본 연구는 텔레비전 뉴스의 시각적 요소인 인포그래픽이 수용자의 뉴스 기억과 이해에 어떤 영향을 미치는지 살펴본 실증연구이다. 본 실험을 위하여 87명의 대학생들로 구성된 피험자 집단을 인포그래픽의 유무에 따라서 2집단으로 나누어 KBS뉴스9에서 추출한 5개의 뉴스에 노출시킨 후, 설문조사에 응답하게 하여, 피험자들의 재인기억, 회상기억, 뉴스 이해 정도를 측정하여 분석하였다. 분석결과 인포그래픽이 있는 뉴스에 노출된 피험자들은 인포그래픽이 없는 뉴스에 노출된 피험자들보다 회상기억을 더 잘하였으며, 뉴스 이해도가 더 높게 나타났다. 그러나 이항식 답변을 요구한 재인기억에 있어서는 두 집단 간 유의미한 차이가 나타나지 않았다.
본 연구는 재난 뉴스를 통한 간접 외상 노출의 심리적 영향을 살펴보기 위해 수행되었다. 참가자들(N=439)은 세월호 사건이 발생한 지 평균 68.11(±18.47)일이 경과한 후 일련의 자기 보고식 질문지를 작성하였으며, 여기에는 외상후 위기 체크리스트(Posttraumatic Risk Checklist: PRC), 사건 충격 척도(Impact of Event Scale-Revised: IES-R) 및 다차원적 죽음불안 척도(Multidimensional Fear of Death Scale: MFODS)가 포함되었다. 재난 뉴스노출과 외상후 스트레스 증상의 관계에서 죽음불안, 외상당시 및 외상후 위기의 매개효과를 살펴보기 위해 구조방정식을 수행하였다. 그 결과, 죽음불안, 외상 당시 및 외상 후 위기는 초기 뉴스노출과 외상후 스트레스 증상 간의 관계를 유의하게 매개하였다. 이러한 결과는 재난 직후의 뉴스노출이 죽음불안에 영향을 주고, 이것이 외상당시 및 외상후 위기를 유발하며, 이러한 위기 요인들이 외상후 스트레스 증상을 증가시킬 수 있음을 의미한다. 마지막으로, 본 연구의 제한점과 미래 연구를 위한 제안이 논의되었다.
본 연구는 20대 성인의 n번방 관련 뉴스 노출과 간접 외상, 그리고 세상에 대한 신념 간의 관계를 실증적으로 탐구하기 위해 수행되었다. 이를 위하여, 20대 성인을 대상으로 온라인 조사 연구를 시행하였으며, 총 228명의 자료를 수집하였다. SPSS 25.0을 통해 분석한 결과, n번방 사건이 밝혀진 직후 관련 뉴스를 많이 접했을수록 당시에 더 높은 수준의 간접 외상을 경험하였던 것으로 나타났다. 또한, 간접 외상은 당시 뉴스 노출과 현재의 세상에 대한 신념간의 관계를 완전 매개하였다. 즉, 당시 뉴스 노출량이 많았을수록 간접 외상 수준이 높아졌으며, 높은 수준의 간접 외상은 세상에 대한 부정적인 신념과 관련되었다. 본 연구는 재난뿐만 아니라 성범죄 사건도 뉴스를 통해 제3자인 사람들에게 간접 외상을 불러일으킬 수 있음을 확인하였고, 뉴스 노출이 간접 외상을 매개로 세상에 대한 신념에 미치는 영향을 검증하였다는 데에 의의가 있다. 그러나 본 연구는 20대 성인에 한정되었으며, 연구 참가자 대부분이 여성이라는 점에서 한계를 가지므로, 추후 더 다양한 집단을 대표하는 표본으로부터 자료를 수집할 필요가 있다. 나아가서, 후속 연구로 뉴스 노출과 간접 외상의 관계를 정서 전염이 매개 혹은 조절할 가능성을 검토할 수 있을 것이다.
본 연구는 텔레비전 뉴스 진행자의 젠더가 수용자의 정서와 뉴스 기억에 어떤 영향을 미치는지 정교화가능성 가설을 바탕으로 살펴본 실험연구이다. 본 연구를 위해 앵커의 젠더에 따라 2가지 종류의 뉴스를 편집하여, 관여도를 조작한 2개의 대학생 집단에게 시청하게 하고, 이들의 앵커에 대한 정서와 뉴스 내용에 대한 장단기 기억을 측정, 분석하였다. 분석결과 여성 앵커가 남성앵커보다 호감도는 높게 나타났으나, 신뢰도는 더 낮게 나타났다. 그리고 여성앵커의 뉴스에 노출된 피험자들이 남성앵커의 뉴스에 노출된 피험자들에 비해 단기기억을 더 잘 하는 것으로 나타났다. 그러나 젠더와 관여도 간의 상호작용 효과는 발견되지 않았다.
