• 제목/요약/키워드: 뉴스빅데이터

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수난 발생 및 규모 예측을 위한 웹 크롤러 및 네트워크 분석기술 개발 (Development of Web Crawler and Network Analysis Technology for Occurrence and Prediction of Flooding)

  • 서동민;김호용;이정하;황석환
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
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    • pp.5-6
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    • 2019
  • 빅데이터 분석을 위해 활용되는 데이터로는 뉴스, 블로그, SNS, 논문, 특허 그리고 센서로부터 수집된 데이터 등 매우 다양한 유형의 데이터가 있다. 특히, 신뢰성 있는 데이터를 실시간 제공하는 웹 데이터의 활용이 점차 확산되고 있다. 그리고 빅데이터의 활용이 다양한 분야로 점차 확산되고 웹 데이터가 매년 기하급수적으로 증가하면서, 최근 웹 데이터는 재난대응 미디어로써 매우 중요한 역할을 하고 있다. 또한, 빅데이터 분석에 활용되는 원천 데이터는 네트워크 형태이며, 최근 소셜 네트워크 분석을 통한 효과적인 상품 광고, 핵심 유전자 발굴, 신약 재창출 등 다양한 영역에서 네트워크 분석 기술이 사회와 인류에게 가치 있는 정보를 제공할 수 있는 가능성을 제시하면서 네트워크 분석 기술의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 웹에서 제공하는 뉴스와 SNS 데이터를 이용해 수난 발생 및 규모 예측을 지원하는 웹 크롤러 및 네트워크 분석기술을 제안한다.

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뉴스 빅데이터를 통한 덕수궁 돌담길의 장소 담론 해석 (Interpretation of the place discourse of Deoksugung Doldam-gil through News Big Data)

  • 성지영;김성균
    • 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.

사행산업 관련 뉴스의 빅데이터 분석을 통한 정책 연구 (Study of Policy through Big data Analysis about Gambling News)

  • 문혜정;김성경
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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    • pp.190-193
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    • 2016
  • 본 연구는 사행산업의 분야인 복권, 체육진흥투표권, 경마, 카지노에 대해 언론에서는 어떻게 다루어지고 있는지를 1990년부터 2015년까지의 뉴스데이터를 빅데이터 분석 방법 중 테스트의 의미연결망 분석을 통해 밝혀보고자 하는 연구이다. 이 논문은 의미망 분석을 통해 기사의 빈도와 연결성을 프레이밍과 시민관심 정도로 재조명 하여 기사에 대한 언론보도자의 의도와 시민의 인식차이를 밝혔고, 이를 통해 정책적 특성과 개혁과제를 탐색하였다. 분석결과 복권의 경우 당첨번호, 당첨금, 조작의혹 등 당첨에 대한 부분이 주제인 '사회문제' 형태였으며, 체육진흥투표권의 경우에는 사업입찰, 불법사이트, 발매대상 등 주로 사업추진과 불법사이트에 대한 '의무정보' 종류였고, 경마의 경우 사업장, 홍보, 기사 등으로 사업홍보나 광고 관련 뉴스이었고, 마지막으로 카지노의 경우에는 불법, 도박장, 외국인 등 '주요정보'에 해당하는 논문이었다. 시대에 따라 1990년대에는 카지노, 2000년대에는 복권, 2010년대에는 경마에 대한 기사보도가 많아졌으며, 이에 대한 시민의 반응도 사업비리, 당첨, 시민운동 등의 차이가 있었다. 마지막으로 기사의 빈도와 연결성이 나타내는 프레이밍 정도와 시민의 관심은 '1. 홍보광고, 2. 의무정보, 3. 사회이슈, 4. 주요정보' 네 가지로 구분되었으며 이 중 사고, 비리 등 주요기사로 구분되는 사회문제가 주요 공공의제로 형성되는 것을 확인할 수 있었다.

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국내 언론사 보건의료 뉴스의 Linked Open Data 구축 (Linked Open Data Construction for Korean Healthcare News)

  • 장종선;조완섭;이경희
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제1권2호
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    • pp.79-89
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    • 2016
  • 언론사들은 링크드 데이터(Linked Data) 기술을 활용하여 누적된 지적자산으로부터 새로운 가치를 찾는 노력을 하고 있다. 최근 들어 세계적인 언론 매체인 BBC에서는 링크드 데이터 모형을 이용해 자사의 뉴스 기사 가치를 지속해서 향상시키고 있다. 국내 인터넷 신문사들도 누적된 기사를 재활용하고, 이들로부터 새로운 가치를 찾아 뉴스 기사의 가치를 지속해서 향상시킬 필요성이 있다. 본 논문에서는 보건의료 관련 뉴스를 대상으로 링크드 데이터를 구축하는 연구를 소개한다. 기사문에서 보건의료와 관련된 개체명을 인식하여 데이터베이스화하고, 이를 공개된 다른 정보들과 연결하며, 구조화하여 링크드 데이터 서비스를 제공한다. 연구의 결과는 무분별하게 쌓여있는 뉴스데이터를 체계적으로 정리하고, 공개된 다른 정보들과 연결함으로써 기존에 발견하지 못했던 새로운 인사이트를 찾는 기회를 제공하고, 뉴스 데이터가 재활용될 수 있는데 기여할 수 있다. 마지막으로 SPARQL 질의 언어를 이용하여 뉴스 데이터를 대화식으로 탐색할 수 있는데 기여할 수 있다.

