• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2011년도 춘계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.565-566
• /
• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.599-602
• /
• 2016

실시간으로 뉴스 기사를 제공하는 온라인 뉴스 시스템이 널리 사용되면서, 사람들은 매 순간 속보와 새로운 뉴스 등 대량의 뉴스 기사에 노출되어 있다. 하지만 방대한 뉴스들로부터 사용자가 원하는 뉴스를 찾는 것은 매우 어려운 일이다. 따라서 개인 관심사에 따라 뉴스를 추천해주는 개인 맞춤형 뉴스 추천 시스템의 필요성이 증가되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 관심사를 분석하여, 사용자의 관심사에 따라 관련된 뉴스를 자동으로 추천해주는 뉴스 추천 시스템을 설계 및 개발한다. 제안 시스템은 각 사용자가 북마크한 뉴스 기사와 읽은 뉴스 기사를 클러스터링하여 사용자별 프로파일을 생성한다. 또한 전체 뉴스 기사들을 클러스터링하여 주제 별로 분류한다. 사용자에게 뉴스를 추천하기 위해, 제안 시스템은 해당 사용자 프로파일에 포함된 각 클러스터에 대해 전체 뉴스 기사에 대한 클러스터들 중 가장 가까운 클러스터를 찾아 해당 클러스터 내의 뉴스 기사들을 거리 순으로 추천한다. 실제 구현된 시스템을 통해, 제안한 뉴스 추천 시스템이 각 개인에게 뉴스를 효과적으로 추천함을 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제13권5호
• /
• pp.2087-2095
• /
• 2012

본 연구에 이용된 편집요인은 뉴스 카테고리, 사진기사, 굵은 활자체의 기사제목, 신문제호, 기사제목의 내용 등으로 구성되었다. 이 같은 요인 중 사진기사, 굵은 활자체의 기사제목, 기사제목의 내용 등 3개 요인만이 뉴스 이용자들의 기사선택에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이들 요인을 포털뉴스 이용시간의 차이에 따른 분석에서는 뉴스 카테고리, 굵은 활자체의 기사제목, 신문제호 등 3개 요인만이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 뉴스 장르가 뉴스 이용자들의 기사선택에 미치는 영향에 대한 분석에서는 정치, 경제, 사회, 스포츠, 문화/연예, 국제, IT/과학 장르 중 사회, 문화/연예, 국제 등 3개 요인만이 이용자들의 기사선택에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이들 요인에 대한 남녀집단 간의 분석에서는 경제, 스포츠, 문화/연예, IT/과학 등 4개 장르에서 기사선택에 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 오프라인 신문에 비해 다양한 방식으로 기사를 노출시키는 온라인 매체에서 전통적인 신문편집의 요소가 기사선택에 어떠한 영향을 미치는가를 파악하여 온 오프라인 신문 간 편집요소의 역할에 대한 차이와 온라인 매체에서의 효과적인 편집방안을 수립하는데 기초적인 단서를 제공할 목적으로 수행되었다.

• 산업융합연구
• /
• 제20권12호
• /
• pp.135-143
• /
• 2022

본 연구는 포털뉴스와 언론사닷컴 뉴스댓글에 나타난 이용자들의 정치이데올로기 성향이 어떠한지를 살펴보기 위해 실시되었다. 이 같은 분석결과를 통해 포털뉴스와 언론사닷컴뉴스는 물론, 이들 뉴스를 이용하는 유권자들의 정치성향을 파악할 수 있었다. 본 연구에 필요한 자료 수집은 선거일 전 약 90일간 174개의 뉴스기사 댓글을 대상으로 이루어졌다. 분석은 네이버뉴스와 다음뉴스, 더불어민주당과 국민의힘, 언론사닷컴뉴스와 네이버뉴스 간 비교를 위해 t-test 기법으로 실시되었다. 분석결과 네이버뉴스 댓글은 보수정당 후보에 대한 긍정적인 내용의 비율이 더 높은 반면, 다음뉴스 댓글은 진보정당 후보에 대한 긍정적인 내용의 비율이 더 높았다. 따라서 네이버뉴스는 정치적으로 보수성향 이용자들이 더 많이 이용하는 반면, 다음뉴스는 진보성향 이용자들이 더 많이 이용하고 있다는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.1038-1039
• /
• 2013

최근 스마트폰의 사용이 보편화되면서 많은 양의 온라인 뉴스가 다양한 경로를 통하여 서비스되고 있다. 한편, 실시간으로 제공되는 뉴스의 양이 방대해지면서, 언론사에서 톱 뉴스로 제공하는 토픽과 달리, 실제 사용자들에게 화제가 되고 있는 토픽을 선별하는 데 어려움이 있다. 많은 사용자들이 실생활에서 작성하고 공유하는 트위터는 실제 사람들 사이에 화제가 되고 있는 토픽을 담고 있는 경우가 많다. 이러한 트렌드를 뉴스와 연계시키면 화제가 되는 트렌드 뉴스를 사용자에게 제공할 수 있다. 본 논문에서는 클라이언트-서버 모델을 기반으로 실시간으로 사용자 트위터를 분석하여 추출된 트렌드를 기반으로 관련 뉴스를 검색하여 제공하는 시스템을 제안한다. 클라이언트를 통해 수집한 트위터 단문에서 서버는 화제가 되고 있는 트렌드를 추출하고, 이를 기반으로 Google 등을 통해 관련 뉴스를 검색하여 클라이언트에게 전달한다. 이 모든 과정을 실시간으로 제공하기 위한 알고리즘을 제안하고 프로토타입 시스템을 통하여 그 성능을 평가한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제10권12호
• /
• pp.569-578
• /
• 2021

