뉴스 미디어는 대통령 후보들의 공약을 보도하면서 주관적 논평을 하며, 이는 정치 커뮤니케이션에서 중요한 의미를 가진다. 본 연구의 목적은 언론의 대통령 후보 공약에 대한 보도 특성과 신문 간 차이를 살펴보고 그 함의를 논의하는 것이다. 보수적 신문과 진보적 신문, 즉 조선일보와 경향신문에 보도된 2주간의 뉴스 기사를 표집하여, 체계화된 코딩유목에 따라 내용분석을 실시하였다. 수집된 기사에 대해 빈도분석과 신문 간 보도 논조의 차이를 검증하기 위해 교차분석을 수행하였고, 분석도구로는 SPSS 통계패키지를 이용하였다. 분석 결과, 기사 제목에서의 논조 차이는 발견되지 않았으나, 기사의 내용적 차원에서는 신문 간 논조 차이가 통계적으로 유의미하게 나타나 연구가설이 검증되었다. 이 같은 연구결과는 보수와 진보적 성격의 신문간 보도 차이로 인한 언론의 프레이밍 효과를 시사한다. 후속 연구로 지난 선거 후보들의 공약 보도와의 비교, 기사 논조의 차이에 대한 언어 사용의 심층적 분석을 위한 네트워크분석, 공약의 신문보도와 방송보도의 비교분석이 제안된다.
소셜미디어의 정치사회적인 활용도가 높아짐에 따라 소셜빅데이터 기반 온라인 동향분석 및 모니터링 기술에 대한 수요 역시 급증하고 있다. 본 논문에서는 이러한 요구에 부합, 특히 여론 형성의 악영향을 끼치는 부정적 이슈 탐지를 위해 사회적으로 파장이 큰 이슈 중 공공여론이 부정적으로 형성될 이슈를 '리스크'로 정의하고 세부 유형을 분류한다. 리스크 유형 정의를 위해 뉴스 문서집합을 대상으로 전수조사를 실시하였으며, 이슈 분야 즉 도메인별 특성을 파악하여 세부 유형을 정의한다. 또한 뉴스와 같은 공적미디어를 통해 정의된 리스크 유형이 개인화된 소셜 미디어에 나타난 리스크 유형과 어떤 차이가 있는지를 알아보기 위해 교차분석을 수행한다. 조사 결과에 따라 6개의 도메인별로 58개의 세부 유형을 정의하고 기계학습 방법을 통해 자동 분류 학습 모델을 구축한다. 실험 결과를 통해 소셜 미디어에 나타난 사회적 이슈 리스크를 자동으로 탐지, 분류가 가능함을 보인다.
이 연구는 신문의 뉴스 기사가 '마약 중독'에 대해 어떤 담론을 생산·유통하는지 알아보고, 그 담론의 지형과 의미를 밝히는데 목적이 있다. 이를 위해 국내 4개 일간지 신문의 뉴스기사를 대상으로 '마약', '마약 중독'을 키워드로 검색하여 자료를 수집하였다. 페어클로(Norman Fairclough)의 비판적 담론분석 방법을 활용하여 분석한 결과, 첫째, 텍스트 분석에서 마약 중독은 '범죄-처벌' 담론이 지배적이었다. 마약중독은 사회악이자 성범죄, 아동범죄, 폭력과 같은 중범죄이므로 엄격히 처벌해야 한다는 것이다. 둘째, 담론실천 분석에서 마약 중독은 치료가 필요한 '질병', 즉 정신질환이므로 국가에 의한 체계적 관리가 필요하다. 셋째, 사회문화적 실천 분석에서 마약 중독은 경제적 이익을 목적으로 한 돈벌이 수단이자, 정치권력의 부패와 관련이 있으며, 마약범죄가 국가의 근간을 위협하지 못하도록 강력히 통제해야 할 대상이다. 문화적으로 마약 중독은 쾌락 추구의 동기에서 비롯되며, 도덕적 타락의 결과이다. 이러한 분석을 통해 마약 중독의 지배 담론인 '범죄-처벌' 담론의 한계를 지적하고, '질병-치료' 담론으로의 전환과 치료·재활 중심의 약물정책을 대안으로 제시하였다.
