• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.869-872
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• 2018

온라인 뉴스 소비의 확산과 함께 댓글은 여론 형성에 큰 역할을 담당한다. 그러나 아직 댓글에 영향을 미치는 형식 요소에 대한 실증 데이터 기반의 연구는 미흡하다. 본 연구는 이의 시작으로 온라인 뉴스 기사 소비의 두 가지 중요 요소 즉, 헤드라인과 댓글의 관계에 대해 다루고자 한다. 이를 위해, 헤드라인의 논조 유무에 따른 댓글의 논쟁 활성화 정도 차를 확인하고자 댓글의 수와 길이를 분석하였다. '이세돌, 알파고 바둑대결', '최저임금', '북미회담' 기사로 총 537건의 해드라인과 약 85만개의 댓글을 수집하였다. 그 결과 논쟁 활성화 측면에서 논조가 있는 헤드라인일때 댓글의 수가 많고 길이가 길어 논쟁이 더 활발한 것을 할 수 있었다. 또, 댓글의 논쟁 주제도 차이가 있어 헤드라인의 논조가 있는 경우에 의견이나 감정을 표출하는 토픽이 더 많았다. 본 연구는 실증 데이터를 통해, 헤드라인의 논조 유무가 댓글의 논쟁의 활성화 정도와 주제에 영향을 주는 요소임을 밝힘으로써 댓글 소비에 대한 새로운 관점을 제시하고, 헤드라인의 형식 요소의 연구의 중요성을 확인한 데 그 의의가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.242-244
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• 2015

정보통신기술이 발전함에 따라 인터넷 뉴스 기사의 수와 구독률이 지속적으로 상승하고 있다. 하지만 주로 텍스트로 구성된 인터넷 기사를 통해 전체적인 이슈의 현황을 파악하는 데는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 분산 시스템 환경 내에서 기계 학습을 통하여 대량의 뉴스를 분석하고, 주요 이슈와 이슈간의 연관성을 추출하여 시각화하는 시스템 설계에 대해 제안하고자 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.25-31
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• 2018

온라인 뉴스는 기존의 신문을 대체하였고, 우리가 정보에 접근하고 공유하는 방법에 큰 변화를 가져왔다. 뉴스 웹사이트들은 사용자가 댓글을 남길 수 있는 기능을 오랜 시간동안 제공하였고, 그 중 몇몇 뉴스 웹사이트에서는 뉴스 기사들에 대한 사용자의 반응들을 크라우드소싱(crowdsource)하기 시작했다. 감정분석 분야에서는 텍스트에 반영된 감정과 반응들을 컴퓨팅적으로 모델링하기 위한 시도를 하고 있다. 본 연구에서는 뉴스 기사에 대한 반응들이 뉴스 본문과 수학적인 상관관계를 갖는지 밝히기 위해, 사용자로부터 생성된 다섯 가지의 감정 라벨(label)을 사용하여 10가지 카테고리(category)에 해당하는 100,000개 이상의 뉴스 기사들을 분석한다. 본 연구에서는 전처리과정이 최소한으로 필요하고 기계학습이 적용하지 않아도 되는 간단한 감정 분석 알고리즘(algorithm)을 제안한다. 우리는 이 모델이 한국어와 같은 형태론적으로 복잡한 언어에도 효과적이라는 것을 증명한다.

• 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.

• 한국언론정보학보
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• 제39권
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• pp.40-68
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• 2007

수질개선과 아리수 홍보 노력에도 불구하고 일반 국민들의 수돗물에 대한 불신은 여전히 계속되고 있다. 본 연구는 국내의 주요 신문, 텔레비전, 인터넷 신문에 보도된 수돗물 관련 뉴스를 기사 유형 및 내용, 기사 작성자, 취재원, 그리고 뉴스 가치라는 분석 유목을 통해 그 보도 경향을 살펴보았다. 언론에서 다뤄진 주제는 식용수로서의 적합성 논의가 가장 많았고 수돗물 이물질 발견, 수돗물 관련 정부정책, 수도 관련 보도, 수질 검사 결과 순이었다. 기사 본문 내용의 논조를 분석한 결과 인터넷이 가장 부정적인 보도태도를 나타냈다. 기사 작성자의 경우, 일반 취재기자가 작성한 뉴스가 압도적이었고 전문기자가 쓴 경우는 전체 기사의 1% 미만이었다. 결론적으로 수돗물과 같은 공적 이슈를 제대로 보도하기 위해서는 전문기자의 육성이 시급하고 취재원을 다양화시키는 노력이 필요하며 흥미위주의 보도보다 심층적인 접근을 통한 기사 작성이 요구된다고 하겠다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.351-354
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• 2022

본 연구는 최근 2022년 6월 1일에 실시된 전국 시도교육청 교육감 선거를 계기로 진행된 연구이다. 본 연구의 목적은 2010년 1월 1일부터 2022년 6월 10일까지 '교육감 직선제'를 다룬 언론사 기사들을 분석하여 그 결과를 객관적으로 제시하는 것이다. 분석 대상은 2010년 1월 1일부터 2022년 6월 10일까지 기간을 설정한 후, '교육감'과 '직선제' 2개의 용어가 모두 포함된 국내 54개 주요 언론사 뉴스 기사들(5,610건)이다. 본 연구에서는 뉴스 빅데이터 분석시스템인 빅카인즈(BIGKinds) 서비스를 적극적으로 이용하여 뉴스 트렌드 분석, 네트워크(관계도) 분석, 연관어 분석 등을 진행하였다. 본 연구자료는 관련 학문 연구자와 교육 현장 종사자들에게 시사점을 줄 수 객관적인 자료로 활용될 것이다. 본 연구는 향후 지방교육자치와 교육감 선거의 발전적 모델 탐색을 위한 다양한 연구 과정으로 확대 전개하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.249-258
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• 2019

