• 제목/요약/키워드: Online News

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포털 뉴스서비스와 온라인 저널리즘의 지형: 뉴스 유통의 구조 변동 혹은 권력 변화 (The Influence of Portal Site News Services on Online Journalism in Korea: The Structural Transformation or the Power Change in the News Distribution)

  • 김위근
    • 한국언론정보학보
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    • 제66권
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    • pp.5-27
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    • 2014
  • 우리나라 온라인 저널리즘 지형의 과거, 현재, 미래는 무엇보다 포털 뉴스서비스와 밀접한 연관이 있다. 전통 저널리즘에서 한정된 뉴스미디어는 뉴스 생산과 유통을 동시에 수행하기 때문에 소비를 완전히 장악할 수 있었다. 이후 다매체다채널 시대에는 뉴스미디어가 큰 폭으로 증가하고 이에 따라 뉴스 생산이 폭발적으로 늘어나면서 수용자의 선택이 중요하게 됐다. 온라인 저널리즘 환경에서는 각종 뉴스 이용을 간편하게 만든 포털 뉴스서비스에 대한 이용의 집중, 뉴스미디어 브랜드보다는 뉴스 콘텐츠에 집중하는 뉴스 소비의 특성 등으로 인해 뉴스 유통이 가장 중요한 영역으로 부각됐다. 포털 뉴스서비스가 온라인 저널리즘의 상징적 존재가 되면서 뉴스 유통 중심의 우리나라 저널리즘 지형이 완성된 것이다. 뉴스 유통만을 담당하는 포털 뉴스서비스가 뉴스를 생산하는 언론사닷컴이나 인터넷신문보다 더 큰 영향력을 가진다는 것은 언론 권력의 변화를 의미한다. 이로 인해 기존 뉴스미디어와 포털 뉴스서비스의 갈등이 곳곳에서 목격된다.

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NewsML과 UCI를 적용한 뉴스 콘텐츠의 온라인 유통모델 (A New Online News Service Model, based on NewsML and UCI Systems)

  • 박창신;길덕
    • 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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    • 한국IT서비스학회 2007년도 추계학술대회
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    • pp.641-645
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    • 2007
  • News contents, produced for paper readers, are more and more being used online instead of offline. Internet sites, expecially portals(naver, daum, nate etc.) are dominant marketplaces, where news are exchanged and values are added. So, establishing a new online news service system, which can satisfy news provider(copyright owner) and internet service provider together, is a necessary task under current online-dominant news service environment. UCI(Universal & Ubiquitous Content Identifier) and IPTC NewsML(News Mark-up Language) are considered as useful standards to compromise protection of news-copyright and enhancement of online use of news contents. This study is based on a real case of 'NewsBank' in korea, We expect that this study can show an inspiration to obtain two contradictory goals of copyright protection and free online use of copyright.

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온라인 뉴스 사이트에서 독자의 자발적 구독료 지불행위에 영향을 미치는 요인에 대한 연구: 공감의 역할을 중심으로 (Factors Influencing Subscribers' Voluntary Payment Behavior on an Online News Site: Focusing on the Role of Appreciation)

  • 이형주;이호성;양성병
    • 지식경영연구
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    • 제14권4호
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    • pp.1-17
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    • 2013
  • As online communities proliferate, online news sites have received great attention in news media research. Although most of the online news sites provide contents for free, some have adopted the Pay-What-You-Want (PWYW) model by offering a voluntary payment option to the readers. In this study, we investigate the factors which influence subscribers' voluntary payment behavior on an online news site. Drawing upon both the Stimulus-Organism-Response (SOR) framework and the Elaboration Likelihood Model (ELM), we hypothesize that appreciation has a direct effect on the subscribers' voluntary payment behavior, whereas central factors (positive emotional content, cognitive content) and peripheral factors (news sharing, news article length) of the news articles have indirect impacts on voluntary payment behavior through the enhanced appreciation. Based on an empirical analysis of 172 news articles from the Korean online news site that adopted the PWYW pricing model (i.e., Ohmynews.com), we find that appreciation plays a critical role in voluntary payment behavior and that peripheral factors have significant impacts on appreciation. However, the impacts of central factors on appreciation are not found. By identifying influencing factors of subscribers' voluntary payment behavior on online news sites for the first time, this paper suggests a prospective alternative profit model for online news providers faced with fierce competition.

