최근 인터넷 환경은 인터넷 내용규제에 대한 새로운 접근을 요구한다. 헌법재판소가 인터넷을 가장 참여적인 시장으로 표현촉진적인 매체라고 정의한 지 20여년이 흘렀다. 그 동안 인터넷에서는 디지털성범죄, 마약, 자살정보, 악성댓글, 혐오표현, 가짜뉴스 등 표현의 자유로만 설명할 수 없는 다양한 문제들이 등장했다. 통신심의 제도에 대한 논의가 중요한 이유이다. 본고는 국내 통신심의 제도에 대한 입법적 분석, 사법적 분석, 행정적 분석을 시도한다. 통신심의 법률 현황과 특징은 무엇인지, 통신심의에 대한 사법부의 판단은 어떠한지, 실제 통신심의의 운영과정과 특징은 무엇인지 분석하였다. 입법적, 사법적, 행정적 접근을 통해 국내 통신심의 제도의 문제점을 총체적으로 다루었다. 이를 통해 국내 통신심의 제도 개선을 위한 정책적 제언을 도출하였다.
본 연구는 대중들이 '심신장애를 사유로 하는 형량 감경 비율'에 대해 어떻게 생각하고 있는지 분석하고, 여론의 방향과 실제 법원의 판단이 합치되는지 확인하기 위해 수행되었다. 이를 위해, 대법원 코트넷 판결문 검색시스템과 기관별 정신감정 의뢰 건수, 네이버 뉴스에서 '심신장애'를 키워드로 하는 기사의 개수와 댓글 개수, 댓글 내용을 크롤링한 결과를 활용하였다. 데이터 분석 결과, 여론은 심신장애에 따른 형량 감경에 대해 부정적이었으며 그 기준의 모호성에 대해 불만을 나타냈다. 그러나 실제 판결문 분석과 기관별 정신감정 의뢰 건수 분석 결과 법원은 「형법」제10조(심신장애)에 규정된 정신장애인의 책임 조각 및 책임 감경에 대해 엄격하게 판단하고 있음을 확인할 수 있었다. 즉, 가해자의 정신장애에 대한 인정 사례는 줄어들고 있지만 여론은 이를 인지하지 못하고 있다. 공권력이 국민 수호의 의무를 충분히 수행하고 있지 못하다는 여론의 형성은 국가기관에 대한 국민의 신뢰를 떨어뜨리는 부정적 효과를 갖고 있다. 따라서 국민의 안전을 보장하는 경찰과 검찰은 국민의 신뢰를 얻기 위해 명확한 기준에 따라 법집행을 할 필요가 있으며 사법부도 심신장애에 대한 감형 기준에 대해 엄중한 판단은 물론 그 적용 결과를 국민들에게 인식시켜줄 필요가 있다.
사람을 대상으로 하는 인공지능 서비스가 증가하면서 인공지능에서도 윤리적 토대 위에서 이루어져야 한다는 사회적 요구가 증가하고 있다. 이러한 흐름에 따라 정부와 기업에서는 인공지능 윤리와 관련된 정책, 규범 등을 마련하고 있다. 합리적인 정책, 규범을 마련하기 위해서는 대중들이 가지고 있는 인식을 파악하는 것이 첫 번째 단계이다. 본 논문에서는 인공지능과 윤리에 대한 대중들의 인식을 파악하기 위해 소셜데이터와 뉴스 댓글을 수집하고 관심도 분석, 감성 분석, 담론 분석 수행 후 시각화하였다. 분석 결과, "인공지능 윤리"에 대한 관심도와 '인공지능" 호감도는 반비례하는 상관관계를 보여주었다. 담론분석 결과로, 가장 큰 이슈가 "개인정보 유출"이었고 학습 데이터의 오염 및 편향 문제와 컴퓨터로 만들어진 인공지능에게 법인격을 부여해야 하는지에 대한 담론도 보여주었다. 본 연구가 인공지능 윤리 규범, 정책을 마련할 때 대중들의 인식을 파악할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 것이다.
사회적 이슈는 정책의 방향을 결정하는 중요한 요인이며, 신문은 사회적 이슈를 반영하는 중요한 채널이다. 신문기사의 텍스트를 분석하는 것은 사회적 이슈를 이해하는 데 기여할 수 있지만, 대규모의 비정형 데이터인 뉴스를 수작업으로 분석하는 것은 매우 어렵다. 따라서 본 연구는 텍스트 분석기법과 연관분석 기법을 활용해 비정형 신문기사 내용을 정형화하여 사회적 이슈의 이해관계자들 간 관점 차이를 시스템적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 연구 수행을 위해 각 지역을 대표하는 신문사(조선일보, 중앙일보, 동아일보, 매일신문, 부산일보)를 선정한 후 기사 115건과 댓글 6,772건을 2주간 수집하여 분석하였다. 연구 결과 전국 일간지들은 해당 지역과 정치적인 관계에 초점을 맞춘 반면에, 지역 일간지들은 속해 있는 지자체를 대변하는 논조로 기사가 작성된 측면이 강하게 나타났다.
