• 한국언론정보학보
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• 제38권
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• pp.73-118
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• 2007

이 연구의 목적은 위기 상황에서 조직이 내세우는 이미지 회복 전략이 대부분 언론을 통해 전달된다는 점에 착안하여, 언론보도 프레임이 공중의 이미지 회복 전략에 대한 판단에 영향을 주는가를 살펴보는 것이다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해서 신문을 중심으로 한 내용분석과 일반인을 대상으로 한 실험연구를 진행했다. 특히, 이 연구에서는 구체적인 위기 상황을 중심으로 조직의 이미지 회복 전략과 언론보도 프레임의 영향력을 알아보고자 하였으며, 위기 사건 중에서도 산업 전반 및 공중의 삶에 큰 영향을 주는 대표적인 사회 '위기'인 식품관련 사건을 선정하였다. 신문 내용분석 결과, 조직의 이미지 회복 전략은 대부분 일화중심 기사를 통해 공중에게 전달되는 경향을 보이고 있었다. 또한, 조직들이 구사하는 대부분의 이미지 회복 전략은 방어적인 것으로 이는 위기의 유형에 따른 이미지 회복 전략의 차별성을 보여주지 못하는 결과이다. 실험 결과, 조직들의 이미지 회복 전략은 공중이 선호하는 전략과 큰 차이를 보였으며 이러한 공중들의 인식은 프레임 유형에 따라 변화하는 양상을 보였다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권19호
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• pp.17-35
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• 2010

대학의 만화교육과정에는 이론 및 실기로 가르쳐야할 전공으로 카툰, 만평, 네칸만화, 서사만화, 웹툰 등이 있다. 본 연구는 그 중에서도 네칸만화의 교육과정에서 어떻게 교육하는 것이 네칸만화의 이해를 높일 수 있을 것인가에 대한 필요성에서 출발한다. 네칸만화는 소재에 따라 크게 인간의 희로애락을 다루는 '순수만화'와 정치 경제 사회 문화의 문제의식을 풍자와 해학으로 드러내는'시사만화'가 있다. 한정된 시간 속에서 네칸만화를 학생들에게 이해시키기 위해서는 폭넓은 소재의 순수 네칸만화보다 시사로 한정되는 시사 네칸만화의 구조를 분석해 보는 것이 용이하다 판단하여, 신문에 연재되는 네칸만화 중 경향신문의 <장도리>를 중심으로 기승전결에 따른 구조와 수사법을 연구한 것이다. 본 연구는 네칸만화의 구조와 수사법을 분석할 수 있는 방법을 제시함으로써 네칸만화의 장르를 이해하고 나아가 네칸만화를 창작할 수 있는 전공 지식의 폭을 넓히고자 하는데 있다. 순수 네칸만화까지 접근하지 못한 한계에도 불구하고 대학의 만화교육과정에서 네칸만화의 교육을 필요로 하는 곳에 작은 도움이 될 수 있기를 바란다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.218-227
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• 2021

본 연구는 국내에서 유학생들의 현황에 대한 통계 결과를 공시하기 시작한 2004년부터 16년 간 중국인 유학생 관련 뉴스 데이터를 수집하였으며, 그 중 코로나19 확산이 심화되어 팬데믹 상황으로 정의되는 2020년의 뉴스데이터를 선별하여 LDA 분석을 통해 최적 토픽 11개를 도출하여 연간 주요 사건들과의 관계를 중심으로 탐색적 차원에서 분석하였다. 분석 결과, 2020년 중국인 유학생에 대한 뉴스는 코로나바이러스 상황에 대한 이슈에만 집중적으로 연결하여 보도하는 경향이 있었으며 감염 확산의 원인 관련어 등 부정적인 이슈와 연결되어 있음을 확인하였다. 국민들의 소통을 매개하는 언론에서 외국인 혐오 담론과 중국인 유학생 보도가 무관하지 않다는 점에서 팬데믹 상황 속 외국인에 대한 혐오가 팽배한 오늘날 국민 간 소통을 매개하는 언론이 중국인 유학생에 대한 보도 방향에 신중할 필요가 있음을 밝혔다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제47권4호
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• pp.315-334
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• 2013

이 연구에서는 토픽 모델링 기법을 이용하여 신문 기사를 대상으로 주제 기반의 오피니언 마이닝을 수행하였다. 언론 매체가 가지는 정파성을 일종의 오피니언으로 간주하여 대선이라는 거대 이슈에 대한 각 매체들의 입장을 분석하였다. 먼저 대량의 신문 기사에서 주제를 추출한 후 매체별 주제 구성의 차이를 살펴보았다. 그리고 주제별 네트워크 분석을 통해 주제의 구조와 내용을 분석하였다. 마지막으로 시계열 분석을 통해서 시기별 주제 분포의 차이를 매체별로 살펴보았다. 그 결과 모든 분석에서 진보매체와 보수매체 모두 자신들의 이데올로기를 따라 기사를 보도하는 경향성이 확인되었다. 이를 통해 주제 기반 오피니언 마이닝이 타당성 있는 의견 분석의 기능을 수행할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국언론정보학보
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• 제43권
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• pp.209-246
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• 2008