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주류 인터넷 언론과 대안 인터넷 언론의 이용 비교 -이용집단의 특성, 이용자의 뉴스사이트에 대한 태도 뉴스 이용 패턴- (Comparative Analysis of Mainstream O1line News Use with Alternative Online News Use -In the Aspens of the Users' Characteristics, the Attitude on Online News Sites, and Using Pattern.-)

  • 박선희
    • 한국언론정보학보
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    • 제26권
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    • pp.259-289
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    • 2004
  • 이 논문은 주류 인터넷 언론과 대안 인터넷 언론의 이용을 이용자 특성, 뉴스사이트에 대한 태도, 뉴스 이용 패턴의 측면에서 비교하였다. 그 결과 이용자집단간에 정치관심과 정치성향이 차이가 있었으며, 중복 이용자집단이 정치관심이 가장 높고 정치성향도 가장 진보적이었다. 뉴스사이트에 대한 태도 역시 이용자집단간에 유의미한 차이가 있었는데, <조선닷컴>에 대한 신뢰도와 관여도는 <조선닷컴> 순수 이용자집단이 가장 높았고, <오마이뉴스>에 대한 신뢰도와 관여도는 중복 이용자집단이 가장 높았다. 각 이용자집단별 두 사이트에 대한 태도 비교에서는 <조선닷컴> 순수 이용자 역시 <조선닷컴>보다는 <오마이뉴스>에 대한 신뢰도와 관여도가 더 높았으며, 두 사이트에 대한 태로의 차이는 <오마이뉴스> 순수 이용자집단이 가장 큰 것으로 나타났다. 뉴스 이용 패턴에서는 <오마이뉴스>가 이용자당 평균이용시간, 평균 페이지수, 평균 방문일수 등 이용자 충성도가 더 높은 것으로 나타났으며, 중복 이용자집단은 <조선닷컴>보다 <오마이뉴스>의 이용충성도가 훨씬 높아 <오마이뉴스> 정향성을 보여주었다. 이상의 결과들은 이용자 규모가 작더라도 독특하고 차별화된 콘텐츠를 제공하는 뉴스사이드의 경우 충성스런 이용자집단을 가질 수 있으며, 뉴스사이트 성격에 따라 이용자집단이 분화될 수 있음을 시사한다.

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자발적 독자구독료에 영향을 미치는 온라인 뉴스 콘텐츠의 휴리스틱 속성 간 상대적 중요도 분석 (An Analysis of the Comparative Importance of Heuristic Attributes Affecting Users' Voluntary Payment in Online News Content)

  • 이형주;정누리;양성병
    • 한국IT서비스학회지
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    • 제16권4호
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    • pp.177-195
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    • 2017
  • Traditionally, news was consumed only through printed newspapers and broadcasting media, such as radio and television. However, the Internet has enabled people to consume news content online. Since most of online news content has been provided for free, it is not easy for news providers to charge the fixed subscription fee for online news content. Therefore, as an alternative strategy, some online news providers have tried to adopt the Pay-What-You-Want (PWYW) pricing model, which allows users (readers) to pay as much as they want after consuming news content. As this pricing model shows some possibility to grow and replace the unsuccessful monetization strategy of online news content, we therefore examined the comparative importance of seven heuristic attributes (i.e., article evaluation, article share, article comment, article information design, article length, writer SNS, and writer information) affecting readers' voluntary payment behavior through a conjoint analysis with 379 news articles collected from online news Website (i.e., Ohmynews.com) where the PWYW model has been working successfully. This study found that article share and article length are the most important factors which affect online news content users' voluntary payment. Finally, two major and eight minor propositions are suggested based on the findings of the study. This study would suggest guidelines for how to create online news content which induces much more voluntary payment.

