뉴스기사를 구성하는 NOD데이터는 VOD(Video on Demand) 데이터와는 달리 미디어의 종류 및 크기, 시간적인 접근 지역성, 사용자와 상호 작용성 등의 차이점을 가질 뿐만 아니라 새로운 뉴스기사가 수시로 생성되고 사용자가 인기도가 높은 기사와 최신의 뉴스기사에 더 많이 접근하는 특성을 가진다. 본 논문에서는 현재 서비스중인 전자신문의 로그파일을 분석하여 NOD 뉴스기사의 인기도가 Zipf분포와 다름을 보이고, 뉴스기사의 생명주기Lifr Cycle)에 따른 접근 확률분포 제시한다. NOD 데이터의 접근 편기성으로 인하여 데이터 캐싱을 통한 NOD 서버의 성능 향상을 기대할 수 있으나 뉴스기사의 생명주기가 짧고 접근시간대별로 사용자 접근형태가 변하는 등의 이유로 단순히 인기도만 고려한 캐싱은 빈번한 데이터 재배치 문제로 인해 높은 캐시 관리비용을 야기한다. 따라서 본 논문에서는 뉴스 기사의 접근 편기성에 나타나는 인기도(popularity)와 생명주기를 조합한 척도를 제안하고 이를 이용한 재배치를 제안한다.
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.
유명 연예인이 우울증으로 스스로 목숨을 끊었다는 소식은 우리 사회에 충격을 주는 뉴스다. 빼어난 외모, 명성, 그리고 재력까지도 있는 유명 연예인의 죽음을 볼 때 행복의 기준은 빼어난 외모도 인기도 재력도 아니라는 것을 실감한다. 행복이란 스스로 찾아 완성하는 것이지 상황이나 조건이 가져다주는 것은 아니다.
최근에는 포털들이 대체로 모든 서비스를 집적해 서비스하고 있어 각 사이트만의 색깔을 쉽게 구분하기 어렵게 됐지만, 얼마 전만해도 포털들은 검색 포털, 메일 포털, 커뮤니티 포털등으로 세분화 돼 각각의 사업 영역을 확고히 해왔다. 이러한 기능 중심의 웹사이트는 사용자의 취향에 따라 즉각적인 반응을 일으켰다. 이러한 기능 중심의 웹사이트는 사용자의 취향에 따라 즉각적인 반응을 불러 일으켰다. 그동안 커뮤니티 서비스가 인기를 모으면 싸이월드, 다모임, 이이러브스쿨 등의 커뮤니티 포털이 사이트의 우위를 차지했고, 검색이 인기를 모으면 네이버나 야후가 떠오르는 등 사용자의 취향에 따라 상당한 기복을 보여왔다. 또한 인터넷이 특별한 목적을 갖고 접속하는 시절과는 달리, 최근에는 특별한 목적없이도 TV나 라디오를 켜듯 자연스럽게 인터넷에 접속하는 시대에 이르렀다.
빅데이터의 일종인 뉴스기사 중에 아이돌 그룹관련 뉴스기사는 아이돌 그룹의 대중적 인기에 힘입어 전체 연예계 기사 중에 점점 큰 비중을 차지하고 있다. 아이돌 그룹의 소속사는 여러 홍보 방법 중 뉴스기사의 노출을 통해 비교적 저렴한 비용으로 홍보하여 음원차트 순위 향상을 위해 노력하고 있다. 본 논문에서는 뉴스기사와 음원차트 간의 상관관계를 분석하여 뉴스기사의 노출이 효율적 홍보 수단 인지를 알아보기 위해 먼저 감성분석을 통해 긍정기사와 부정기사가 음원차트 순위에 미치는 영향을 분석하고, 뉴스기사의 수가 많을수록 음원차트 순위가 상승하는지에 대해 알아보고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 R 언어를 이용하여 데이터 수집을 위한 웹 크롤러 설계, 회귀분석을 이용한 감성사전 구축 및 감성분석, 마지막으로 피어스만 상관계수를 이용한 상관관계 분석을 수행한다.
현재 많은 포털 사이트에서는 인기가 있거나 중요도가 높은 키워드에 대해 정보를 제공해주는 태그 클라우드나 연관 검색어 등의 기능이 제공되고 있다. 하지만 대부분의 뉴스기사 페이지들은 날짜와 분야별로 기사들이 나열되어 있으며 사용자는 카테고리별로 나누어진 기사를 읽을 수만 있을 뿐 그 기사와 연관된 다른 기사의 정보에 대해서 한눈에 알아 볼 수 있는 방법은 미흡한 실정이다. 또한 연관 검색어 서비스도 사용자가 검색한 입력 내용을 기반으로 연관성 정도를 분석하여 객관성을 보장하지 못하고 있다. 본 논문에서는 기존의 태그 클라우드 방식에서 좀 더 나아가 축적된 뉴스 기사로 부터 검색 키워드와 밀접히 연관된 키워드를 추출하여 제공하는 기사 검색 시스템을 소개한다. 이 시스템은 사용자가 기사 검색을 하였을 때, 키워드와 가장 밀접한 기사를 검색해 주는 것뿐만 아니라 검색어와 관련된 연관 키워드들을 보여주고 연관된 키워드간의 관계성을 보여줌으로써 뉴스 기사들 속에 숨겨진 연관정보의 탐색을 가능하게 한다.
