• Title/Summary/Keyword: 뉴스 기사 분석

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A Study on the Change of Relation between Countries through Analysis of Portal News Articles: Focusing on the Czech Republic (포털 뉴스 기사 분석을 통한 국가 간 관계 변화 추이 연구 - 체코를 중심으로 -)

  • Kim, Jinmook
    • Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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    • v.53 no.2
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    • pp.159-178
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    • 2019
  • The purpose of the study is to examine the trend in the change of relation between countries (Czech and Korea) through analysis of portal new articles. In order to achieve the purpose, we analyzed news articles about Czech from 1990 to March 31st, 2019. We divided it into 6 periods by every 5 years, reviewed 200 news articles for each period totaling 1,200 news articles, and categorized them into 4 categories by subject (politics, economy, society and culture, and educations). The result of the study showed the subject of society and culture represented the largest proportion of all news articles. We also found that the range of changes in the sub-categories of society and culture occurred most extensively. We concluded the paper with several suggestions that could promote cooperation between Korea and Czech.

A Relationship Search in News Articles Using a Keyword Association Frequency (키워드 관련도를 이용한 뉴스기사의 연관검색 기법)

  • Kim, Ji-Hye;Jang, Jae-Young;Yune, Hong-June;Kim, Han-Joon
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2010.06c
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    • pp.53-57
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    • 2010
  • 현재 많은 포털 사이트에서는 인기가 있거나 중요도가 높은 키워드에 대해 정보를 제공해주는 태그 클라우드나 연관 검색어 등의 기능이 제공되고 있다. 하지만 대부분의 뉴스기사 페이지들은 날짜와 분야별로 기사들이 나열되어 있으며 사용자는 카테고리별로 나누어진 기사를 읽을 수만 있을 뿐 그 기사와 연관된 다른 기사의 정보에 대해서 한눈에 알아 볼 수 있는 방법은 미흡한 실정이다. 또한 연관 검색어 서비스도 사용자가 검색한 입력 내용을 기반으로 연관성 정도를 분석하여 객관성을 보장하지 못하고 있다. 본 논문에서는 기존의 태그 클라우드 방식에서 좀 더 나아가 축적된 뉴스 기사로 부터 검색 키워드와 밀접히 연관된 키워드를 추출하여 제공하는 기사 검색 시스템을 소개한다. 이 시스템은 사용자가 기사 검색을 하였을 때, 키워드와 가장 밀접한 기사를 검색해 주는 것뿐만 아니라 검색어와 관련된 연관 키워드들을 보여주고 연관된 키워드간의 관계성을 보여줌으로써 뉴스 기사들 속에 숨겨진 연관정보의 탐색을 가능하게 한다.

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A Study on Skimming of News Article for an Efficient Browsing (효과적인 브라우징을 위한 뉴스 기사 요약에 관한 연구)

  • 이주호;정승도;조정원;최병욱
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2000.09a
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    • pp.219-222
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    • 2000
  • 수많은 종류의 비디오 데이터를 효율적으로 검색하기 위해서는 데이터를 분석하여 사용자에게 먼저 전체 비디오의 요약을 제시하는 것이 효과적이다. 본 논문에서는 기사 단위로 분할된 뉴스 기사 전체를 보여주지 않으면서도 기사의 내용을 왜곡됨이 없이 요약하여 효과적으로 사용자에게 보여주기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사용자에게 시각적인 요약 정보를 앵커 프레임 추출 및 대표 프레임 추출을 통해 필름 스트림(film trip)의 형태로 제시하고, 기사를 소개하는 앵커의 첫 대사를 폐쇄 자막(closed-caption)을 이용하여 추출하여, 이를 기사의 내용에 대한 요약으로 필름 스트립과 같이 제시하도록 하였다. 앵커 프레임을 추출하기 위해 본 논문에서는 폐쇄 자막에서의 "앵커:" 태그가 존재하는 시간 구간과 동기된 프레임을 선정한다. 또한 대표 프레임은 공개형 자막(open-cpation)이 존재하는 프레임과 빈도에 기반한 가중치가 높은 .폐쇄 자막에서의 키워드와 동기된 프레임을 선정하도록 하였다. 본 논문의 뉴스 기사 요약 시스템은 시각적인 프레임제시와 함께 기사의 내용을 바탕으로 하는 기사 요약문을 같이 사용자에게 제공함으로써 기존의 필름 스트립형태만 제공하던 시스템에 비하여 사용자 중심의 지능형 요약 서비스가 가능함을 실험을 통해 보인다.