본 연구는 한국 근대신문의 기사제목이 형성, 정착되는 과정을 고찰함으로써 그 변화의 양상과 의미를 규명해보고자 하였다. 1890년대의 "독립신문", 1900년대의 "대한매일신보", 1920년대와 1930년대의 "동아일보"를 대상으로 이들 신문 기사제목 체제의 변화와 그 표현의 변화를 살펴보았다. 그 결과 "독립신문"은 창간 초기 "한성순보"와 마찬가지로 제목 없이 유목만으로 지면을 구분하다가 1898년 7월에 처음으로 제목을 사용하였다. "대한매일신보"의 경우 1910년부터 제목을 별행 처리하여 본문과 확연히 구분하였다. 하지만 이 시기까지 "독립신문"과 "대한매일신보"는 본문의 서체와 제목의 서체를 구분하지 않았으며 제목 크기는 1단만 사용하여 기사의 중요도를 가늠하는 기능은 찾아볼 수 없었다. 1920년대의 "동아일보"는 다단과 다행, 본문과 확연히 구별되는 크기의 제목활자 등을 사용하며, 지면 레이아웃을 도입하는 등 오늘날의 신문과 유사한 모습을 보이기 시작하였다. 1930년대에 오면 제목의 크기가 더욱 커지면서 지면에서 차지하는 비중이 이전에 비해 확연하게 늘어났다. 이는 1930년대 민간지의 선정주의로도 해석할 수 있을 것이며 또한 신문에서 제목이 차지하는 비중이 매우 중대해진 것으로 볼 수 있겠다. "독립신문"과 "대한매일신보"에서는 편집진의 시각이 개입된 주관형 제목이 각각 44.4%, 28.3% 정도 나타나고 있는 데 반해 1920년대의 "동아일보"는 주관형이 4.2%로 크게 감소하는 경향을 보인다. 이는 당시 신문들에서도 객관 저널리즘이 정착되어가는 것으로 볼 수 있을 것이다.

• 한국언론정보학보
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• 제21권
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• pp.7-34
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• 2003

본 논문은 다양한 뉴스 미디어들(텔레비전, 신문, 인터넷웹사이트)이 2000년 미 대통령 선거기간 동안 캠페인 의제를 어떻게 설정하고 있는지를 살펴봄으로써, 뉴스 획일화 경향을 분석하였다. 이러한 미디어 의제설정에 대한 연구관점은 뉴스보도의 동일성 여부에 초점을 둔 기존의 뉴스 획일화 연구 경향을 보완하고자 제시되었으며, 새로운 정보 환경에서의 뉴스 질을 분석하려는 시도이다. 세 개의 매체로부터 캠페인 관련 뉴스들을 수집, 분석한 결과는 2000년 미국 대통령 선거 보도가 이슈 현저성 설정과 각 이슈에 대한 보도량 비율 할당에 있어 매체간, 매체내 높은 유사성을 가졌음을 보여주었다. 또한, 본 연구는 매체간/매체내 의제설정에 관여하는 시간요인의 영향을 밝히고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.66-85
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• 2020

본 연구의 목적은 AI 기술 특허(전체)와 주요 신문에 나타난 AI 보도 프레임을 바탕으로 AI 발달과정 추세를 예측하고 이를 기술·설명하는 것이다. 이를 위해 지난 9년간 출원된 한국과 미국 기술특허 요약문과 국내 주요 신문의 AI(Artificial Intelligence) 뉴스 텍스트를 분석하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용한 토픽모델링과 시계열회귀분석이 사용되었으며, 추가로 네트워크 의제 상관분석과 회귀분석 기법이 사용되었다. 본 연구결과는 다음과 같다. 첫째, Topic 모델링 분석결과, AI 기술특허 요약문에서는 인공지능, 알고리즘 5G(Hot AI 기술) 등의 순으로 확인되었으며, AI 뉴스보도에서는 산업 적용, 데이터 활용과 시장 적용 등의 순으로 확인되어 AI의 사회문화 보도 경향을 나타냈다. 둘째, 시계열회귀분석결과, 상승추세 토픽으로는 사회문화적으로 AI 일상적·문화적 이용과 산업적용 시작이 도출되었다. 하락추세토픽으로는 시스템, 하드웨어 기술 중심으로 나타났다. 셋째, 상관관계와 회귀관계를 활용한 QAP 분석 결과, AI 기술특허와 뉴스 보도 프레임 간의 상관관계는 높은 것으로 나타났다. 이를 통해 AI 발달에서 AI 기술특허와 뉴스 보도 프레임이 미디어 담론의 결정요인에 의해 사회적으로 구성되는 것을 알 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.86-98
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• 2022