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재난문자에 대한 뉴스 빅데이터 분석 (News Big Data Analysis on Disaster Warning Text Message)

  • 이현지;변윤관;최성종
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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    • pp.194-196
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    • 2019
  • 본 연구에서는 재난문자에 대한 뉴스양과 주요 이슈에 대해 알아보았다. 뉴스 빅데이터 서비스인 빅카인즈를 통해 분석을 실시한 결과, '재난문자' 관련 뉴스가 2016년에 186건으로 전년대비 약 18.6배 증가하는 급격한 성장세를 보였다. 이후 '재난문자' 관련 뉴스는 높은 수치를 유지하는 것으로 나타났다. 지진이 다른 재난에 비해 많은 비중을 차지하였지만 지진이 다수를 차지한 2016년 대비 2017년과 2018년은 지진 외에 다양한 재난에 대해 다루어졌다. 그리고 '재난문자' 연관어 중 행정안전부(국가안전처, 행안부 용어 포함)가 가장 비중 있게 다루어졌고, 기상청과 국민도 비중 있게 다루어진 용어로 나타났다.

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R 기반의 빅데이터 기술을 활용한 뉴스기사와 음원차트의 상관관계 분석 (Correlation Analysis between News Articles and Music Charts using Big Data Technologies based on R)

  • 하정철;강동훈;박재모;길준민
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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    • pp.636-639
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    • 2016
  • 빅데이터의 일종인 뉴스기사 중에 아이돌 그룹관련 뉴스기사는 아이돌 그룹의 대중적 인기에 힘입어 전체 연예계 기사 중에 점점 큰 비중을 차지하고 있다. 아이돌 그룹의 소속사는 여러 홍보 방법 중 뉴스기사의 노출을 통해 비교적 저렴한 비용으로 홍보하여 음원차트 순위 향상을 위해 노력하고 있다. 본 논문에서는 뉴스기사와 음원차트 간의 상관관계를 분석하여 뉴스기사의 노출이 효율적 홍보 수단 인지를 알아보기 위해 먼저 감성분석을 통해 긍정기사와 부정기사가 음원차트 순위에 미치는 영향을 분석하고, 뉴스기사의 수가 많을수록 음원차트 순위가 상승하는지에 대해 알아보고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 R 언어를 이용하여 데이터 수집을 위한 웹 크롤러 설계, 회귀분석을 이용한 감성사전 구축 및 감성분석, 마지막으로 피어스만 상관계수를 이용한 상관관계 분석을 수행한다.

가짜뉴스 판별 기법 및 해결책 고찰 (Survey of Fake News Detection Techniques and Solutions)

  • 이혜진;김진영;백주련
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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    • pp.37-39
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    • 2020
  • 인터넷 상에서의 허위정보 생산과 유통은 주로 가짜 뉴스를 통하여 이루어진다. 과거에는 신문이나 공중파 TV등 뉴스 기사의 생산과 유통이 매우 제한적이었지만 지금은 인터넷의 발달로 누구나 쉽게 뉴스를 생산하고 유통할 수 있다. 뉴스 생산의 용이성은 정보 공유의 즉각성과 수월성이라는 장점을 제공하지만 반대로 불확실한 뉴스 남발로 인한 정보의 신뢰성 하락과 선량한 피해자를 양산하는 단점 또한 존재한다. 이는 가짜 뉴스가 사회적 문제로 대두되고 있는 이유이다. 에이전트나 스파이더 등의 소프트웨어를 통해 인터넷으로 급속도로 전파되는 가짜 뉴스를 전통 방식인 소수의 전문가가 수동으로 잡아내는 것은 불가능하다. 이에 기술발달로 잡아내기 힘들어진 가짜뉴스에 대해, 역으로 발달된 기술을 활용하여 잡아내려는 시도가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 가짜뉴스를 판별하는 다양한 기법들을 탐색하고 해결방안을 제시하고자 한다.