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A Morphological Analysis Method of Predicting Place-Event Performance by Online News Titles (온라인 뉴스 제목 분석을 통한 특정 장소 이벤트 성과 예측을 위한 형태소 분석 방법)

  • Choi, Sukjae;Lee, Jaewoong;Kwon, Ohbyung
    • The Journal of Society for e-Business Studies
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    • v.21 no.1
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    • pp.15-32
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    • 2016
  • Online news on the Internet, as published open data, contain facts or opinions about a specific affair and hence influences considerably on the decisions of the general publics who are interested in a particular issue. Therefore, we can predict the people's choices related with the issue by analyzing a large number of related internet news. This study aims to propose a text analysis methodto predict the outcomes of events that take place in a specific place. We used topics of the news articles because the topics contains more essential text than the news articles. Moreover, when it comes to mobile environment, people tend to rely more on the news topics before clicking into the news articles. We collected the titles of news articles and divided them into the learning and evaluation data set. Morphemes are extracted and their polarity values are identified with the learning data. Then we analyzed the sensitivity of the entire articles. As a result, the prediction success rate was 70.6% and it showed a clear difference with other analytical methods to compare. Derived prediction information will be helpful in determining the expected demand of goods when preparing the event.

Design and Implementation of Personalized News Recommendation System Considering User Reading Habit under Smartphone Environment (스마트폰 환경에서 기사 읽기 습관 고려한 뉴스 추천 시스템 설계 및 구현)

  • Song, Teuk-Seob
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.18 no.7
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    • pp.1628-1633
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    • 2014
  • In this paper, we propose a news article recommendation system that reflects users' areas of interest and reading habits. Users can select interesting subject then our proposed system displays interesting articles above the other articles. Also the proposed system reflects users' dynamic interests using analyse of user's reading habits. The method of dynamic interest applies the different weight values from users simply clicking and reading entire articles. When users read articles from specific areas, the prosed system increases the weight of these specific areas using XML structure information. Hence users can read their articles of interest with ease.

Analysis of the Change Process of News Articles related to 'Inclusive Education' -2000~2009(10 years) vs. 2010~2019(10 years) ('통합교육' 관련 중앙일간지 뉴스 기사의 변화과정 분석 -2000~2009년(10년간) vs 2010~2019년(10년간) 비교 중심으로-)

  • Park, Sang-hee
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2020.07a
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    • pp.171-172
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    • 2020
  • 본 연구는 오늘날 특수교육의 가장 핵심적인 방법론인 '통합교육'을 다룬 중앙일간지 뉴스 기사의 변화과정을 분석하였다. 신문자료는 오늘날 빅데이터 시대의 하나의 가치 있는 분석대상으로 부각되고 있다. 또 언론사 뉴스 분석방법론은 관련 학문 연구자의 언어가 아닌 일반 시민들의 인식수준을 확인하는 데 도움을 준다. 본 연구의 결과는 2000년 이후 20년간의 시간대를 10년 단위로 분할하여, '통합교육'의 모습이 어떻게 전파되었는 지를 확인하였다. 본 연구는 분석대상 자료를 기초로 하여, 객관적인 연구방법론을 추가하여 보완해 나갈 것이다.

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Comprehension of a News Story on SNS in Comparison to the Traditional Newspaper (소셜미디어에서의 뉴스 정보 수용과 전통 미디어 뉴스 읽기의 비교 카카오톡의 대화와 신문 비교를 중심으로)

  • Lee, Mina;Yang, Seungchan;Seo, HeeJung
    • Korean journal of communication and information
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    • v.81
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    • pp.299-328
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    • 2017
  • This study investigated news comprehension via the social media by comparing the reading of a news story on the news paper. A news story on the social media was suggested to present information in a conversational form, which differs from a traditional reporting style. To compare the different forms of news information presentation, two conditions were created: in a control condition, a news story was written in a traditional reporting form. In the experimental condition, the same news story was constructed in a conversational form. Participants were assigned randomly in one of two conditions. They read the news story and afterwards, they were asked to recall firstly, the core idea of the news story, secondly the whole news story, and finally to answer to the 10 questions that assessed how well they learned from the news story. Participants' responses were content-analyzed and produced six variables, the extent to recall the core idea, the extent to recall the whole story, the extent to recall wrong information, the extent to recall additional information, the extent to recall causally related contents in general, and finally the extent to recall causally related contents in story-specific. Analyses on the six variables revealed that the group in the news paper condition recalled more core idea, the whole story, and additional information than the group in the social media. But the news paper condition recalled less of wrong information than the group in the social media condition. Additionally, the news paper condition learned more than the group in the social media. Regarding the recall of causally related contents, the general causal relationships were recalled more in the group in the social media condition but the story specific causal relationships were recalled more in the group in the news paper condition. The findings seemingly indicated that a traditional news reporting contributes to news story comprehension more than the conversational form. Authors however added discussions and advised that the findings needed to be read under caution.