NOD 데이터는 VOD 데이터에 비해서 life cycle이 짧다. 그리고 사용자의 접근성이 높으며, 접근패턴도 시간에 따라 달라질 수 있다. VOD 데이터와 같이 NOD 뉴스기사의 경우 특정 기사들에 집중적으로 접근된다. 그리고 이러한 인기 있는 기사들은 시간대에 따라 변할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 인기도의 변화를 예측하기 위해서 시계열분석방법중의 하나인 지수평활법(exponenital smoothing method)을 사용한다. 시간대별 타임윈도우로 나누고 이전의 윈도우들의 접근패턴을 분석하여 다음 접근을 예측한다. 그리고 이 예측값을 이용해서 캐시정책을 새운다. 즉 예측값이 높은 기사순으로 캐시에 배치하는 것이다. 실시간 멀티미디어데이터의 경우 데이터의 방대함으로 연산의 오버헤드가 크다. 따라서 정적인 캐싱전략을 사용하는데, 하나의 윈도우동안 재배치하는 한번으로 한다는 것이다. 전통적인 block 단위 캐싱은 멀티미디어데이터에 적합하지 않다. 따라서 기사단위의 캐시구조를 제안한다. 사용자는 기사단위로 요청을 하기 때문에 재사용을 위해서는 기사단위로 캐시되야 한다.
본 논문은 '다양성'이라는 규범적 가치에 입각해 뉴스 기사 선별 및 취재 경로와 관련한 미 신문의 뉴스 제작 방식에는 어떤 변화가 진행돼 왔는지를 통시적으로 살펴보고 있다. 이에 따라 본고에서는 '뉴스 토픽'과 '정보원' 등 두 가지 분야에서 지난 50년간 뉴욕 타임스와 시카고 트리뷴, 로스앤젤레스 타임스 등 3대 유력 일간지의 1면 기사를 분석, 연대기적인 가치 변화를 추적해 보았다. 데이터 분석 결과, 지난 반세기 동안 미 신문에서 정부 및 정치권에 대한 정보원의 의존도는 지속적으로 줄어들고 있는 반면, 기업/산업체발 정보원의 등장은 점차 빈번해 지고 있는 것으로 나타났다. 이와 함께, 뉴스 주제의 분포에 있어서는 사건, 사고 기사의 감소와 군사, 안보기사의 퇴조 속에, 경제, 건강, 교육 등과 같은 주제가 점차 활발하게 다뤄지고 있는 것으로 조사됐다. 그러나 전통적인 비인기 주제였던 빈곤, 노동, 소수자, 사회 갈등 등과 같은 토픽들은 시대를 거듭해도 제자리를 맴돌거나 오히려 줄어들고 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 2022년 여름 인기리에 반영된 '이상한 변호사 우영우'라는 드라마가 '자폐'와 '발달장애' 관련 언론사의 보도형태에 어떤 영향을 미쳤는지 분석하였다. 본 연구에서는 2018년 1월 1일부터 2022년 12월 14일까지(약 5년간) 총 54개 언론사에서 보도한 '자폐'와 '발달장애'라는 용어가 포함된 관련 뉴스 기사들을 분석하였다. 그 분석대상 뉴스 빅데이터를 대상으로 키워드 트렌드 분석, 연관어 분석(워드클라우드 제시) 등을 진행하였다. 본 연구결과는 일반 시민 대상 장애인식 개선 프로그램의 개발 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 본 연구를 확대하여, 장애인 관련 언론사의 보도태도(긍정-중립-부정 등)를 체계적으로 분석하고자 한다.
스타의 대중에 대한 인기가 브랜드의 이미지 제고와 상업적 영향을 끄는 마케팅 전략을 스타 마케팅이라고 한다. 오늘날의 스타는 방송, 연예활동뿐만 아니라 스포츠, 정치활동, 사회기여활동 등 다양한 분야에서 활약하며 스타의 이미지는 그 활약상에 영향을 받는다. 스타의 이미지는 브랜드 및 기업의 이미지로 직결되므로 그에 대한 사전분석은 마케팅에서 중요한 요소이다. 그래서 일반적으로 스타들이 활약하는 도메인을 분류하여서 그 스타에 대해서 검색을 하였을 때 어떤 분야에서 활약하고 기여를 하는지 그 기여도를 도메인에 따라 랭킹을 매기는 방법을 제안한다. 뉴스기사에서 텍스트 마이닝 기술을 이용하여 스타의 이름과 활동 도메인들에 대해서 관련단어를 빈도에 따라 추출한다. 그리고 관련된 단어들을 이용하여 스타에 대한 뉴스 중 각 도메인과 관련된 기사들을 카운트하며 도메인에 대해서 긍정 혹은 부정적인 보도내용일 경우에는 극성을 부여하여 그 가중치를 달리한다. 빈도 및 극성을 고려한 점수화에 의해 스타가 기여하는 분야에 대한 순위를 매긴다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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