미디어 기술의 진화는 지상파방송뉴스프로그램도 다양한 매체 및 플랫폼의 뉴스콘텐츠와 경쟁해야 할 상황에 노출시키고 있다. 변화하는 미디어 환경은 지상파뉴스 프로그램의 질적 향상과 시청률 제고를 위한 새로운 전략적 돌파구 마련을 요구하고 있다. 이 연구에서는 지상파방송뉴스가 사회의 공론장으로 기능하기 위해 요구되는 두 가지 요건, 즉 뉴스의 품질과 시청자의 선택의 상관관계를 살펴보았다. 지상파 종합뉴스의 기사에 대한 내용분석을 통해 질적 수준을 측정하고 개별 기사 단위의 시청률 데이터를 수집하여 양 자의 상관관계 분석을 실시하였다. 분석결과를 토대로 뉴스 프로그램의 공정성과 심층성의 하위 요인과 시청률의 관계성도 검토하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.487-492
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• 2018

4차산업 혁명의 여파로 국내에서는 다양한 분야에 인공지능과 빅데이터 기술을 활용하여 이전에 시행 중인 다양한 서비스 분야에 기술적 접목과 보완을 시도하고 있다. 특히 금융권에서 자금을 빌린 기업들을 대상으로 여신 안정성을 확보하고 선제적인 대응을 위해 온라인 뉴스기사들과 SNS 데이터 등을 이용하여 부실가능성을 예측하고 실제 업무에 도입하려는 시도들이 국내 주요 은행들을 중심으로 활발히 진행 중이다. 우리는 국내의 국책은행에서 수행한 비정형 데이터 기반의 기업의 부실징후 예측 시스템 개발 과정에서 시도된 다양한 분석 방법과 결과 그리고 과정 중에 발생한 문제점들에 관해 기술하고 관련 이슈들에 관하여 다룬다. 결과적으로 본 논문은 레이블이 없는 대량의 기사들에 레이블을 달기 위한 자동 태거(tagger) 개발과 뉴스 기사 예측 결과로부터 부실 가능성을 예측하기 위한 모델 및 성능 면에서 기사 예측 정확도 92%(AUC 0.96) 및 부실 가능성 기업 예측에서도 정형 데이터 분석결과에 견줄만한 성과를 이루었고 이에 관해 보고한다.

• 정보관리연구
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• 제41권2호
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• pp.161-181
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• 2010

본 연구는 국내 주요 10개 경제연구기관의 보고서를 대상으로 인터넷 뉴스에서의 인용 행태를 분석하고 각 기관의 영향력을 h-지수와 다양한 변형 지수(g-지수, $h_s$-지수, $g_s$-지수)로 제시하였다. 이를 위해 네이버 뉴스에서 기사를 검색하여 총 878건에 대한 기사의 내용 분석을 실시하였다. 먼저, 보고서 인용 기사 수, 뉴스매체, 주제 섹션, 신속성, 정확성, 중심성, 기사 길이 등을 중심으로 인용행태를 분석하였다. 다음으로 인용 건수로 영향력을 산출하여 기관 순위를 비교하였다. 분석 결과 인용 지수 순위가 상위권에 속한 기관들은 지수 간의 순위 차이가 거의 없었고, 전문가가 제시한 순위와도 유사한 반면, 중 하위권의 기관들은 상대적으로 지수에 따라 차이가 나고, 전문가 순위와 다른 양상을 보였다.

• 정보관리연구
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• 제43권4호
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• pp.119-142
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• 2012

본 연구는 조선닷컴과 워싱턴포스트의 섹션별 뉴스기사 본문의 하이퍼링크 서비스와 링크된 단어의 콘텐츠 유형을 분석하였다. 그 결과를 살펴보면 첫째, 국내 외 인터넷신문의 섹션별 뉴스 분포에서 조선닷컴은 라이프 섹션이 32.4%로 가장 많은 비중을 차지하였으며, 워싱턴포스트는 대체적으로 골고루 분포되어 있는 것으로 나타났다. 둘째, 섹션별 하이퍼링크 서비스를 살펴본 결과 조선닷컴은 정치섹션이 가장 많은 하이퍼링크 서비스를 제공하고 있었으며, 이어서 라이프섹션, 국제섹션 등의 순이었다. 워싱턴포스트는 Politics 섹션, Sports 섹션, Opinions 섹션 등의 순으로 하이퍼링크 서비스를 제공하고 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 섹션별 뉴스기사 본문 단어에 하이퍼링크 된 콘텐츠 유형을 분석한 결과 조선닷컴과 워싱턴포스트 모두 정보획득형이 가장 많고, 이어서 탐색형, 트랜잭션형 순으로 나타났다. 이러한 연구결과는 인터넷신문의 특성을 이해하고, 다양한 이용자 요구에 적합한 하이퍼링크 서비스를 제공하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.