• 한국언론정보학보
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• 제63권
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• pp.26-52
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• 2013

이 연구는 '대국민 사기극'이라는 꼬리표를 달며 언론의 주목을 받았던 '세계 7대 자연경관' 선정 캠페인을 지역일간지가 어떠한 프레임으로 누구의 목소리를 강조하고 반복하여 보도하였는지에 대한 물음에서 출발하였다. 연구결과, 첫째, 뉴스 프레임은 N7W재단의 공신력 프레임을 제외한 모든 프레임에서 신문사간 차이가 나타나지 않았다. 또한 언론사간 MOU 전후 프레임의 변화를 살펴본 결과, MOU 전에는 N7W재단의 공신력 프레임에서 신문사간 유의미한 차이가 발견되었던 반면, MOU 후에는 모든 프레임에서 의미있는 결과가 발견되지 않았다. 뉴스의 논조는 대부분 긍정적이거나 지지하는 관점을 견지하고 있었고, 부정적이거나 비판적인 보도는 거의 나타나지 않았다. 둘째, 직접인용구는 전체 기사의 68.0%가 사용하고 있는 것으로 나타났다. 직접인용구의 화자는 대부분 7대경관 선정 캠페인을 추진한 공식기관에 편중되어 있었고, 시민사회단체나 일반인은 거의 등장하지 않았다. 반면에 익명취재원의 직접인용구는 다소 높게 나타났으며, 이들은 대부분 7대경관 캠페인을 추진한 공식기관의 관계자였던 것으로 확인되었다. 결과적으로 지역일간지는 지방정부 등 7대경관 캠페인을 추진했던 주체들의 목소리를 강조하고 반복하면서 이들의 관점을 지지하고 옹호했던 것으로 나타났다.

• 한국언론정보학보
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• 제36권
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• pp.162-197
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• 2006

우리 사회가 날로 개방되고 경제, 사회 문화적으로 국제 교류가 활발해 지면서 문화 간 커뮤니케이션의 중요성이 그 어느 때보다도 부상하고 있다. 하지만, 우리 사회가 전통적으로 가진 단일민족의 이데올로기와 자문화 중심주의가 발전적인 국제 관계에 걸림돌로 작용하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 우리 사회에 만연되고 있는 문화 간 커뮤니케이션의 장애요소를 진단하기 위해 뉴스 보도를 분석하고자 한다. 분석을 위해 올해 상반기 문화 간 커뮤니케이션 관련 뉴스로 가장 빈번히 보도된 '한류'와 '하인스 워드 신드롬'으로 불린 인종 문제 보도를 대상으로 하였다. 분석 대상은 2006년 1월부터 4월 15일까지 4개월간 일간지로는 동아일보, 조선일보, 중앙일보, 한겨레신문과 매일경제, 방송 뉴스로는 KBS, MBC, SBS의 9시, 8시 메인 뉴스를 대상으로 하였다. 이들 언론사의 한류와 인종관련 보도 전체를 대상으로 하였으며, 총 495개의 기사를 분석하였다. 이들 언론 보도에 나타난 문화 간 커뮤니케이션의 문제를 파악하기 위해 문화 연구 중 활발한 성과를 낸 내러티브 이론을 도입하여 분석하였다. 내러티브 이론은 한류와 인종 보도의 내면에 작용하는 허구성과 권력의 측면을 간파할 수 있게 해 준다. 특히 본 연구에서는 레비-스트로스의 구조 이론과 그레마스의 의미론을 중심으로 한 내러티브 분석을 통해 한류와 인종 보도가 보이는 탈문화적 팽창주의와 정체성의 문제를 밝혀 낼 수 있었다. 이들 문제는 보다 더 심층적 차원에서 우리 사회에 작용하는 욕망과 권력의 문제를 드러내는데, 포스트식민주의 이론을 도입하여 문제를 진단하고 해결방안을 모색하고자 하였다.