본 연구의 목적은 가짜뉴스가 크고 작은 사회적 문제를 야기한다는 점에 주목하여, 전자투표시스템 관련 가짜뉴스가 뉴스 이용자의 시스템 이용에 대한 태도, 시스템을 통한 선거 참여 의도, 뉴스서비스 신뢰도에 어떠한 영향력을 미치는지 실험을 통해 확인하는데 있다. 연구결과, 부정적인 내용으로 프레임된 가짜뉴스는 이용자의 태도와 선거 참여 의도 수준을 감소시키는 효과를 보였다. 특히 각 뉴스서비스에 따른 가짜뉴스 영향력 차이를 검증한 결과, 이용자가 일반 인터넷신문을 통해 가짜뉴스에 노출되고 해당 뉴스가 가짜임을 인지한 경우에는 태도와 선거 참여 의도 수준이 감소 후 다시 회복되는 모습을 보였다. 하지만 네이버와 페이스북 가짜뉴스에 노출된 이용자들은 가짜뉴스에 담긴 부정적인 내용을 더욱 강하게 형성하는 것으로 나타났다. 가짜뉴스가 이용자의 인지적 차원에 영향력을 행사하고, 최초 노출 정보와 일치하는 방향으로 인식을 강화하려는 경향이 있다는 사실을 실증적으로 확인하였다.
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.
현대 사회에서는 복잡하고 넘쳐나는 정보들을 스마트한 기술을 통해 지식 기반으로 제공한다. 이에 따라 정보를 기반으로 한 대표적인 콘텐츠인 인터넷 뉴스 또한 지식 기반의 제공이 필요하다. 하지만, 현재 인터넷 뉴스는 정보를 노출하는데 편향되어 있다. 따라서 본 연구에서는 행동 기반의 뉴스를 통해 실 사용자들에게 유용한 정보를 제공해주는 것을 목표로 한다. 결론적으로 지식 기반의 뉴스는 "사용자가 예측할 수 있고 행동할 수 있도록 돕는 정보로 제공되어야 한다."라는 결론을 도출해냈으며, 이는 지식 기반의 인터넷 뉴스 콘텐츠를 위한 행동 분류를 제시하였다는 점에서 의미가 있다.
최근 선정적이고 폭력적인 뉴스 기사 제목의 여과 없는 노출로 인하여 유해한 언어 접촉이 빈번히 이루어지고 있다. 자극적인 단어에 지속적으로 노출되는 것은 인지 능력에 부정적 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 따라서 이를 사전에 판별하여 정보를 수용하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 KoBERT를 기반으로 한국어 뉴스 기사 제목에서 선정성과 폭력성을 검출하고자 한다. 학습을 위한 뉴스 기사 제목들은 인터넷에서 무작위로 총 9,500개의 데이터를 크롤링 하여 수집하였고, 모델의 말단에 NLNet을 추가하여 문장 전체의 관계를 학습했다. 그 결과 선정성 및 폭력성을 약 89%의 정확도로 검출하였다.
본 연구는 현재 디지털 뉴스 유통 과정이 개인의 선택, 이에 기반한 미디어의 선택으로 인해 이용자들에게 정치적으로 편향된 정보를 제공할 수 있다는 점에 초점을 맞추고 개인의 뉴스 선택에 영향을 미치는 요인과 이용자의 정파적 선호에 맞춤화된 뉴스가 추천됐을 때 발생할 수 있는 의견변화와 정치참여의 효과를 탐색적으로 분석했다. 자신의 정파적 선호에 부합하는 뉴스를 선택하는 선택적 노출의 현상은 개인이 한정적 정보처리를 많이 이용하고, 정치적 신념이 같은 집단 간의 높은 토론 효능감을 경험할수록 그 정도가 높은 것으로 니타났다. 선택적 노출의 정도가 높은 개인에게 정파적 성향과 일치하는 일방향 메시지의 뉴스를 무작위로 제공했을 때 기존 의견이 강화되는 방향으로 의견 공고화와 의견보강 정보처리가 일어나면서 온라인 정치참여가 높아지는 경향성이 발견되었다. 반면 이들에게 미디어가 경쟁하는 두 정파적 입장을 균형있게 다룬 양방향 메시지 뉴스를 무작위로 제공했을 경우 상대편의 견해와 논지를 이해하고 더 나은 의견이 있다면 기존 의견을 조정해보려는 의향이 함께 발견되었다. 이 연구는 숙의민주주의 과정에서 다양한 의견을 균형있게 이용하는 것의 중요성을 지적하고 이와 관련한 미디어 리터러시의 필요성을 제안했다.
기존 신문이나 티브이가 아닌 온라인과 모바일로 뉴스를 보는 사람이 더 많아지면서, 포털 사이트 뉴스난에 다른 언론사의 기사보다 더 많이 노출되기 위한 경쟁의 심화로 뉴스 어뷰징은 심각한 사회 문제로까지 대두되었다. 본 논문은 온라인상에서 생성, 유통되는 많은 뉴스 중에서 이용자의 시간을 낭비하고 양질의 정보를 찾기 힘들게 하는 뉴스 어뷰징을 판단하는 모델을 제안한다. 제안된 모델은 크롤링 기술을 사용하여 뉴스의 제목과 내용을 가져온 후 인공지능 기술을 이용한 유사도 검사로 기사의 어뷰징 여부를 판단하여 양질의 뉴스 정보를 사용자에게 제공될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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