이 논문은 황우석 사태 이후 줄기세포연구의 정책변화에 대한 기술을 통해 한국의 과학기술정치와 거버넌스 특성을 분석하였다. 황우석 사태 이후 한국의 줄기세포연구가 위축되었다는 일반적인 통념에도 불구하고, 2015년 현재 한국은 세계 최초 최대의 줄기세포치료제 개발에 성공하였다. 하지만 한국의 줄기세포연구 역량과 기술경쟁력이 개발성과에 비해 상대적으로 낮게 평가되고 있다는 점을 고려할 때 이 같은 성과가 도출될 수 있었던 원인에 대한 설명이 요구된다. 이를 위해 이 연구는 첫째, 정부의 R&D 투자 변화에 대한 분석을 통해 황우석 사태 전후의 정책 변화를 분석하였다. 이를 통해 황우석 사태 이후 줄기세포연구에 대한 정부 지원의 축소에 따른 '줄기세포연구의 위기'가 실제 하였는가를 확인하였다. 둘째, 정부의 정책보고서 및 뉴스보도 등의 문헌분석을 통해 줄기세포연구에 대한 정책적 담론의 변화과정을 기술함으로써 줄기세포연구를 둘러싼 과학기술정치와 거버넌스의 특성을 분석하였다. 이를 통해 한국의 줄기세포연구의 개발성과 는 기술 경쟁력 보다는 한국 정부의 줄기세포연구에 대한 투자 및 규제 정책이 중요한 역할을 했음을 주장한다. 더 나아가 기술관료중심으로 이루어지는 줄기세포연구에 대한 정책결정과정은 '황우석 사태'를 통한 정책학습 결과를 적극적으로 반영하기보다는 기존의 전문가 중심으로 구성되는 정책과정을 답습함으로써 우리나라가 여전히 과학기술에 대한 민주적 거버넌스가 작동하기 어려운 정책환경에 있음을 주장한다.
데이터는 데이터 형식이 다양하고 방대할 뿐만 아니라 그 생성 속도가 매우 빨라 기존의 데이터 처리 방식이 아닌 새로운 관리 및 분석 방법이 요구된다. 소셜 네트워크 상의 온라인 문서에서 인간의 언어로 쓰여진 비정형 텍스트에서 Text Mining기법을 사용하여 유용한 정보를 추출할 수 있다. 소셜미디어에 남긴 정치, 경제, 문화에 대한 메시지에 대한 경향을 파악하는 것이 어떤 주제에 관심을 가지고 있는지를 파악할 수 있는 요소가 된다. 본 연구에서는 주제 중심 분석 기법을 이용하여 주어진 키워드에 관한 온라인 뉴스를 대상으로 텍스트 마이닝을 수행하였다. LDA(Latent Dirichiet Allocation)를 이용하여 웹문서로부터 정보를 추출하고 이로부터 사람들이 실제로 주어진 키워드에 대하여 어떤 주제에 관심이 있고 관련된 핵심 가치 중 어떤 주제를 중심으로 전파되고 있는지를 분석하였다.
이 논문은 한글 뉴스 기사의 댓글에 대한 감정 분류 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기계학습을 이용하는데 본 논문에서는 자질의 가중치를 재조정하는 좀 색다른 방법을 제안한다. 일반적으로 댓글은 독자들이 특정 기사에 대해서 어떠한 감정을 가지고 있는지를 파악하는 중요한 단서가 된다. 그런데 독자들의 감정은 가사에 어떤 분야에 속하느냐에 영향을 받는다. 예를 들면 정치 기사는 부정적인 댓글은 많이 포함하고 있으며 인물 기사는 긍정적인 기사를 많이 포함한다. 이 논문은 이와 같은 댓글의 속성을 이용해서 기사의 원문과 기사의 분야 정보를 이용하여 가중치를 조정한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 신문 기사와 댓글을 수집하여 감정 말뭉치를 구축하였으며 감정자질을 추출하기 위해 감정 사전을 구축하였다. 제안된 시스템의 $F_1$ 척도는 92.2%였으며 원문의 감정 단어와 분야 정보가 댓글의 감정을 분류하는데 중요한 자질임을 알 수 있었다.
본 연구는 한국과 몽골이 수교 이후부터 지금까지 외교관계 격상을 이루는 동안 국내에서는 어떤 분야에 관심을 가져왔는지 확인하고자 몽골과 관련된 국내 언론 보도를 중심으로 빅데이터 분석을 실시하였다. '몽골' 키워드로 검색된 13만여 개의 기사를 분석 대상으로 삼고, 관계 격상일을 기준으로 4개의 시기로 나누어 토픽 모델링을 실시하였다. 시기별 주요 토픽을 도출하여 살펴본 결과, 관계 격상에 따라 사라지는 이슈도 있었으나 초기에 나타났던 이슈들이 상당수 유지되면서 여러 분야의 이슈가 추가되어 나타나는 양상을 보였다. 즉, 기존의 정치, 역사 위주의 협력에서 문화, 교육, 보건, 항공, 기후 등으로 분야가 다양화되고 있었으며, 특히 민간교류 측면에서 토픽이 더욱 세분화되어 발전하는 양상을 보였다. 본 연구는 양국 간 외교 관계 연구에서 기존에 시도되지 않았던 새로운 분석 방법을 시도함으로써 막대한 양의 데이터를 바탕으로 결론의 신뢰성을 높이고 기존 연구에 새로운 시각을 제공하고 있다.