언론사의 디지털 혁신과 구독자 되찾기: 온라인 뉴스의 유료이용 경험에 관한 연구 (Digital News Innovation and Online Readership: A Study of Subscribers Paying for Online News)

  • 정선호
    • 문화기술의 융합
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    • 제9권6호
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    • pp.1111-1117
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    • 2023
  • 이 연구는 최근 국내 신문사가 다시금 온라인 뉴스에 대한 유료화를 시도하는 상황에 주목하고 뉴스 독자 중에서도 유료이용 경험자에 대한 이해를 높이고자 했다. 한국언론진흥재단의 2022년 언론수용자조사 데이터(N = 58,936)를 분석한 결과, 2020년 이후 온라인 뉴스에 대한 유료이용 경험 및 유료이용 의향에 꾸준한 증가세가 관찰되었다. 실제 유료이용 경험을 설명하는 요인은 인구사회학적 속성 중 성별, 연령, 학력으로 나타났으며, 그밖에 정치·사회 현안에 대한 관심도, 다양한 미디어를 통한 뉴스 이용(신문, 잡지, 포털, 메신저, SNS. 동영상사이트, 팟캐스트) 등이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 각 신문사가 온라인 뉴스 유통에 활용하고 있는 디지털 플랫폼의 형태와 관련해서는 언론사 애플리케이션과 이메일 뉴스레터의 이용이 유료구독 경험을 설명하는 요인으로 나타났다. 이와 같은 연구결과는 앞으로 한국의 언론사가 차별화된 뉴스 콘텐츠를 자사의 플랫폼을 통해 유통할 수 있도록 준비하고, 뉴스 독자와의 신뢰 관계를 형성하기 위한 구체적인 계획을 수립하는 것이 중요할 것임을 시사한다.

Social Media Fake News in India

  • Al-Zaman, Md. Sayeed
    • Asian Journal for Public Opinion Research
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    • 제9권1호
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    • pp.25-47
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    • 2021
  • This study analyzes 419 fake news items published in India, a fake-news-prone country, to identify the major themes, content types, and sources of social media fake news. The results show that fake news shared on social media has six major themes: health, religion, politics, crime, entertainment, and miscellaneous; eight types of content: text, photo, audio, and video, text & photo, text & video, photo & video, and text & photo & video; and two main sources: online sources and the mainstream media. Health-related fake news is more common only during a health crisis, whereas fake news related to religion and politics seems more prevalent, emerging from online media. Text & photo and text & video have three-fourths of the total share of fake news, and most of them are from online media: online media is the main source of fake news on social media as well. On the other hand, mainstream media mostly produces political fake news. This study, presenting some novel findings that may help researchers to understand and policymakers to control fake news on social media, invites more academic investigations of religious and political fake news in India. Two important limitations of this study are related to the data source and data collection period, which may have an impact on the results.

지능형 온라인 뉴스 추천시스템 개발을 위한 체계적 속성간 상대적 중요성 분석: PWYW 지불모델을 중심으로 (An Analysis of the Comparative Importance of Systematic Attributes for Developing an Intelligent Online News Recommendation System: Focusing on the PWYW Payment Model)

