• 한국전자거래학회지
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• 제17권1호
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• pp.173-187
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• 2012

뉴스 이용 경로가 오프라인 신문에서 온라인 뉴스 매체로 이동하면서, 새로운 여론 형성의 기제로 대두된 댓글에 대한 연구가 많이 이루어져왔다. 댓글에 대한 연구는 주로 댓글의 품질이나 영향력 유무, 여론 형성 기능 등을 중심으로 이루어져왔다. 그런데, 댓글의 여론 형성 기능에 대한 연구 외에, 정치적 민감도가 높은 이슈에 대한 매체별 논조와 개인의 정치성향에 따른 연구는 찾아보기 힘들다. 특히, 이용자의 사회정체성과 정치성향이 그들의 매체선택과 해당 매체에서 접하는 댓글에 대한 인식에 어떠한 영향을 미치는지에 관한 연구는 거의 없었던 것으로 보인다. 이에 본 연구는, 이용자들이 온라인 뉴스 매체와 자신의 정치성향이 유사한 정도에 따라 해당 댓글의 신뢰도, 영향도 등을 다르게 평가하는지에 대해 사회 정체성 이론의 관점에서 살펴보았다. 이를 위해 '개인과 온라인 뉴스 매체 간 정치성향의 유사성'을 독립 변수로 놓고 '댓글에 대한 일반적인 인식'과 '정치성향이 각기 다른 매체의 댓글에 대한 인식'을 종속 변수로 하여 양 변수의 관계를 분석하였다. 동 연구는 댓글 읽기에 초점을 두고 처음으로 정치성향에 따른 매체 이용 패턴과 댓글에 대한 인식을 연구하여 분석했다는 데 학문적 의미를 찾을 수 있을 것이다. 또한, 온라인 뉴스 매체별 댓글 인식의 차이는 댓글 읽기의 중요성과 공론장으로서의 댓글이 유효함을 증명한데 그 의미가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.30-45
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• 2022

본 연구에서는 텍스트마이닝을 활용해 한국과 미국의 온라인 뉴스와 포럼에서 산업수학과 관련한 이슈를 파악하고, 그 결과를 비교 분석하였다. 이를 위해 한국의 주요 포털 사이트인 네이버의 뉴스 기사, 클리앙의 게시글과 댓글, 그리고 미국의 New York Times와 CNN의 뉴스 기사, Reddit의 게시글과 댓글에서 산업수학과 관련한 텍스트 데이터를 수집하여 구조적 토픽모델링 분석을 수행하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 한국의 뉴스는 산업수학의 필요성과 정부의 지원 측면에 대해, 미국에서는 산업수학이 활용되는 다양한 분야에 대해 다루는 것으로 나타났다. 둘째, 한국에서는 온라인 뉴스와 포럼에서 각기 다른 주제로 동일한 개수의 이슈가 나타났지만, 미국에서는 온라인 포럼보다 뉴스 기사에서 더 많은 이슈를 다루고 있는 것으로 나타났다. 이를 토대로 한국에서 산업수학이 정착하는 데 있어 연구자들에게는 학술적, 그리고 정부에는 실무적 시사점을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.175-176
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• 2018

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.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.25-31
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• 2018

온라인 뉴스는 기존의 신문을 대체하였고, 우리가 정보에 접근하고 공유하는 방법에 큰 변화를 가져왔다. 뉴스 웹사이트들은 사용자가 댓글을 남길 수 있는 기능을 오랜 시간동안 제공하였고, 그 중 몇몇 뉴스 웹사이트에서는 뉴스 기사들에 대한 사용자의 반응들을 크라우드소싱(crowdsource)하기 시작했다. 감정분석 분야에서는 텍스트에 반영된 감정과 반응들을 컴퓨팅적으로 모델링하기 위한 시도를 하고 있다. 본 연구에서는 뉴스 기사에 대한 반응들이 뉴스 본문과 수학적인 상관관계를 갖는지 밝히기 위해, 사용자로부터 생성된 다섯 가지의 감정 라벨(label)을 사용하여 10가지 카테고리(category)에 해당하는 100,000개 이상의 뉴스 기사들을 분석한다. 본 연구에서는 전처리과정이 최소한으로 필요하고 기계학습이 적용하지 않아도 되는 간단한 감정 분석 알고리즘(algorithm)을 제안한다. 우리는 이 모델이 한국어와 같은 형태론적으로 복잡한 언어에도 효과적이라는 것을 증명한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권8호
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• pp.1489-1497
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• 2018

온라인 뉴스에 개인의 참여가 활성화되면서 댓글의 중요성은 더욱 커지고 있다. 특히 이용자들에게 많은 공감을 받는 '베스트 댓글'은 주된 여론으로 인식되고 큰 영향력을 가진다. 따라서 본 연구는 온라인 뉴스 댓글 데이터를 이용하여 베스트 댓글의 특성을 알아보고자 하였다. 이를 위해 일반 댓글과 차이점을 보일 가능성이 있는 요소를 설정 후, 데이터를 수치화하여 일반 댓글과 베스트 댓글의 차이를 분석하였다. 본 연구는 최근 댓글 조작 등의 문제 해결에 실마리를 제공하고 개인 및 학술단체, 정부기관 등을 주체로 하여금 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.469-478
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• 2015