오늘날 웹의 발전으로 우리는 각종 언론 매체를 통해 온라인 기사를 쉽게 접하게 된다. 온라인 기사를 쉽게 접할 수 있게 된 만큼 거짓 정보를 진실로 위장한 가짜뉴스 또한 빈번하게 찾아볼 수 있다. 가짜뉴스가 전 세계적으로 대두되면서 국내에서도 가짜뉴스를 탐지하기 위한 팩트 체크 서비스가 제공되고 있으나, 이는 전문가 기반의 수동 탐지 방법을 기반으로 하며 가짜뉴스 탐지를 자동화하는 기술에 대한 연구가 계속해서 활발하게 이루어지고 있다. 기존 연구는 기사 작성에 사용된 문맥의 특성이나, 기사 제목과 기사 본문의 내용 비교를 통한 탐지 방법이 가장 많이 사용되고 있으나, 이러한 시도는 조작의 정밀도가 높아졌을 때 탐지가 어려워질 수 있다는 한계를 가진다. 따라서 본 논문에서는 기사 조작의 발달에 따른 영향을 받지 않기 위하여 기사의 진위 여부를 판단할 수 있는 검증기사를 함께 사용하는 방법을 제안한다. 또한 가짜뉴스 탐지 정확도를 개선시킬 수 있도록 실험에 사용되는 기사와 검증기사를 문서 요약 모델을 통해 요약하는 과정을 추가했다. 본 논문에서는 제안 알고리즘을 검증하기 위해 문서 요약 기법 검증, 검증기사 검색 기법 검증, 그리고 최종적인 제안 알고리즘의 가짜뉴스 탐지 정확도 검증을 진행하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 다양한 언론 매체에 적용하여 기사가 온라인으로 확산되기 이전에 진위 여부를 판단하는 방법으로 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.391-406
• /
• 2015

온라인 뉴스에서 개인의 참여가 활성화 되면서 댓글의 중요성이 부각되고 있다. 최근엔 개인의 SNS(social networking site) 계정을 이용하여 댓글을 게재할 수 있는 소셜댓글 서비스가 활성화 되고 있다. 본 연구에서는 실제 온라인 뉴스 댓글 현황 데이터를 이용하여 (1) 댓글의 일반적 특성요소 중 일반댓글과 소셜댓글이 차이점을 보일 가능성이 있는 요소를 도출한 후, (2) 일반댓글에 비해 소셜댓글이 각 특성요소별로 어떻게 다른지 비교 분석하고, 마지막으로 (3) 소셜댓글 이용 업체별로 각 특성요소가 어떻게 달라지는지를 실증 분석해보았다. 이를 위해 기존문헌 조사 및 전문가 인터뷰를 진행하여 여섯 가지 특성요소를 도출하였다. 다음으로 SPSS Statistics의 t-test의 분석 방법을 사용하여, 소셜댓글과 일반댓글이 모든 요소에서 유의한 차이를 보임을 확인하였고, ANOVA와 Duncan test 결과 트위터와 페이스북 그룹 간 차이가 유의함을 확인하였다. 본 연구를 통해 소셜댓글의 실제적인 가치를 명확히 파악할 수 있을 뿐만 아니라, 소셜댓글을 이용한 악성댓글 문제 해결에 실마리를 제공하고, 개인, 기업, 정부기관 등을 주체로 다른 분야의 적용가능성도 살펴볼 수 있을 것으로 기대한다.

• 디지털콘텐츠
• /
• 2호통권45호
• /
• pp.52-58
• /
• 1997

LEXIS/NEXIS는 미국의 LEXIS/NEXIS사에서 제공하는 온라인 데이터뱅크로 세계의 비즈니스 뉴스, 법률 및 국가에 관한 정보를 전문형태로 제공한다. 1973년 최초로 상업목적으로 전문을 제공하게 된 LEXIS/NEXIS사는 EMBASE 데이터베이스를 제공하는 영국의 REP사의 자회사이다. 현재 온라인 정보를 제공하는몇 개의 회사 가운데서 가장 많이 이용되고 있다. 미국 오하이오주 데이톤에 있는 LEXIS/NEXIS사의 LEXIS/NEXIS를 알아보자.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.105-117
• /
• 2021

본 연구는 시나 웨이보(Sina Weibo)에 게재된 '산시성 린펀시 반점 붕괴 사건'이라는 인기뉴스(hot news)에 대한 댓글에 나타난 감정표현에 영향을 미치는 요인들을 살펴보았다. 연구결과, 첫째, 성별에 따라 감정표현에 차이가 나타났다. 여성은 남성보다 더 강한 분노, 실망, 슬픔, 비난 감정을 표현하였다. 둘째, 동부지역 이용자들의 감정표현 강도가 중부지역과 서부지역에 비하여 유의하게 높았다. 셋째, 이용자가 댓글에 참여하고 감정표현을 게시한 블로그의 총수량인 웨이보 수가 많을수록 감정표현이 더욱 강하게 나타났다. 넷째, 미인증 이용자는 인증된 이용자보다 실망, 슬픔의 감정표현이 더욱 강하였다. 본 연구는 중국의 온라인 여론형성 과정에서 감정표현의 영향 요인을 살펴봄으로써 서양의 트위터나 페이스북과 같은 소셜네트워크와 비교할 수 있다는 점에서 의의가 있으며, 온라인 뉴스분석에서 빅데이터 분석방법을 사용했다는 점에서도 의의가 있다.

• 출판저널
• /
• 통권337호
• /
• pp.87-87
• /
• 2003