• 한국언론정보학보
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• 제25권
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• pp.41-64
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• 2004

본 연구는 지역신문의 규모가 지방정부 보도자료 이용 및 의존도, 보도성향에 어떤 영향을 미치는지를 내용분석을 통해 체계적으로 알아보고, 나아가 지역언론인들에 대한 심층 인터뷰를 통해 어떠한 요인들이 지방정부 보도자료 이용형태 및 의존도에 영향을 미친다고 생각하는지를 살펴보고자 하였다. 본 논문은 문헌연구를 토대로 신문사의 규모와 보도자료의 이용률, 의존도, 그리고 보도성향간 부적인 관계를 가설화하여, 지방정부(경북도청)에서 배포된 보도자료와 동일 권역내 4개 지역신문의 지방정부 기사를 분석하였다. 연구결과에 의하면 신문사의 규모는 지방정부 보도자료 이용률과 의존도에 유의미한 영향을 미쳐, 신문사 규모가 클수록 이용률과 의존도는 낮으며, 작을수록 높게 나타났다. 또한 지역신문의 규모와 보도성향간 정적인 관계에 대한 가설은 부분적으로 지지되었다. 본 연구에서는 신문사 규모가 작을수록 중립적 보도를 상대적으로 적게 하고, 긍정적이거나 부정적인 보도를 상대적으로 더 많이 하는 것으로 나타났다. 지역언론인들은 어떠한 요인들이 보도자료 이용률 및 의존도에 영향을 미칠 것이라고 생각하는지를 조사하기 위해 심층 인터뷰가 실시되었다. 이를 통해, 취재보도 과정에서 사회적, 경제적 요인들이 어떻게 언론사 조직과 역동적으로 관여되고 있는지에 대한 의미해석이 이뤄졌다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.161-183
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• 2022

여론조사는 유권자들의 투표행위를 예측하고, 그 행위에 영향을 준다는 점에서 선거운동의 강력한 수단이자, 언론의 가장 중요한 기사거리로 자리잡고 있다. 하지만, 여론조사가 활발할수록 후보자들의 공약과 정책을 검증하기 보다 당선 가능성이나 지지도에 관한 조사만 반복적으로 실시하는 등 선거 캠페인에 관한 효과 측정에서 유권자들의 마음을 제대로 반영하지 못하는 경우가 많다. 여론조사의 선거 결과에 대한 부실한 예측이 언론사의 권위를 실추시켰다 하더라도, 어느 후보가 최종 승리할지에 대해 인간의 본능적인 궁금증을 풀어줄 명백한 대안이 없기 때문에 사람들은 여론조사에 대한 관심을 쉽게 놓지 못한다. 이에, 온라인 빅데이터를 통해 인사이트를 발굴하는 환경을 제공하는 썸트렌드의 '유튜브 분석' 기능을 활용하여 20대 대선에 대한 여론을 회고적으로 파악해 보고자 한다. 본 연구를 통해 간단한 유튜브 데이터 분석 결과만으로도 실제 여론(혹은 여론조사 결과)에 근접한 결과를 쉽게 도출하고, 성능이 좋은 여론 예측모형을 구축할 수 있음을 확인하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권4호
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• pp.299-314
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• 2017

미디어의 기술 발전은 병렬적으로 사용자의 인식을 확장시켜왔다. 동시에 정보습득의 과정에서 수동적 대상이었던 사용자와의 상호작용을 시도하였으며 이러한 과정에서 등장한 모바일은 종래의 전통적인 미디어 정보 채널의 구조와 내용을 전혀 다른 차원으로 탈바꿈한다. 한국의 모바일 환경은 대형 포털로 사용자가 수렴하고, 그 안에서 재매개를 통해 발산하는 양상으로 발전하고 있으며, 다른 특징은 '실시간 이슈' 서비스를 제공한다는 점이다. 이는 실시간으로 현재 사용자가 가장 관심을 갖는 10개의 이슈를 키워드로 제공하는 방식인데, 다른 나라에는 없는 한국만의 독특한 정보전달방식이다. 본 연구는 사용자의 욕구를 실시간으로 반영하는 실시간 이슈의 높은 지속성이 지닌 의미를 이전의 미디어와의 비교를 통해 언론학적으로 고찰하고, 이를 바탕으로 여러 가지 분석을 진행하였다. 분석을 위해 특정 기간 동안 총 2,199,420개의 다음(Daum)의 실시간 이슈 키워드와 해당 키워드의 맥락을 파악하기 위한 263,487개의 기사를 네이버(Naver)에서 언론사의 구별 없이 수집하였다. 수집한 데이터를 바탕으로 키워드에 대한 정량적 분석과 당시의 실시간 이슈가 지닌 맥락과 관련된 여러 가지의 정성적 분석, 사용자의 이용 패턴 등 다차원적으로 분석을 진행하였다. 이를 통해 실시간 이슈가 지닌 영향력을 조명하고, 나아가 한국 사용자가 지닌 정보 습득에 대한 특성과 욕구를 밝히고자 하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.1-23
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• 2013

융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).