This study is for analyzing the tone, the frame and the characteristics of political news in social media. Social news media is not same as old media in sharing news freely by SNS like tweeter, facebook and reporting, editing by anyone using SNS with various opinions. With Content analysis, sampling 419 cases from 'Wikitree' by the keyword, 'presidential election', all the full text analysed each how is social media making public opinion differently and which frame is using in. As the result, the social media has different tone, frame, and characteristic due to the reported figure, type of report, information source, attitude to the government, specifically shows a lack of in-depth report and distinct soft-journalism just same as old media's. Because the tone of social news media is not probable, specific but improbable, vague, using the irrational, strategic and episodic frame mainly.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.4
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pp.149-156
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2022
In the current COVID-19 pandemic, fake news and misinformation related to COVID-19 have been causing serious confusion in our society. To accurately detect such fake news, social context-based methods have been widely studied in the literature. They detect fake news based on the social context that indicates how a news article is propagated over social media (e.g., Twitter). Most existing COVID-19 related datasets gathered for fake news detection, however, contain only the news content information, but not its social context information. In this case, the social context-based detection methods cannot be applied, which could be a big obstacle in the fake news detection research. To address this issue, in this work, we collect from Twitter the social context information based on CoAID, which is a COVID-19 news content dataset built for fake news detection, thereby building CoAID+ that includes both the news content information and its social context information. The CoAID+ dataset can be utilized in a variety of methods for social context-based fake news detection, thus would help revitalize the fake news detection research area. Finally, through a comprehensive analysis of the CoAID+ dataset in various perspectives, we present some interesting features capable of differentiating real and fake news.
This paper examines the rising value of social networked journalism and analyzes the case of a social news site based on the theory of networked journalism. Social networked journalism allows the public to be involved in every aspect of journalism production through crowd-sourcing and interactivity. The networking effect with the public is driving journalism to transform into a more open, more networked and more responsive venue. "wikitree" is a social networking news service on which anybody can write news and disseminate it via Facebook and Twitter. It is operated as an open sourced program which incorporates "Google Translate" to automatically convert all its content, enabling any global citizen with an Internet access to contribute news production and share either their own creative contents or generated contents from other sources. Since its inception, "wikitree global" site has been expanding its coverage rapidly with access points arising from 160 countries. Analyzing its international coverage by country and by news category as well as by the unique visit numbers via SNS, the results of the case study imply that networking with the global public can enhance news traffic to the social news site as well as to specific news items. The results also suggest that the utilization of Twitter and Facebook in social networked journalism can break the boundary between local and global public by extending news-gathering ability while growing audience's interest in the site, and engender a feasible business model for a local online journalism.
With the full spread and rapid development of social media, the trend of decentralization of social media information propagation is becoming clearer day by day, and the segmentation of time by audiences using social media information is clearly progressing. Therefore, this study aims to study the influence relationship between social media attitudes toward fake news, social capital, risk perception, and discriminant intentions based on existing studies. Accordingly, the research model presented related research questions and organized a questionnaire to collect a total of 500 valid surveys. The SPSS 26.0 program and the AMOS 24.0 program were used to analyze the data. The research results are as follows. First, the more positive the user's attitude towards the fake news identification intention of social media, the more they want to use various methods or tools to identify the authenticity of online information. Second, the more positive the user's attitude towards social media fake news, the more aware of the potential threats social media fake news poses to their own physical, psychological, financial and so on. At the same time, by raising one's own awareness of the dangers, counterintelligence intentions against fake news on social media will also increase. Third, the richer the social capital the user has, the stronger the information literacy, and therefore the stronger the identification intention of social media fake news. Fourth, the higher the value of social capital Chinese users have, the greater the damage they have suffered from fake news, and the higher the risk awareness of fake news to protect their interests. Fifth, it means that Chinese users recognized information suspected of social media and took corresponding measures.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2011.05a
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pp.565-566
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2011
웹 2.0과 소셜미디어의 발전으로, 자발적이며 상호작용적 사용자들의 집단 지성을 활용하는 소셜 협업의 형태가 발전하고 있다. 사용자들의 참여(participation)와 대화(conversation), 소셜 세계의 커뮤니티(community)형성과 개방(openness), 연결(connectedness)을 기반으로 성장한 소셜 협업의 발전은 여러가지 형태로 진화돼 왔다. 온라인 상의 집단 협업, 크라우드 소싱이라고도 불리워지는 소셜 협업은 사용자 공동생산 구조, 제품기획 참여 및 문제해결, 크라우드소싱 마케팅 프로모션, 공동 재원 활용과 사회적 기업 등의 형태를 보이고 있다. 특히 사용자들과 함께 소셜 뉴스생산의 구조를 성공적으로 만들어가는 허핑턴포스트의 사례를 살펴보고 우리나라 온라인 뉴스에 대한 시사점과 사용자 중심의 소셜 협업 발전방안을 모색해보고자 한다.