본 연구는 코로나19 보도에 있어 보수와 진보 언론의 의제를 확인하고, 각 언론이 정치성향이 같은 수용자에 미치는 정파적 의제설정 효과를 검증했다. 이를 위해 조선일보, 중앙일보, 동아일보, 한겨레신문, 경향신문의 코로나19 관련 기사 5,286건을 수집했고, 진보-중도-보수 응답자 1,067명의 설문조사 데이터를 분석했다. 이어서 본 연구진은 LDA 토픽모델링을 활용해 의제를 추출하고, 설문조사 응답자들의 의제 중요도 인식과 상관관계를 분석했다. 연구 결과, 언론 의제로는 감염, 백신, 경제위기 등 15개 토픽이 나타났으며, 보수와 진보 언론 사이에 주요 의제의 차이가 드러났다. 한편, 보수 언론은 보수 응답자는 물론 진보 응답자에게도 의제설정 영향력을 발휘했지만, 진보 언론은 진보 응답자에게 유의미한 영향을 미치지 못했다. 본 연구는 토픽모델링과 설문조사를 결합해 의제설정 효과를 검증하는 새로운 방식을 선보여, 의제설정 연구의 방법론적 확장에 기여했다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.579-585
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• 2023

본 연구의 목적은 텍스트네트워트분석을 통해 스토킹에 대한 정치성향의 언론기사 내에 핵심 단어를 탐색하고 내재된 의도를 살펴보는 것이다. 2018년 1월 1일부터 2022년 12월 31일까지 보도된 보수언론기사(조선일보, 중앙일보) 824건, 진보언론기사(한겨레신문, 경향신문) 783건으로 총 1,607건을 선정하여 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기반의 토픽모델링 기법으로 도출된 주제범주의 양상을 탐색하였다. 연구결과는 보수언론과 진보언론의 공통된 토픽은 젠더폭력의 인식개선, 신변보호 및 처벌강도, 스토커 신상공개 도출되었고 두 언론의 상이한 토픽은 보수언론에서는 스토커의 가해행위, '신당역 살인사건'의 개요와 진보언론은 '신당역 살인사건'의 가중처벌요구, (사이버공간의) 성착취 범죄 근절로 구성되었다. 본 연구는 스토킹에 대한 언론기사 간의 이념적 의견에 따라 보도형태에 변화가 있음을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.53-77
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• 2012

본 연구는 경향신문, 한겨레, 동아일보 세 개의 신문기사가 가지고 있는 내용 및 논조에 어떠한 차이가 있는지를 객관적인 데이터를 통해 제시하고자 시행되었다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 신문기사의 키워드 단순빈도 분석과 Clustering, Classification 결과를 분석하여 제시하였으며, 경제, 문화 국제, 사회, 정치 및 사설 분야에서의 신문사 간 차이점을 분석하고자 하였다. 신문기사의 문단을 분석단위로 하여 각 신문사의 특성을 파악하였고, 키워드 네트워크로 키워드들 간의 관계를 시각화하여 신문사별 특성을 객관적으로 볼 수 있도록 제시하였다. 신문기사의 수집은 신문기사 데이터베이스 시스템인 KINDS에서 2008년부터 2012년까지 해당 주제로 주제어 검색을 하여 총 3,026개의 수집을 하였다. 수집된 신문기사들은 불용어 제거와 형태소 분석을 위해 Java로 구현된 Lucene Korean 모듈을 이용하여 자연어 처리를 하였다. 신문기사의 내용 및 논조를 파악하기 위해 경향신문, 한겨레, 동아일보가 정해진 기간 내에 일어난 특정 사건에 대해 언급하는 단어의 빈도 상위 10위를 제시하여 분석하였고, 키워드들 간 코사인 유사도를 분석하여 네트워크 지도를 만들었으며 단어들의 네트워크를 통해 Clustering 결과를 분석하였다. 신문사들마다의 논조를 확인하기 위해 Supervised Learning 기법을 활용하여 각각의 논조에 대해 분류하였으며, 마지막으로는 분류 성능 평가를 위해 정확률과 재현률, F-value를 측정하여 제시하였다. 본 연구를 통해 문화 전반, 경제 전반, 정치분야의 통합진보당 이슈에 대한 신문기사들에 전반적인 내용과 논조에 차이를 보이고 있음을 알 수 있었고, 사회분야의 4대강 사업에 대한 긍정-부정 논조에 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구는 지금까지 연구되어왔던 한글 신문기사의 코딩 및 담화분석 방법에서 벗어나, 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 다량의 데이터를 분석하였음에 의미가 있다. 향후 지속적인 연구를 통해 분류 성능을 보다 높인다면, 사람들이 뉴스를 접할 때 그 뉴스의 특정 논조 성향에 대해 우선적으로 파악하여 객관성을 유지한 채 정보에 접근할 수 있도록 도와주는 신뢰성 있는 툴을 만들 수 있을 것이라 기대한다.