본 연구의 목적은 최근 심각한 사회문제로 대두되고 있는 인터넷 혐오표현의 원인과 대응방안을 모색하는 것이다. 혐오표현을 경험한 대학생들의 에세이 분석을 통해 인터넷 혐오표현에 대한 노출 실태를 분석했으며, 전문가 심층인터뷰를 통해 인터넷 혐오표현 확산의 원인을 진단하고 대응방안을 제시했다. 대학생들은 인터넷에서 여성, 노인, 성소수자, 지역 대상의 혐오표현을 경험했으며, 혐오표현을 확산시키는 주요 매체는 뉴스 댓글과 SNS, 온라인 게임이었다. 인터넷 혐오표현의 원인은 개인적 차원에서 인간 존엄성에 대한 인식 부족, 미디어 리터러시 능력의 부재 등으로, 사회적 차원에서 차별과 혐오에 대한 교육의 미흡, 혐오표현을 재생산하는 미디어 등으로 분석됐다. 이와 함께 법·제도적, 사회적, 교육적 차원에서 인터넷 혐오표현 문제를 개선하는 방안이 제시되었다.
본 연구는 2021년 현재 13년간 계속되어온 CBS의 <김현정의 뉴스쇼>(이하 <뉴스쇼>)의 콘텐츠 특성과 트랜스 미디어로의 변화에 주목하고자 한다. <뉴스쇼>가 다른 시사프로그램과 차별적인 점은 두 가지이다. 첫째, 시사프로그램으로서 제한된 시간의 한계에도 불구하고 '탐정 손수호' 코너를 통해 사건의 진실을 추적하는 탐사보도, 탐사 다큐의 형식을 시도한다. 둘째, <뉴스쇼>의 인터뷰는 다양한 사건·사고의 당사자, 유가족, 피해자 등 자신의 목소리로 직접 출연하는 당사자 보도를 통해 소수자 문제의 가시화를 위해 불가피한 당사자성을 뉴스에 담아왔다. 정통 시사 라디오프로그램 <뉴스쇼>는 2018년 11월부터 트랜스미디어 콘텐츠인 <댓꿀쇼>(댓글 읽어 주는 꿀같이 재미있는 쇼)를 제작하고 있다. <댓꿀쇼>는 <뉴스쇼> 라디오 본방송이 끝난 후 유튜브에서 실시간으로 방송된다. 스핀오프(spin-off) 콘텐츠로서 '댓꿀쇼'의 특징은 스탭과 MC, 출연자의 경계 허물기 및 '부캐' 활용을 통한 역할 바꾸기 등을 들 수 있다. 라디오 시사프로그램의 여성 진행자로서 다양한 이슈의 주인공들과의 인터뷰를 통해 눈높이 소통과 공감의 캐릭터를 구축해 온 MC 김현정, '하트 피디'라는 별명을 얻으며 새로운 부케로 성장한 유창수 PD, CBS 대기자 출신의 베테랑 현장전문가 변상욱, 팩트 체크와 뉴스 비하인드 스토리텔러 김준일, 잡학다식 문화평론가 김민하 등의 캐릭터 활용을 통해 정통 시사프로그램의 고정된 정체성을 일상정치와 문화 영역으로 확장함으로써 수용자들의 능동적 참여와 호응을 이끌어내고 있다. 본 논문에서는 '댓꿀쇼'의 대표적인 방송 사례(미국 대선 국면에서의 BTS 팬덤 아미의 저항과 활약, N번방(박사방) 사건 보도) 분석을 통해 트랜스미디어 시대의 시사프로그램의 새로운 정체성 확장이 디지털 시민의 비판적 참여와 공동체 의식 함양에 미치는 효과를 고찰한다.
본 연구는 온라인 정보원을 12개 유형으로 범주화한 다음 전국적 규모의 대규모 온라인 설문조사를 통해, 온라인 정보의 유형별 신뢰도 실태조사 및 신뢰지수의 도출, 그리고 온라인 정보의 유형별 신뢰성 평가요인에 대해 분석한 것이다. 본 연구 결과 드러난 몇 가지 중요한 사실은 다음과 같다. 우선 온라인 정보원의 유형별 '신뢰지수'는 뉴스 사이트에 게시된 정보(72.553), 금융기관(68.894), 정부기관(67.938), 카페(66.464), 포털(65.001), 집단지성(63.489), 비영리기관(63.392), 일반기업(59.789), 블로그(59.066), 온라인 토론방(55.609), 전자상거래 사이트(55.118), 미니홈피(50.695)의 순으로 나타났다. 다음으로 유형별 온라인 정보원의 신뢰성 평가 요인에 대한 분석에서, 전체적으로 보아 '널리 알려진 웹 사이트이다'는 요인은 온라인 정보원 정보원의 유형에 관계없이 대부분의 범주에서 신뢰성 평가를 위한 주된 요인이 되고 있으며, 카페나 블로그, 미니홈피, 토론방, 집단지성 등의 신뢰성 평가에는 게시된 글의 조회 수나 댓글 등과 같은 다른 이용자의 의견이, 그리고 금융기관이나 일반기업, 정부기관이나 비영리기관 등은 해당 기관의 평판이 신뢰성 평가의 주된 요인이 되고 있음을 알 수 있었다.