The purpose of this study is to investigate the mediating effect of news literacy in the relationship between sense of community and political efficacy. This study conducted a survey targeting the MZ generation. The survey was conducted online, and data from 309 cases were used for analysis. The research results are as follows. As a result of correlation analysis between sense of community, political efficacy, and news literacy, it was found that there was a statistically significant correlation between sense of community and news literacy sub factors. Second, the relationship between sense of community and political efficacy was found to have a significant positive effect on political efficacy as sense of community increased. Third, the relationship between sense of community and news literacy was confirmed to have a significant positive effect on news literacy as sense of community increased. Fourth, regarding the relationship between news literacy and political efficacy, it was confirmed that news literacy has a significant effect on political efficacy. Fifth, in the relationship between sense of community and political efficacy, news literacy was found to mediate the relationship between sense of community and political efficacy of the MZ generation. Based on the research results, news literacy education is required from the perspective of civic education, and differentiated educational contents by age are proposed.
본 연구는 국내 주요언론이 이념성향에 따라 보도 프레임을 달리할 것이라는 가정 하에 미국 대선 후보 주자였던 '버니 샌더스'를 대상으로 뉴스보도의 의미연결망을 분석하였다. 버니 샌더스라는 인물은 '미국'이라는 보수의 가치와 '불평등 해소'라는 진보의 가치를 동시에 지닌 인물이이서 언론의 이념적 차이가 잘 드러날 수 있는 대상이기도 하다. 보수언론과 진보언론의 빈도순위를 비교해 본 결과, 보수언론은 '사회주의자'와 '흑인'이라는 단어를, 진보언론은 '불평등'과 '문제'라는 단어를 많이 사용한 것으로 나타났다. 특히 보수언론과 진보언론은 '한국'이라는 동일한 단어를 가지고 전혀 다른 의미구성을 보였다. 진보언론은 샌더스가 지적하는 사회문제와 기성정치에 대한 비판을 '한국'사회에 접목하여 이야기하고자 했다면, 보수언론은 '한국'이라는 단어와 구체적인 정당, 그리고 정치인의 이름을 거론해 샌더스와 닮았다고 한 발언에 대해 노골적인 표현으로 비난했다. 이는 동일한 단어를 사용함에도 전혀 다른 관점과 맥락에서 보도하는 경향성을 파악한 것으로, 사안에 대한 언론사의 의미구성이 이념적 지향에 따라 확연한 차이를 보인다는 것을 알 수 있다. 또한 본 연구는 의미연결망 분석을 통해 주요 단어들의 사용빈도 뿐만 아니라 단어들 간의 연결 강도와 중심성을 토대로 뉴스구성의 맥락을 해석했다는 점에서 보도분석을 위한 방법론의 확장에도 기여하고자 하였다.
본 연구는 댓글 저널리즘의 인식차원과 이에 따른 댓글 활동의 상관 정도를 측정하기 위한 논문이다. 이를 위해 댓글 사용자들이 인식하는 댓글의 특성, 뉴스 장르별 댓글유형, 사용자의 인식정도와 이에 따른 댓글 활동의 상관관계 등을 연구했다. 총 215명을 대상으로 설문 조사를 실시해 1) 댓글에 대한 인식 2) 댓글 읽기와 댓글 쓰기 활동 정도 3) 댓글에 대한 인식이 댓글 활동에 미치는 영향 등을 알아봤다. 조사 결과 사용자 유형과 뉴스장르, 댓글의 신뢰도의 차이에 따라 댓글에 대한 인식이 다르게 나타났다. 또 댓글 인식 정도에 따라 댓글 활동에도 차이가 나타냈다. 더불어 세대별 댓글 인식과 선호도에도 차이가 나타났다. 즉 30대 이상 성인층들은 정치, 경제, 사회 같은 경성 기사들의 댓글을 주로 읽는 반면, 20대 이하 층은 연예, 스포츠, 생활 정보 같은 연성 기사들의 댓글을 주로 읽는 것으로 나타났다. 이는 연령에 따른 기사 구독 행태가 크게 다르지 않았다. 본 연구 결과 댓글의 기계적인 가능(상호작용, 신속성은 높은 반면, 내용의 품질이나 효용성은 전반적으로 낮다는 것을 알 수 있었다. 또 댓글에 관한 신뢰도나 활동정도는 유형별로 차이가 나는 댓글 커뮤니케이션의 초기현상으로 설명될 수 있다. 댓글 공간을 개선하기 위해서는 실명제 같은 강제 요인보다는 트랙백처럼 사용자에게 책임감을 부여하는 방식이 더 바람직하다는 정책적 제안이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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