• 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.

• 한국전자거래학회지
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• 제21권1호
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• pp.15-32
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• 2016

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.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.89-103
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• 2023

The purpose of this study is to investigate the mediating effect of news literacy in the relationship between sense of community and political efficacy. This study conducted a survey targeting the MZ generation. The survey was conducted online, and data from 309 cases were used for analysis. The research results are as follows. As a result of correlation analysis between sense of community, political efficacy, and news literacy, it was found that there was a statistically significant correlation between sense of community and news literacy sub factors. Second, the relationship between sense of community and political efficacy was found to have a significant positive effect on political efficacy as sense of community increased. Third, the relationship between sense of community and news literacy was confirmed to have a significant positive effect on news literacy as sense of community increased. Fourth, regarding the relationship between news literacy and political efficacy, it was confirmed that news literacy has a significant effect on political efficacy. Fifth, in the relationship between sense of community and political efficacy, news literacy was found to mediate the relationship between sense of community and political efficacy of the MZ generation. Based on the research results, news literacy education is required from the perspective of civic education, and differentiated educational contents by age are proposed.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.105-112
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• 2020

본 연구는 온라인 뉴스 문화를 만들고 있는 뉴스 공유자의 특성을 살펴보고자 하였다. 구체적으로 메신저에서 뉴스 공유자의 인구통계학적 특성, 전통 미디어와 뉴미디어를 통한 뉴스 이용행태를 밝히고, 뉴스 공유 행위에 미치는 요인을 살펴보고자 하였다. 본 연구는 <2018년 언론 수용자 의식조사> 데이터를 활용하여 분석하였다. 그 결과 첫째, 메신저에서 뉴스 공유자는 비공유자보다 연령층이 낮고, 학력이 높은 것으로 나타났다. 둘째, 뉴스 공유자는 비공유자보다 전통 미디어 뉴스를 적게 이용하는 반면, 뉴미디어 뉴스를 많이 이용하는 것으로 나타났다. 셋째, 포털, SNS, 온라인 동영상 플랫폼을 통한 뉴스 이용량과 메신저 뉴스 신뢰도는 뉴스 공유에 긍정적 영향을 미치는 반면, 연령과 포털 뉴스 신뢰도는 뉴스 공유에 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 이 연구의 함의 및 한계점, 후속 연구에 대한 제언을 논의하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.89-96
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• 2017

스마트폰의 대중화로 SNS를 통해 유통되는 정보의 내용과 감성을 분석하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 SW 교육에 관한 온라인 뉴스데이터를 수집하여 형태소 분석후 단어를 추출하고 뉴스데이터의 감성지수를 산출하여 수집된 뉴스 데이터의 감성분석을 실시하였다. 또한, 산출된 감성점수가 어느 정도 정확한지 정확도를 검토하였다. 분석 결과 수집기간동안 SW 교육 관련 뉴스는 월평균 약 189건 발생되었으며, 감성점수 평균은 0.7로 SW 교육 관련 뉴스는 긍정적임을 알 수 있었다. SW 교육의 중요성 및 정책 실행에는 공감하며 긍정적이었으나 구체적인 실행 방법에는 부정적인 시각이 있었다. 즉, SW 교육환경 및 교육방법 부족 문제, SW 개발자 양성 및 처우개선 문제, 코딩 사교육 증가 문제 등이었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.923-932
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• 2017

본 연구는 덕수궁 돌담길의 장소 담론을 뉴스 빅데이터 시스템인 빅카인즈(BIGKinds)의 메타데이터 및 연관어 분석 결과를 토대로 해석하였다. 연구 결과 덕수궁 돌담길은 '문화' 분야의 보도가 가장 많았으며, 그중에서도 '요리_여행', '전시_공연' 관련 뉴스가 거의 전 기간에 걸쳐 높은 비율로 보도되었다. 또한 보행친화도로로서의 '걷고 싶은 거리', 문화와 예술적 장소이자 대상으로서 '문화와 예술의 거리', 역사 문화적 장소인 '역사적 거리'로서 시기별로 다양한 문화적, 역사적 이슈들과 함께 보도되고 있었다. 본 연구는 언론을 통해 형성되고 재현되고 있는 덕수궁 돌담길의 장소 담론 해석을 시도했으며, 장기시계열적 뉴스데이터인 빅데이터를 활용했다는데 그 의의가 있다. 한편 본 연구는 정량적 분석결과를 토대로 정성적 해석으로서 보도량이 많은 분야나 이슈 외에도 보다 미시적이지만 이 장소 중요한 의미의 발굴과 해석을 위한 후속연구가 요구된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권5호
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• pp.530-539
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• 2002

