• 한국언론정보학보
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• 제49권
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• pp.81-98
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• 2010

신문독자들의 뉴스 소비성향 변화로 기사를 가볍고 짧고 비주얼하게 만들어야 한다는 주장과 신문이 미래에도 살아남기 위해서는 길고 분석적이며 타 매체와 차별화된 콘텐츠를 제공해야 한다는 주장이 상반되고 있다. 이 연구는 신문을 독자가 원하는 쪽으로 만들어야 한다는 시장지향의 저널리즘에 대한 기자들의 인식을 알아보기 위해 수행됐다. 이를 위해 국내 종합 일간지 중 보수신문과 진보신문 소속의 기자와 데스크 24명을 대상으로 심층 인터뷰를 진행했다. 연구결과 기자들은 기사를 흥미보다는 유익하게 만들어야 한다는 생각을 갖고 있었다. 또한 한국에서는 공공의 이슈를 사회적 쟁점으로 이끌고 정파적으로 신문을 제작하는 것이 시장지향적 저널리즘이 된다는 인식을 갖고 있었다. 아울러 신문은 콘텐츠와 기사의 질로 승부를 해야 하며 기사는 길고 분석적으로 만들어야 한다는 주장을 펼친 사람이 압도적으로 많았다. 이러한 문제에 대해 보수신문과 진보신문 소속 기자들 사이에는 다소의 인식차이가 드러났지만 기자와 데스크 사이에는 인식차이가 드러나지 않았다.

• 한국언론정보학보
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• 제59권
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• pp.31-49
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• 2012

디지털 미디어 기술 발달에 따라 언론인의 직업 규범과 가치가 어떻게 변하고 있는 지를 탐구하는 것이 이 논문의 목적이다. 먼저, 19세기 말 이래 확립된 객관주의, 전문직주의 언론 규범이 새로운 미디어 생태계에서 어떤 변화의 압력을 받고 있는 지를 파악했다. 미디어 환경의 변화는 직업 언론인의 직무 수행에 $\triangle$ 인식론 측면 $\triangle$ 전문직 정체성의 측면 $\triangle$ 독자와의 상호작용 측면에서 변화를 주고 있는 것으로 나타났다. 이어 한국의 역사적 사회적 맥락에서 형성돼 공유되고 있는 언론 규범에 이런 일반적인 변화가 어떻게 투영되고 있는지를 중견 언론인들을 심층 인터뷰 해 조사했다. 인터뷰에 앞서 언론인들로 부터 '기자 정신'의 역할 모델로 인정받는 리영희 선생(1929~2010)의 언론사상을 도출해 비교의 준거로 활용했다. 즉, 이 연구는 $\triangle$실증적 글쓰기를 통한 실체적 진실 추구 $\triangle$전문성에의 열정 $\triangle$독자(민중) 와의 상호교육 등 리영희의 언론 정신으로 상징되는 한국적 언론 규범이 현재의 미디어 환경에서 어떻게 변화해 가고 있는 지를 살펴보는 탐색적 연구이다. 연구결과, 미디어 환경 변화에도 불구하고 언론인들은 실체적 진실추구, 전문성 추구, 심층 탐사보도 등 리영희의 언론정신으로 상징되는 전통 저널리즘의 규범과 가치가 직무 수행에서 여전히 중요한 지침이 된다고 보았다. 또 이런 정신이 현재 한국 저널리즘이 봉착한 위기를 극복하는 데도 긴요하다고 인식하고 있었다. 다만, 언론인들은 디지털 시대에는 이런 저널리즘의 가치를 열린 자세로 수용자와 밀접히 상호작용 함으로써 성취해야 한다고 인식하고 있었다. 진실을 가려 내 제시하는 '판별자'의 역할, 시민저널리스트와 전문가 블로거의 자원을 폭넓게 활용해 뉴스를 생산하는 '네트워크 연결점', 수많은 정보를 엮고 정리하는 '뉴스 코디네이터' 등으로 역할을 확장하는 등 새로운 미디어 기술이 제공하는 환경 변화에 능동적으로 대처해야 할 것으로 지적됐다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.628-644
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• 2021

이 연구는 유튜브 시사정치채널 이용자들의 뉴스 인식에 영향을 미치는 변인들을 탐색하는데 주된 목적이 있다. 기존 연구들은 언론과 유사한 역할을 수행하는 유튜브 채널들의 여론 영향력을 정치적 양극화, 가짜뉴스, 확증 편향 등의 측면에서 살펴보고 규범적 비판을 제공하는 데 치중되어 있다. 이 연구는 그러나 유튜브 등장과 더불어 이용자 뉴스 인식에 나타난 변화와 의미를 살펴보고자 했다. 이를 위해 유튜브 시사정치채널 이용 경험이 있는 이용자 대상 온라인 서베이를 시행했다. 연구 결과 유튜브 시사정치채널 이용자들의 뉴스 관점은 전문직 저널리즘 관점에서의 뉴스 인식과 더불어 디지털 환경에서 새롭게 추가된 뉴스 인식이 혼재되어 있는 것으로 나타났다. 이 결과를 토대로 연구자는 플랫폼 환경에 대한 전문직주의 언론의 대응 방향에 관한 함의를 검토해 보았다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.281-288
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• 2020

본 연구는 구글 번역과 파파고와 같은 신경망 기계번역(NMT)에 대한 수용성을 탐구한다. 기계번역의 도입으로 훈련받은 번역사들이 위협을 느끼리라는 것과 기계와의 협력을 모색해야 한다는 논의가 상충하고 있는 시점에서, 오랫동안 기술수용을 예측해 온 TAM을 적용하여 전문번역사들의 기계번역 수용에 관한 의사결정 과정을 살펴보았다. 결론적으로 번역사들이 기계번역에 대해 위협을 느낄 것이라는 기존의 규범적 논의와 달리 본 연구의 경험적 결과는 번역사들이 자신의 업무의 효율을 높여주는 유용한 도구로 인식하고 있음이 밝혀졌다. 특히 같이 작업하는 동료들의 조언과 사회적 분위기가 우호적일 경우 이러한 경향은 더욱 강해졌다.

