• 문화기술의 융합
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• 제7권2호
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• pp.149-156
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• 2021

정치적 사안에 대한 대중의 의견과 인식을 객관적으로 이해하기 위한 방법으로 텍스트 마이닝을 통한 빅데이터 분석을 수행할 수 있다. 기존 어휘 사전에 기반한 텍스트 마이닝 알고리즘은 신조어와 같이 사전에 수록되지 않은 어휘를 분석하는데 한계가 나타난다. SNS를 통해 나타나는 사용자들의 의견은 많은 경우 신조어와 비속어를 포함하는데, 이러한 어휘들을 효과적으로 분석하지 못한다면 정확한 대중의 인식과 의견을 파악하기 어렵게 된다. 본 논문은 정치 섹션의 뉴스 댓글로부터 정치적 의미성을 지니는 신조어와 비속어를 효과적으로 추출하는 방법을 제안하고, 추출한 신조어휘들의 의미와 맥락을 이해하기 위한 다양한 방법을 제시하였음.

• 한국언론정보학보
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• 제29권
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• pp.43-71
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• 2005

연구는 정치, 선거 저널리즘의 새로운 현상으로 주목받고 있는 가차 저널리즘의 발생 원인을 탐구, 분석하고자 했다. 가차 저널리즘(gotcha journalism)이란 정치인의 실수나 해프닝을 꼬투리삼아 집중적으로 반복, 기사화하는 보도행태를 뜻한다. 연구를 위해 서울소재 일간지 정치부기자(6명), 방송 3사 정치부기자(3명) 등 모두 9명을 분석 대상으로 골라 심층인터뷰를 통해 자료를 수집했다. 분석 결과, 가차저널리즘이 나타나는 언론외적 요인(extra-media level)으로는 뉴스 소비자 요인, 언론내적으로는 취재기자 요인(individual level), 언론사(organizational level) 요인 등 크게 세 가지 요인이 주로 작용하는 것으로 나타났다. 즉, 1) 흥미 있는 기사를 원하는 뉴스 소비자들의 요구와 한국인의 정치과잉 의식, 2) 취재기자의 특정 인물에 대한 개인적인 선호도와 기사 제작 메커니즘 등, 3) 구독/시청률, 나아가 광고수익을 의식한 언론사의 암묵적인 지원과 특정 언론사의 특정 정치 집단에 대한 거부감 등이다. 특히 소속 언론사의 정치, 이념적 성향이 특정 정치인에 대한 가차 저널리즘적인 보도행태와 상관관계가 있는 것으로 분석됐다. 이와 함께 뉴스 소비자 중심의 편집정책(customer-driven news production) 이 가차 저널리즘적인 보도행태의 생산에 일정 부분 작용하고 있는 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권1호
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• pp.1-8
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• 2021

뉴스 기사의 정치 분야는 보수, 진보와 같이 양극화된 편향적 특성이 존재하며 이를 정치적 편향성이라고 한다. 뉴스 기사로부터 편향성 문제를 분류하기 위해 키워드 기반의 학습 데이터를 구축하였다. 대부분의 임베딩 연구에서는 미등록어로 인한 문제를 완화시키기 위해 형태소 단위로 문장을 구성한다. 본 논문에서는 문장을 언어 모델에 의해 세부적으로 분할하는 부분 단어로 문장을 구성할 경우 미등록어 수가 감소할 것이라 예상하였다. 부분 단어 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델을 제안하며 이를 SVM과 전방향 뉴럴 네트워크 구조에 적용하여 정치적 편향성 분류 실험을 진행하였다. 형태소 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델과 비교 실험한 결과, 부분 단어 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델이 78.22%로 가장 높은 정확도를 보였으며 부분 단어 토큰화를 통해 미등록어 수가 감소되는 것을 확인하였다. 분류 실험에서 가장 성능이 좋은 임베딩 모델을 이용하여 정치적 인물을 기반한 어휘를 추출하였으며 각 성향의 정치적 인물 벡터와의 평균 유사도를 통해 어휘의 편향성을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.619-622
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• 2008