The purpose of this paper is to present a statistical model that can predict the rapid shift of users' attention by analyzing the lifecycle patterns of news in a social news aggregation service. Internet news service sites have a distinct characteristic in a sense that users' attention change very quickly in a short period of time. In this research, we propose a regression model for each news category which can model the decay pattern of users' attention and the content promotion policy of a social news aggregator is proven to be a major source of the rapid growth in the popularity of news. The proposed model is expected to be useful for evaluation of the social news aggregation service provider's content promotion policy that attempts to maximize users' attention as well as the diversity of news contents.
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.
대한인쇄문화협회(회장 김남수)는 8억원의 국고를 지원받아 품질표준화 친환경 인쇄를 위한 PUR접착제, 인쇄세척액, 한자서체, 인쇄품질 공정진단 프로그램 개발 등 4개 부문에서 문화체육관광부 2013년도 콘텐츠산업기술지원사업을 주관하고 있다. 2013년도 콘텐츠산업기술지원사업은 한국콘텐츠진흥원(원장 홍상표)이 주관하는 프로젝트 사업으로 글로벌 진출이 가능한 차세대 전략 R&D 과제 개발로 콘텐츠산업의 글로벌 경쟁력 강화를 목적으로 추진된다. 2013년도 콘텐츠산업기술지원사업 콘트롤타워 역할을 하는 유창준 전무이사가 소셜네트워크 뉴스 서비스 업체인 (주)소셜뉴스가 운영하는 인터넷뉴스 위키트리와 진행한 인터뷰 내용을 전재한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.05a
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pp.519-522
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2020
1989년에 WWW(World Wide Web)이 도입 되면서 세계적으로 인터넷의 보급이 시작되었다. 정보화 시대라고 알려진 3차 산업혁명 이후로 대량의 정보들이 소셜 미디어를 통하여 생산되었다. 소셜미디어는 2007년에 인터넷 사용자들 중 56%의 이용률을 보였지만 2008년 2분기에는 75%의 이용률로 증가함에 따라 대부분의 사용자들이 많이 사용하며 의존하게 되었다. 또한 소셜 미디어를 통해 발생 되는 데이터들을 이용하여 기업들은 이윤 창출을 할 수 있다. 하지만 이러한 소셜 미디어는 악의적인 목적을 통해 주가 조작, 정치적 선동 등을 할 수 있는 가짜 뉴스와 허위 정보들을 생성할 수 있으며 이에 따라 대책이 시급하다. 또한 가짜 뉴스는 사람이 글을 작성할 수도 있지만 최근 인공지능 기술의 발달에 따라 프로그램을 통해 자동적으로 생성 될 수도 있다. 본 논문에서는 이와 같은 실제 뉴스와 인공지능을 기반으로 한 뉴스를 분석한다. Kaggle에서 실제 뉴스 데이터를 수집하여 헤드라인을 OpenAI의 GPT-2 언어 모델을 통해 뉴럴 가짜 뉴스를 생성 하였다. 파이썬의 NLTK 모듈을 이용하여 전처리를 진행하였고 t-검정과 박스 플롯을 활용하여 분석을 진행하였다. 분석된 주요 속성들을 의사결정트리를 통해 모델 검증을 하였고 k-fold 교차검증을 통해 분류 모델을 평가하였다. 결과로 전체 분류 정확도 평균 89%의 성능을 보여주었다.
As the individual participation in online news sites proliferates, the importance of online news comments has been increasing. Social comment services which help people leave comments on news articles using their own SNS (social networking site) accounts have gained popularity recently. Using data gathered from an online news site, this study, therefore, (1) identifies factors differentiating social comments from general comments, (2) examines how social comments are significantly different from general comments in terms of each factor, (3) and further validates how the social comments' characteristics vary among different type of SNS. Then, we investigated this study by applying t-test, ANOVA, and Duncan test of SPSS Statistics. Our results provide insights on the significant differences in all the factors between general and social comments. We also found that there is a significant difference between Facebook and Twitter groups among three types of SNS. The findings of this study would help assess the actual benefit of social comment services as they may provide us with several valuable leads to solve the malicious comments issue. Moreover, they would suggest the need to apply this service to other areas, such as online environments in private and public sectors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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