온라인광고시장의 급성장과 더불어 여러 문제점이 지적되고 있는 가운데, 허위 과장광고 및 선정적 광고가 증가하고 있다. 특히 온라인광고의 선정적 소구는 사회적인 합의가 이뤄지지 않은 상태에서 심의의 사각지대에 놓여 있는데, 이러한 이유로 온라인광고에 대한 규제와 심의시스템의 정비가 요구되고 있다. 본 연구는 국내 32개 온라인 뉴스서비스를 대상으로 2,009개 광고에 대한 시각적 선정성 및 언어적 선정성에 대한 내용분석을 실시하였다. 연구결과, 온라인 뉴스서비스의 선정적 광고는 심각한 수준이었다. 이에 연구결과를 바탕으로 온라인광고 심의와 규제의 필요성을 제기하고 바람직한 광고심의의 방향을 모색하고자 하였다. 향후 광고주, 광고회사, 미디어렙, 매체사 등 보다 다양한 온라인광고산업 구성원의 의견을 모아 실효적인 광고심의 모델의 구축이 필요하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.1795-1805
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• 2015

본 연구는 온라인 저널리즘의 추천기사가 대학생들의 뉴스기사 선택에 미치는 영향을 두 차원에서 분석하였다. 하나는 추천기사이고, 다른 하나는 이들 뉴스기사의 배치순위와 이용지수이다. 분석결과 11개의 추천기사 유형 중 7개 유형은 뉴스기사 선택에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 4개 유형은 유의미하지 않은 것으로 나타났다. 뉴스기사 선택에 영향을 미치지 않은 것으로 나타난 추천기사 유형의 대부분은 댓글이나 SNS의 트윗과 관련된 것들이다. 또한 뉴스기사 및 검색어 배치순위는 뉴스기사 선택에 영향을 미치는 것으로 나타났으나 이용지수는 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 한편, 뉴스기사 이용시간과 추천기사 유형 간 그리고 추천기사 유형 간 상관관계는 대부분 유의미한 것으로 나타났다. 분석결과를 종합하면, 뉴스기사 게재위치와 온라인 저널리즘의 추천기사와 같은 형식적 요인은 뉴스기사 헤드라인과 검색어 등의 내용과 더불어 뉴스 이용자들의 뉴스기사 선택에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 결론지을 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권3호
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• pp.177-185
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• 2021

본 연구는 네이버 뉴스스탠드의 9개 방송사 홈페이지 뉴스기사에 대한 분석을 통해 온라인 방송의 뉴스기사 유형은 어떻게 구성되고 있는가를 파악하기 위해 실시되었다. 분석을 위해 1개 방송 당 30일 분량으로 9개 방송을 대상으로 총 270일간의 샘플을 선정하였다. 분석방법은 방송사 간 차이검정을 위해 일원분산분석(One-way ANOVA) 기법을 이용하였다. 분석은 언어구성에 의한 뉴스기사 유형, 기사내용에 따른 장르 유형 등을 중심으로 이루어졌다. 분석결과 오프라인 방송에서는 모든 프로그램이 비디오기사 유형으로 제작·송신되고 있는 것에 반해 온라인 방송에서는 약 50% 정도가 사진기사와 텍스트기사로 구성되었다. 온라인 신문에서 비디오기사나 컴퓨터 그래픽을 이용한 동영상 중심의 새로운 기사 유형을 제작·공급하고 있으나 온라인 방송에서는 신문의 주요 기사유형인 사진과 텍스트기사를 적극적으로 활용하고 있었다. 이 같은 결과를 통해 온라인 미디어 환경에서의 미디어 간 경계가 더욱 불분명해지고 있으며, 방송기사 유형의 올드화 현상을 파악할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.150-161
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• 2019

본 연구는 뉴스 이용자의 사회 신뢰와 갈등 인식이 뉴스 이용에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 국내 거주 20세 이상 69세 이하 성인 548명을 대상으로 온라인 설문조사를 하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 응답자의 정치성향에 따라 사회 갈등의 인식 수준에 차이가 나타났다. 둘째, 사회 신뢰 인식이 높을수록 지상파채널, 종합편성채널, 온라인채널의 뉴스 이용이 증가하였다. 셋째, 사회 갈등 인식은 JTBC와 TV조선, 채널A, 유튜브를 통한 뉴스이용에 영향을 미쳤다. 넷째, 응답자의 연령대와 정치성향도 채널별 뉴스이용에 영향을 미쳤다. 마지막으로, 진보적 성향일수록 JTBC를 통한 뉴스 이용이나 포털에서 뉴스 다시보기가 증가하는 경향성이 발견되었다. 반면에 진보적 성향일수록 지상파3사와 TV조선, 채널A를 통한 뉴스 이용은 감소하였다. 이상의 결과를 통해 본 연구는 다채널 다매체 시대 뉴스환경에 대한 논의를 이용자 중심에서 살펴보고, 개인의 사회 인식이 뉴스 이용에 미치는 영향력의 차이를 발견했다는 점에서 연구의 의의가 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.225-227
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• 2014

최근 온라인 뉴스는 대중의 관심사 및 트렌드에 따라서 다양한 종류의 기사들이 작성된다. 이러한 관심사 및 트렌드는 시간의 흐름에 따라 계속 변한다. 본 논문에서는 온라인 뉴스의 기사 제목을 이용하여 시간에 따라 변하는 관심사 및 트렌드와 관련된 단어를 추출하는 방법을 제안한다. 특정 기간 별 출현하는 뉴스들을 하나의 카테고리로 가정하고 자질 선택 방법에서 널리 사용되는 카이제곱 통계량을 이용하여 각 카테고리의 주요 단어를 추출한다. 실험 결과 특정 기간 별 관심사 및 트렌드와 관련된 단어들이 출현하는 것을 확인하였다.