뉴스 분류 체계는 각각의 기사에 정치, 경제, 사회 등 가장 적합한 주제별로 분류하는 것으로 언론사별 분류 체계는 통일성이 없이 전혀 다르게 구성되어 사용하고 있다. 이로 인해 방대한 콘텐트를 통합하는데 많은 어려움이 있으며, 그만큼 시스템과 인력에 대해 중복 투자가 되고 있다. 이런 문제점을 개선하기 위해 국제 표준인 NewsML에 기반한 뉴스 분류에 대해 제안한다. NewsML은 XML 기반의 유연성과 확장성이 있는 구조적인 표준 형식으로 다양한 데이터 표현이 가능하여 자동 문서 범주화에 필요한 중요한 자질 선택이 가능하다. 본 논문에서는 NewsML 형식으로 되어 있는 뉴스와 그렇지 않은 뉴스를 구분하여 자동 분류에 대한 비교 실험을 한다. NewsML의 구조화된 정보를 활용한 실험이 뉴스의 제목과 본문만으로 실험한 결과보다 좋은 성능을 보여 주었으며, 그 중에서 자질 공간이 아주 큰 경우에 유용하고 문서 분류에 효과가 뛰어난 지지 벡터 기계 모델이 가장 좋은 성능을 보였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권4호
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• pp.435-444
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• 2022

이 논문의 주요 관심사는 세 가지이다. 첫째, 유튜브 이용자가 제20대 대통령선거의 주요 의제이자 후보자 선택의 기준인 '대장동 개발 사업' 콘텐츠를 어떤 채널을 통해 시청했는지 확인했다. 둘째, 연이어 '대장동 개발 사업' 동영상을 시청했을 때 후속 동영상의 정치적 논조가 최초 시청 동영상의 정치적 논조와 일치하는지 비교했다. 셋째, 최초 동영상과 후속 시청 동영상에 달린 댓글에 담긴 정서 유인가를 살폈다. 네트워크 분석과 내용분석 결과에 따르면 '김어준의 뉴스공장'과 'TV조선 뉴스'가 진보와 보수를 대표하는 채널이었다. 그리고 연이어 시청한 후속 채널의 정치적 성향은 진보와 보수 채널 이용자 모두 중립의 비율이 가장 높았다. 둘째, 보수 채널 이용자의 75.9%, 그리고 진보 채널 이용자의 18.5%가 동일한 논조의 후속 동영상에 댓글을 남겼다. 셋째, 진보와 보수 채널 이용자의 약 80%가 최초 시청 동영상에 남긴 댓글의 정서는 이용 채널의 정치적 성향과 일치했고, 동일한 논조의 후속 동영상을 연이어 시청했을 때도 남겨진 댓글의 90% 이상이 이용 채널의 정치적 성향과 일치했다. 연구자들은 유튜브 정치 정보 이용의 부정적 영향을 최소화하는 방안으로 뉴스 채널의 고품질 저널리즘 실천을 제안한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제44권3호
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• pp.489-512
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• 2013

본 연구는 뉴스 정보의 효율적인 색인 작성과 검색을 위한 뉴스 코어 시소러스를 구축하고 활용 방안을 제시한다. 뉴스 코어 시소러스는 뉴스의 모든 주제를 커버할 수 있는 매크로시소러스로 구축하여, 향후 정치, 경제사회, 문화 등의 마이크로시소러스를 부분집합으로 가질 수 있도록 하였다. 뉴스 코어 시소러스는 디스크립터 2,012어, 비디스크립터 74어를 SKOS(Simple Knowledge Organization System)로 구현하였다. 일간신문이 아닌 주간이나 격주간 등의 정보량이 적고, 특수한 주제를 다루는 신문은 특수 주제영역만 상세히 다루고, 대형의 뉴스 아카이브나 포털 사이트에서는 각각의 마이크로시소러스를 병합 또는 통합하여 활용할 수 있는 방안을 제시한다.

• 한국언론정보학보
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• 제52권
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• pp.5-26
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• 2010

이 연구는 대표적인 사회갈등 사안인 한반도 대운하 건설 논란에 대하여 국내 방송이 찬성과 반대 입장에서 어떠한 시각으로 해석하고 이슈를 규명하는지 살펴보았다. 분석결과, 대운하 건설에 대한 보도방향으로는 방송 3사 모두 부정적 입장을 보이고 있으며, 찬성이나 반대가 아닌 중립적 보도비율도 높은 것으로 나타났다. 또한 방송보도 프레임의 특성으로는 MBC와 KBS 뉴스는 정부의 정책집행 프레임 비율이 높았으며, SBS는 정치논리 프레임 비율이 높은 것으로 조사되었다. 대운하 건설 주체이자 적극 찬성집단인 정부.여당의 경우, 정치논리와 정책집행 프레임의 비율이 매우 높았다. 그러나 대운하 반대집단인 민주당 등 야당과 사회.시민단체의 경우, 정치논리와 생태환경 프레임의 비율이 두드러졌다. 방송사별 틀 짓기 행위 프레임의 특징으로 MBC 뉴스의 경우 실체프레임의 비율이 높았으며, KBS와 SBS 뉴스는 정부.여당의 열망프레임의 비율이 매우 높았다. 결과적으로 특히 KBS와 SBS 뉴스는 경제성, 환경성, 안전성 등에 대한 합리적이고 민주적인 국민 여론을 무시한 체, 정부.여당의 권위적 대운하 정책집행과 열망논리로 일관했다고 풀이할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.533-538
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• 2023