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뉴스 빅데이터를 활용한 코로나19 언론보도 분석 :토픽모델링 분석을 중심으로 (COVID-19 News Analysis Using News Big Data : Focusing on Topic Modeling Analysis)

  • 김태종
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제20권5호
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    • pp.457-466
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    • 2020
  • 본 연구의 목적은 최근 확산되고 있는 코로나19의 뉴스 빅데이터를 활용하여 언론을 통해 사회적으로 형성되고 있는 주요 의제가 무엇이며 어떻게 변화하는지 파악해, 추후 언론보도의 방향성을 제안하는 것이다. 이를 위해 2019년 12월 31일부터 2020년 3월 11일까지 보도된 47,816건의 뉴스 빅데이터를 감염병 위기경보 4단계(관심-주의-경계-심각)를 기준으로 4개 시기로 구분하여 토픽모델링 분석을 실시해, 총 20개의 토픽을 도출하였다. 토픽 모델링 분석 결과를 토대로, 본 연구에서는 다음 사항들을 제안하였다. 첫째, '불안', '공포' 등의 자극적인 표현을 자제하고 중립적이고 객관적인 보도용어 사용이 필요하다. 둘째, 단순 사건보도식 뉴스제작을 탈피하여, 더욱 심층적이고 맥락적인 뉴스 제작이 요구된다. 셋째, 감염병 관련 상황별 세부 위기커뮤니케이션 매뉴얼 마련이 필요하다. 넷째, 시민주도의 위기 극복노력을 중점적으로 조명하는 보도가 필요하다. 본 연구는 코로나19 뉴스 빅데이터를 토픽모델링 분석방법을 활용하여 분석한 최초의 논문이라는 학술적 의의와 국가 위기커뮤니케이션 정책개발의 기초자료로 활용될 수 있는 정책적 의의를 가진다.

뉴스 빅데이터를 이용한 우리나라 언론의 기록관리 분야 보도 특성 분석: 1999~2018 뉴스를 중심으로 (An Analysis of News Report Characteristics on Archives & Records Management for the Press in Korea: Based on 1999~2018 News Big Data)

  • 한승희
    • 정보관리학회지
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    • 제35권3호
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    • pp.41-75
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    • 2018
  • 이 연구에서는 1999년 1월부터 2018년 6월 현재까지 약 20년 간의 기록관리를 주제로 한 뉴스 빅데이터 4,680 건을 '빅카인즈'에서 추출하여, 이를 대상으로 우리나라 언론의 기록관리 주제에 대해 시계열 기반으로 보도 특성을 분석하고자 하였다. 먼저, 기록관리에 대한 언론 보도량의 차이를 살펴보기 위해 시기별, 주제별, 언론사 유형별 보도량을 분석하였다. 또한 기록관리 주제에 대한 언론 보도 내용의 차이에 대한 특성을 분석하기 위해 단어빈도 기반 내용 분석과 언어 네트워크 분석을 수행하여 언론 보도 내용의 시기별, 주제별, 언론사 유형별 차이를 분석하였다. 분석 결과, 기록관리 분야 뉴스 보도는 보도량과 보도 내용에 있어 시기별, 주제별, 언론사별로 차이가 있는 것으로 나타났다. 뉴스 보도량은 2007년 대통령기록물관리법이 제정된 이후부터 증가하기 시작하여 2013년에 가장 많은 뉴스가 보도된 것으로 나타났으며, 정치와 사회 주제를 중심으로 중앙지와 경제지가 가장 많은 양의 뉴스를 보도한 것으로 나타났다. 또한 뉴스 보도 내용의 분석결과, 기록관리가 도입된 처음 10년 동안은 기록관리의 현장 적용과 확산 과정에서 발생하는 이슈들을 중심으로 뉴스 주제가 형성되다가, 대통령기록물관리법 제정 이후로 기록관리가 정치적, 사회적 이슈의 주요 요인이 되면서 정치, 사회분야의 뉴스가 많이 보도된 것으로 나타났다.

대규모 빅데이터 분석 기반 COVID-19 Pandemic 분석결과 (Analysis of COVID-19 Pandemic based on Massive Big Data Analysis)

  • 김나현;오하영
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권4호
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    • pp.495-500
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    • 2021
  • 본 연구의 목적은 본 논문의 목적은 최근 확산되고 있는 코로나바이러스감염증-19로 인한 위기를 국내 뉴스 빅데이터를 활용하여 규명하는 것이다. 본 논문은 COVID-19로 인한 위기와 관련된 언론기사들을 한국언론진흥재단의 뉴스 빅데이터 분석 시스템 '빅카인즈(BIGKinds)'를 활용하여 분석하였다. 본 논문에서는 약 10개월의 기간을 설정한 후, '코로나'와 '위기' 키워드를 중심으로 총 54개의 언론사의 관련기사들을 추출하였다. '코로나'와 '위기' 두 키워드 간의 상관계수를 파악하고, 연관어 분석을 통해 경제, 사회, 국제, 문화 각 대표 카테고리 별로 COVID-19로 인해 어떤 위기를 맞고 있는지 파악하고자 한다. COVID-19 사태는 경제, 사회 등 모든 부분에 큰 타격을 주고 있는 만큼 빅데이터를 활용한 본 논문은 COVID-19 사태 위기 극복을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.