Purpose: This study aimed to explore public opinion on workplace bullying in the nursing field, by analyzing the keywords and topics of online news comments. Methods: This was a text-mining study that collected, processed, and analyzed text data. A total of 89,951 comments on 650 online news articles, reported between January 1, 2013 and July 31, 2018, were collected via web crawling. The collected unstructured text data were preprocessed and keyword analysis and topic modeling were performed using R programming. Results: The 10 most important keywords were "work" (37121.7), "hospital" (25286.0), "patients" (24600.8), "woman" (24015.6), "physician" (20840.6), "trouble" (18539.4), "time" (17896.3), "money" (16379.9), "new nurses" (14056.8), and "salary" (13084.1). The 22,572 preprocessed key words were categorized into four topics: "poor working environment", "culture among women", "unfair oppression", and "society-level solutions". Conclusion: Public interest in workplace bullying among nurses has continued to increase. The public agreed that negative work environment and nursing shortage could cause workplace bullying. They also considered nurse bullying as a problem that should be resolved at a societal level. It is necessary to conduct further research through gender discrimination perspectives on nurse workplace bullying and the social value of nursing work.
Purpose The online comments on news content have become social information and are understood based on deliberative democracy. Although the related research has focused on the relationship between online comments and their deliberative quality, the social information provided by online comments consists of not only direct information such as comments themselves but also indirect information such as 'likes' and 'dislikes'. Therefore, the research on online comments and deliberative quality should study this direct and indirect information together, and the direction and the degree of the indirect information should be also considered with them. Design/methodology/approach This study distinguishes comments by the attached 'likes' and 'dislikes', identifies highly supported and highly unsupported comments by the intensity of 'likes' and 'dislikes', and investigates the relationship between their existence and the deliberative quality measured as the topic diversity. Then, we applied topic modeling to the 2,390 news articles and their 74,385 comments collected from five news sites. Findings The topic diversities of the supported and unsupported comments are related to the topic diversity of all comments but the degree of the relationship is higher in the case of supported comments. Furthermore, the existence of highly supported and unsupported comments is led to less diversity of all comments compared to the case where those comments are absent. Particularly, when only highly supported comments are present, topic diversity was lower than in the opposite case.
인터넷 시대를 살아가는 현대인의 식품 소비는 다양한 대충 매체 및 소셜 미디어를 통해 신속하고 방대한 정보 전달에 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 2018년 4월 국내 언론 보도에 따르면, 양파 재배 면적이 증가하고 양파 생산량이 증가할 것으로 예상되며, 이후에 양파 가격은 폭락할 것으로 예상되었다. 이러한 상황을 고려하여 SNS, 인터넷 정보 검색, 방송 프로그램에서 언급된 양파 관련 정보를 분석하여, 실제 가격폭락이 발생하기 전에, 양파 소비를 촉진할 수 있는 요인을 파악할 필요가 있다. 2018년 양파 생산량 증가에 따른 양파 가격 폭락이 예상되는 상황에, 가장 최근 양파 생산량 증가에 따라 가격 폭락을 경험하였던 2014년의 방송 프로그램 및 SNS가 양파 소비와 연계되었는지 파악하고자, 양파 소비 촉진과 관련된 정형 및 비정형 빅데이터를 수집하여, 양파 소비 촉진과 관련된 변수를 찾아 양파 가격 하락이 예상되는 2018년에 소비 촉진에 활용하고자 본 연구를 수행하였다. 연구 결과, 방송 뉴스의 양파 언급 기사 수(3~6주), 양파와 건강을 언급하는 방송 프로그램 수(11주), 양파의 효능을 언급하는 블로그의 댓글 빈도(5주)가 양파 구매금액 증가에 시차를 두고 양의 상관관계를 갖는 것을 확인한 본 연구 결과를 근거로, 양파 생산량 증가에 따른 양파 가격 폭락 시, 양파 소비 촉진을 위한 홍보에, 뉴스, 먹방, 쿡방 등의 방송 프로그램 및 블로그 등의 매체를 활용하는 소비촉진에 기여할 것으로 여겨진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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