문서에서 저자의 의도와 주제, 그 안에 포함된 감성을 분석하는 것은 자연어 연구의 핵심적인 주제이다. 이와 유사하게 특정 글에 포함된 정치적 문화적 편향을 분석하는 것 역시 매우 의미 있는 연구주제이다. 우리는 최근 발생한 한 사건에 대하여 여러 신문사와 해당 신문사에서 생산한 기사를 중심으로 해당 글의 정치적 편향을 정량화 하는 방법을 제시한다. 그 방법은 선택된 주제어들의 문장 공간에서의 거리를 중심으로 그래프를 생성하고, 생성된 그래프의 기계학습을 통하여 편향과 특징을 분석하였다. 그리고 그 그래프들의 시간적 변화를 추적하여 특정 신문사에서 특정 사건에 대한 입장이 시간적으로 어떻게 변화하였는지를 동적으로 보여주는 그래프 애니메이션 시스템을 개발하였다. 실험을 위하여 최근 이슈에 대하여 12개의 신문사에서 약 2000여 개의 기사를 수집하였다. 그 결과, 약 82%의 정확도로 일반적으로 알려진 정치적 편향을 예측할 수 있었다. 또한, 학습 데이터에 쓰이지 않은 신문기사를 활용하여도 같은 정도의 정확도를 보임을 알 수 있었다. 우리는 이를 통하여 신문기사에서의 정치적 편향은 작성자나 신문사의 특성이 아니라 주제어들의 문장 공간에서의 거리 관계로 특성화할 수 있음을 보였다. 할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.80-89
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• 2017

텔레비전방송은 시청자들이 정치적 이슈에 대한 태도나 의견을 형성하는데 영향을 미친다. 그런데 2011년 종합편성채널이 개국된 이후, 이들 중 일부는 정치적으로 편향되어 있다는 지적을 받고 있다. 본 연구에서는 종합편성채널이 실제 유권자들의 투표에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 알아보기 위해 종합편성채널 메인뉴스의 시청률이 높은 지역과 낮은 지역 간에 보수 정당의 선거득표율 변화에 차이가 있는지 분석하였다. 연구결과, 2012년 12월 제18대 대통령선거에서는 모든 종합편성채널에서, 시청률이 높은 지역과 낮은 지역 간에 새누리당 득표율 변화에 유의한 차이가 없었다. 그런데 2014년 6월 제6회 지방선거에서는 종합편성채널 중 TV조선, 채널A, JTBC에서, 메인뉴스 시청률이 높은 지역이 낮은 지역보다 새누리당의 득표율이 더 증가하였다. 이는 TV조선, 채널A의 경우에는 그동안 이들 채널이 보수적으로 편향된 경향을 보여 이를 시청한 시청자들의 투표에 영향을 미쳤기 때문이며, JTBC의 경우에는 선거 막판에 새누리당이 제기한 여러가지 네거티브 공세에 대해 사실 확인을 위한 심층보도를 강화하였는데 이것이 오히려 시청자들에게 새정치민주연합에 대한 부정적인 이미지를 각인시켰기 때문으로 볼 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.278-291
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• 2016

이 연구는 2006년부터 2015년까지 최근 10년간 뉴스 보도를 다룬 국내 학술 논문의 주제어에 대한 연결망을 통해 연구의 흐름과 경향을 살펴보았다. 총 1,108편의 논문에 제시된 4,410건의 주제어 연결망 분석을 실시한 결과, 국내 언론 보도를 다룬 연구에서 프레임, 의제설정, 제삼자효과, 선택적노출, 이용과충족 등이 주요 이론으로 다뤄진 것으로 나타났다. 이중 프레임에 대한 연구가 압도적으로 많았다. 연구영역으로는 정치, 경제, 과학보도, 국제뉴스 및 관광 등을 다루었으나, 문화, 스포츠 및 생활뉴스 등의 분야에 대한 연구는 나타나지 않았다. 매체별로는 전통매체와 새로운 매체에 대한 연구가 모두 활발하게 이뤄졌다. 특히 방송뉴스와 온라인뉴스 및 소셜미디어에 대한 연구가 빈번하게 나타났다.