최근 정형화된 구조를 갖는 뉴스 동영상 비디오에 대한 아카이브 시스템을 구축하기 위한 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 기존의 시스템에서는 기사에 대한 메타 데이타를 저장하는 방법이 서로 다르기 때문에 이런 데이타 사이의 호환성이 없다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위하여 멀티미디어 내용 정보를 표현하기 위한 표준인 MPEC-7 MDS에 바탕을 둔 뉴스 동영상 스키마를 제안하였으며, 또한 기사를 이루는 각 샷들의 특징을 반영한 기사 요약 방법을 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 제안한 뉴스 동영상을 위한 스키마는 뉴스 구조의 특성을 반영하여 MPEG-7 MDS의 VideoSegment, TextAnnotation 등과 같은 스키마를 이용하여 설계하였고, 요약 방법에서는 요약 비디오 데이타의 크기를 줄이기 위하여 샷들의 키프레임들만을 해당 오디오와 함께 상영하는 슬라이스 쇼 방법을 사용하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.575-582
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• 2020

본 연구는 인터넷 뉴스 댓글 빅데이터 분석을 통해 뉴스 댓글 사용자의 정치적 성향을 추정하는 방법을 제안한다. 인터넷 뉴스 댓글과 작성자의 정치 성향을 함께 제공하여 디지털 매체를 통한 정보 전달의 객관성과 중립성을 확보하고자 한다. 250만 건 이상의 인터넷 뉴스 댓글의 특성을 분석하고 사용자의 정치적 성향을 효과적으로 추정하기 위한 특징을 추출한다. 어휘사전 기반 알고리즘과 유사도 기반 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 두 알고리즘을 비교하고 효과를 검증한다.

• 식품과학과 산업
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• 제54권3호
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• pp.160-170
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• 2021

A recent advance in communication technologies accelerates the spread of food safety issues once presented by the news media. To respond to those safety issues and take steps in a timely manner, automatically detecting related information from the news data matters. This work presents an AI-based system that detects risk information within a food-related news article. Experts in food safety areas participated in labeling risk information from the food-related news articles; we acquired 43,527 articles in which food names and risk information are marked as labels. Based on the news document, our system automatically detects food names and risk information by analyzing similarities between words within a text by leveraging learned word embedding vectors. Our AI-based system shows higher detection accuracy scores over a non-AI rule-based system: achieving an absolute gain of +32.94% in F1 for the food name category and +41.53% for the risk information category.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.1-19
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• 2018

주가 예측은 학문적으로나 실용적으로나 중요한 문제이기에, 주가 예측에 관련된 연구가 활발히 진행되었다. 빅 데이터 시대에 도입하면서, 빅 데이터를 결합한 주가 예측 연구도 활발히 진행되고 있다. 다수의 데이터를 기반으로 기계 학습을 이용한 연구가 주를 이룬다. 특히 언론의 효과를 접목한 연구 방법들이 주목을 받고 있는데, 그중 온라인 뉴스를 분석하여 주가 예측에 활용하는 연구가 주를 이루고 있다. 기존 연구들은 온라인 뉴스가 개별 회사에 대한 미치는 영향을 주로 살펴보았다. 또한, 관련성이 높은 기업끼리 서로 영향을 주는 것을 고려하는 방법도 최근에 연구되고 있다. 이는 동질성을 가지는 산업군에 대한 효과를 살펴본 것인데, 기존 연구에서 동질성을 가지는 산업군은 국제 산업 분류 표준에 따른다. 즉, 기존 연구들은 국제 산업 분류 표준으로 나뉜 산업군이 동질성을 가진다는 가정하에서 분석을 시행하였다. 하지만 기존 연구들은 영향력을 가지는 회사를 고려하지 못한 채 예측하였거나 산업군 내에서 이질성이 존재하는 점을 반영하지 못했다는 한계점을 가진다. 본 연구는 산업군 내에 이질성이 존재함을 밝히고, 이질성을 반영하지 못한 기존 연구의 한계점을 K-평균 군집 분석을 적용하여, 주가에 영향을 미치는 산업군의 동질적인 효과를 반영할 수 있는 방법론을 제안하였다. 방법론이 적합하다는 것을 증명하기 위해 3년간의 온라인 뉴스와 주가를 통해 실험한 결과, 다수의 경우에서 본 논문에서 제시한 방법이 좋은 결과를 나타냄을 확인할 수 있었으며, 국제 산업 분류 표준 산업군 내에서 이질성이 클수록 본 논문에서 제시한 방법이 좋은 효과를 보인다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 국제 산업 분류 표준으로 나누어진 기업들이 높은 동질성을 가지지 않는 다는것을 밝히고 이를 반영한 예측 모형의 효율성을 입증하였다는 점에서 의의를 가진다.