• 한국언론정보학보
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• 제62권
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• pp.223-243
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• 2013

언론 조직이 표방하는 가치는 때로 충돌한다. 사주는 언론의 사회적 책임과 연관된 가치를 실현하는 보편적인 저널리스트로서의 역할을 기자들에게 주문하면서도, 결정적인 순간에는 조직의 존립이나 이익과 연관된 가치를 따르라고 요청한다. 이러한 현상은 사주나 언론 조직이 실질적으로 중시하는 가치가 따로 있기 때문에 발생하는 일이다. 이 논문은 조선일보를 사례로 삼아, 언론 조직이 진정으로 강조하는 가치가 무엇이며 그러한 가치가 지향하는 조직문화가 무엇인지 살펴볼 것이다. 이러한 목적을 위해 조선일보 안에서 수행되는 기념식이나 의례 같은 각종 퍼포먼스를 분석한다. 조직문화의 토대가 되는 가치는 퍼포먼스에 내포되어 있기 때문이다. 연구 결과에 따르면, 조선일보의 사주가 기자들에게 강조하는 핵심 가치는 '인화'이다. 인화의 가치가 강조되는 한, 보편적인 저널리스트로서의 책무보다는 조선일보라는 기업의 이익에 충실한 조직 구성원으로서의 역할을 다하는 것이 기자들에게 더 중요한 덕목으로 간주된다. 인화의 가치를 강조하는 조선일보의 조직문화를 언론계 전체로 일반화할 순 없겠지만, 우리는 이와 같은 연구를 통해 조직 중심적인 가치를 우선시하는 조직문화가 기자들의 저널리즘 행위에 대해 어떤 함의를 가질 수 있을지에 대해서도 생각해 볼 수 있다.

• 한국언론정보학보
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• 제78권
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• pp.116-140
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• 2016

본 연구는 2015년 메르스 위기 중 두 차례에 걸쳐 동일한 응답자들을 대상으로 수집한 온라인 패널 서베이 자료를 이용해 개인의 위기관련 정보탐색 처리에 미치는 요인과 위험정보 탐색처리가 위험 방지행동에 긍정적 영향을 미치는지를 검증하였다. 또한 메르스 위기 상황에서 SNS를 통해 가족, 친구, 지인과 활발한 소통이 메르스 위기관련 정보의 탐색, 처리 그리고 방지행동에 어떤 조절 영향을 미치는지도 살펴보았다. 연구 결과 위기정보 탐색처리 모델은 한국의 메르스 위기상황에서 그 타당성이 검증되었으며, 특히 메르스 관련 정보의 적극적 탐색과 체계적 처리가 이후 메르스 방지 행동에 긍정적 영향을 미쳤다는 것을 알 수 있었다. 이와 함께, SNS 이용량에 따라 나뉜 두 집단에서 메르스 관련 정보의 탐색과 처리에 미치는 요인과 그 결과에 유의미한 차이가 있음을 알 수 있었다. SNS 이용에 따른 조절효과는 주로 부정적 감정과 사회적 동기요인을 중심으로 드러났고, 연구결과는 메르스 위기 중 SNS의 이용이 불필요한 공포를 조장한다는 우려와는 달리 위기의 지각이 부정적 감정으로 이어지는 관계를 완화시켜주고, 나아가 사회적 동기요인을 자극하고 메르스에 대한 체계적 정보처리를 강화시키는 영향을 미쳤다는 것을 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.1064-1070
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• 2020

한국의 영상기반 뉴스 미디어는 크게 지상파 방송, 종합편성 방송, 그리고 유튜브 방송과 같은 온라인 미디어로 나뉘어진다. 최근 이들 미디어의 방송 뉴스는 특정 시청자를 목표로 삼아 공정성과 중립성을 기대할 수 없는 주관적, 감정적인 성향의 내용을 송출하는 경향이 있다는 지적을 받고 있다. 이러한 양상은 시청자의 이슈 지각에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 이에 본 연구는 그 결과는 영상기반 미디어 뉴스 유형별로 감정 유형을 드러내는 성향의 차이가 존재하는지, 그리고 만약 차이가 존재한다면, 그 양상은 어떠한지를 살펴보았다. 감정 유형은 '딥러닝' 기법인 Convolutional Neural Network를 사용하여 중립, 행복, 슬픔 그리고 분노와 관련하여 분석하였다. 분석 결과, 전반적으로 뉴스 보도가 감정을 드러내는 성향이 있음을 보여주었다. 본 연구는 방송 뉴스에서 표출되는 감정을 다룬 첫 양적 연구이자 방송 뉴스 감정 분석에서 딥러닝을 사용한 첫 사례이다.