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An Analysis on the Visualization of the Online Newspaper : Focusing on the dependent Online Newspaper and Naver News (온라인신문의 시각화에 대한 분석: 종속형 온라인신문과 네이버 뉴스를 중심으로)

  • Park, Kwang-Soon
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.14 no.7
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    • pp.321-329
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    • 2016
  • This study aims at grasping the degree of change on the layout of newspaper through the analysis on the visualization of the Online Newspaper. It was analyzed on the basis of six dependent Online Newspapers. Six news companies' home pages and NAVER news homepage were compared and analyzed. As a result of the analysis, it has been found that the layout of the Online Newspaper has been changed rapidly through the visualization. Especially, the visualizations of some Online Newspaper have already reached the high level, and those of other newspapers are also under way rapidly. The visualization of the Online Newspaper is going on in the way that the size of images and the number of times of their being used in the news stories are increasing. Consequently, the visualization of the Online Newspaper follows the course of that of paper-based newspaper, and the relative importance of 'a newspaper that sees with an eye' to 'a newspaper that reads with an eye' grows bigger and bigger.

Fake News Detection based on Convolutional Neural Network and Sentiment Analysis (합성곱신경망과 감성분석 기반의 가짜뉴스 탐지)

  • Lee, Tae Won;Yang, Yeongwook;Park, Ji Su;Shon, Jin Gon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.11a
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    • pp.64-67
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    • 2021
  • 가짜뉴스는 뉴스 기사 형식을 갖는 날조된 정보를 의미하며, 최근 모바일 인터넷 장치의 보급과 소셜 네트워크 서비스의 대중화로 온라인 확산이 가속화되고 있다. 기존 연구는 가짜뉴스의 탐지를 위해 뉴스의 주제목, 부제목, 리드, 본문 등 뉴스 기사를 이루는 구성요소를 비롯하여 언론사, 기자, 날짜, 확산 경로 등의 메타 데이터를 대상으로 분석하였다. 그러나 뉴스의 제목과 본문 및 메타 데이터 등은 내용 수정이 쉬워, 다량의 데이터를 학습한 모델이라 하더라도 높은 정확도를 장기간 유지하기 어려울 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문은 합성곱 신경망을 이용해 문맥 정보를 분석하고 장단기 메모리 기반의 감성분석을 추가로 수행한다. 문맥 정보와 가짜뉴스 유포자가 쉽게 수정할 수 없는 감성 변화 패턴을 활용하여 성능이 개선된 가짜뉴스 탐지 모델을 제안한다.

Analysis of the Relations between Social Issues and Prices Using Text Mining - Avian Influenza and Egg Prices - (뉴스기사 분석을 통한 사회이슈와 가격에 관한 연구 - 조류인플루엔자와 달걀가격 중심으로 -)

  • Han, Mu Moung Cho;Kim, Yangsok;Lee, Choong Kwon
    • Smart Media Journal
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    • v.7 no.1
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    • pp.45-51
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    • 2018
  • Avian influenza (AI) is notorious for its rapid infection rate, and has a serious impact on consumers and producers alike, especially in poultry farms. The AI outbreak, which occurred nationwide at the end of 2016, devastated the livestock farming industries. As a result, the prices of eggs and egg products had skyrocketed, and the event was reported by the media with heavy emphasis. The purpose of this study was to investigate the correlation between the egg price fluctuation and the keyword changes in online news articles reflecting social issues. To this end, we analyzed 682 cases of AI-related online news articles for fourteen weeks from November 2016 in South Korea. The results of this study are expected to contribute to understanding the relationship between the actual price of eggs and the keywords from news articles related to social issues.