  • 이형주;정누리;양성병
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.75-100
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    • 2018
  • 최근 웹툰, 음원, 동영상, 게임, 교육, 앱 등 많은 콘텐츠 기업에서 콘텐츠 유료화 정책을 추진하고 있으나, 무료 콘텐츠에 익숙한 독자들의 문화적 관성이 온라인 콘텐츠의 유료화 전환에 많은 어려움을 주고 있다. 특히 온라인 뉴스 콘텐츠는 포털 사이트를 통해 무료로 배포되고 있어 유료화에 대한 독자들의 거부감이 다른 온라인 콘텐츠 보다 더욱 심한 실정이다. 이러한 문제 해결을 위해 학계 및 산업계에서 온라인 콘텐츠의 유료화 방안에 대한 연구가 다양한 차원에서 진행되었다. 최근에는 일부 온라인 뉴스 매체를 중심으로 독자들이 자발적으로 마음에 드는 뉴스 콘텐츠에 대해 원하는 만큼의 구독료를 지불하게 하는 Pay-What-You-Want (PWYW) 지불모델을 적용하는 시도가 이뤄지고 있다. 이에 본 연구는 PWYW 모델의 성공적인 정착을 위한 선결요인으로 독자의 자발적 독자구독료 지불행위에 영향을 미치는 온라인 뉴스 콘텐츠의 체계적 속성을 도출하고, 각 속성 및 하위 속성의 상대적 중요도를 비교 분석하였다. 좀 더 구체적으로, 선행연구 분석을 통해 기사제목 유형, 기사 이미지 자극성, 기사 가독성, 기사 유형, 기사 지배적 정서, 기사 내용-이미지 유사성 등 총 여섯 가지의 온라인 뉴스 콘텐츠의 체계적 속성을 도출하였으며, 내용분석(content analysis)을 통해 각 기사의 속성값을 측정하고 이를 기반으로 컨조인트 분석(conjoint analysis)을 실시하여 속성 간 상대적 중요도를 계산 및 검증하였다. PWYW 모델이 적용된 온라인 뉴스 콘텐츠 379개에 대한 컨조인트 분석 결과, 기사 가독성, 기사 내용-이미지 유사성, 기사제목 유형 등의 순으로 자발적 독자구독료에 큰 영향을 주는 것으로 분석된 반면, 기사 유형, 기사 지배적 정서, 기사 이미지 자극성 등은 상대적으로 낮은 중요도를 보이는 것으로 조사되었다. 본 연구는 내용분석과 컨조인트 분석을 동시에 실시하여 온라인 뉴스 콘텐츠에 대한 자발적 지불의도에 영향을 미치는 체계적 요인을 도출하고, 그 상대적 중요도까지 살펴보았다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 온라인 뉴스 콘텐츠 제작자 및 사이트 운영자들로 하여금 독자들의 자발적 지불을 유도할 수 있는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 그 실무적 의의가 있다.

뉴스가치 평가 기준에 따른 패션 뉴스 분석 -온라인 패션 뉴스를 중심으로- (Analysis of Fashion News Based on News Value Assessment Criteria -Focused on Online Fashion News-)

  • 이지선;전재훈
    • 한국의류학회지
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    • 제45권2호
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    • pp.285-304
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    • 2021
  • Today, false news is increasing in volume, and fashion news often circulates uncritically. Therefore, an evaluation framework is needed to determine whether fashion news is accurate or good. In journalism, the judgment of good news is made through the criterion of news value factors. These factors are the criteria for assessing the likelihood of an event being reported in the news. Through the study of news value by various journalistic scholars, this study selected nine news value factors applicable to the value measurement of fashion news as the framework of analysis. Based on this, after analyzing the actual news on online fashion media, new characteristics and content were reconstructed for fashion news. As a result of the study, it was finally selected that the crucial factors were: expertise, social importance, timelessness, conflict, and negativity for measuring the value of fashion news. To assess the news value of fashion accurately, this study found that reconceptualized news values are needed, which are different from the news values of general journalism. The study is meaningful in that it explores elements and content for the development of a theoretical framework for the qualitative evaluation of fashion news.

Predicting Stock Prices Based on Online News Content and Technical Indicators by Combinatorial Analysis Using CNN and LSTM with Self-attention

  • Sang Hyung Jung;Gyo Jung Gu;Dongsung Kim;Jong Woo Kim
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제30권4호
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    • pp.719-740
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    • 2020
  • The stock market changes continuously as new information emerges, affecting the judgments of investors. Online news articles are valued as a traditional window to inform investors about various information that affects the stock market. This paper proposed new ways to utilize online news articles with technical indicators. The suggested hybrid model consists of three models. First, a self-attention-based convolutional neural network (CNN) model, considered to be better in interpreting the semantics of long texts, uses news content as inputs. Second, a self-attention-based, bi-long short-term memory (bi-LSTM) neural network model for short texts utilizes news titles as inputs. Third, a bi-LSTM model, considered to be better in analyzing context information and time-series models, uses 19 technical indicators as inputs. We used news articles from the previous day and technical indicators from the past seven days to predict the share price of the next day. An experiment was performed with Korean stock market data and news articles from 33 top companies over three years. Through this experiment, our proposed model showed better performance than previous approaches, which have mainly focused on news titles. This paper demonstrated that news titles and content should be treated in different ways for superior stock price prediction.