연어 처리 분야 중에서도 해결이 어려운 문제로 분류된다. 가짜뉴스가 가지는 형식 및 표현의 다양성으로 특성 추출의 난도가 높고, 뉴스가 속한 범주에 따라 하나의 특성이 서로 다른 의미를 가질 수도 있는 등 다양한 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 가짜뉴스를 탐지하기 위한 추가적인 식별 기준으로 감성 변화 패턴을 제시한다. 합성곱 신경망을 가짜뉴스 데이터 세트에 적용하여 콘텐츠 특성에 기반한 분석을 수행하고, 감성 변화 패턴을 추가로 분석함으로써 성능이 개선된 모델을 제안한다. 뉴스를 구성하는 문장에 대하여 감성 극성을 산출하고 장단기 메모리를 적용함으로써 문장 순서에 의존적인 결괏값을 얻을 수 있다. 이를 감성 변화의 패턴으로 정의하고 뉴스의 콘텐츠 특성과 결합하여 가짜뉴스 탐지를 위한 제안 모델의 독립변수로 활용한다. 제안 모델과 비교 모델을 딥러닝으로 학습시키고 가짜뉴스 데이터 세트를 이용한 실험을 진행하여 감성 변화 패턴이 가짜뉴스 탐지 성능을 개선할 수 있음을 확인한다.

新闻汉语学习词表拟制标准初探

  • 조미;송진희
    • 중국학논총
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    • 제66호
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    • pp.45-61
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    • 2020
  • Chinese for Journalism and Communication (CJC) is used not only to communicate, gather, read and understand the news and information in the daily life, but also to work as a professional in journalism. It includes daily CJC and professional CJC. It has similarities and difference with journalism terms. The lexical values of CJC words includes: recognition value, frequency value, composition value, and aggregation value.