This study examined the impacts of types of titles of artworks, especially 'untitled', on audience reponse. Generally, naming can be a tool to represent characteristics of objects, affecting their market value and price. Since contemporary artworks are often untitled, this study aimed to investigate how naming 'untitled' would affect audience response. As the size of arts market increasing, how the audience, potential buyer of artworks, responds to artworks is important. Based on prior research, we hypothesized that the audience would have different level of understanding, attention, attractiveness and curiosity to untitled artworks, controlling other factors. In the regression results from the data of 305 respondents, we found that people had significantly lower level of understanding and attention on untitled artworks than on artworks of explanatory or associative titles. In addition, respondents showed significantly higher level of curiosity when the artwork was an painting. This study confirmed the assertions of prior research that titles are indeed important, and further implied that artwork creators should be more concerned on naming their artworks since titles as well as artworks themselves could actually affect audience response.
한국유가공협회는 지난 5월12일 서울 서초동소재 축산회관대강당에서 ‘우유 및 유제품의 위생관리와 소비자 보호’란 주제로 세미나를 개최했다. 이날 세미나에서는 정충일 건국대교수가 ‘우유와 유제품의 위생관리’, 김태섭 보사부 위생관리과장이 ‘92위생시책 및 위생관리방향’, 김천주 주부클럽연합회장이 ‘유제품과 소비자보호’란 제목으로 주제발표를 했다. 본지는 여름철 유제품 위생관리를 위해 이중 ‘우유 및 유제품위생관리’를 전개한다.
This study was carried out to enlighten on the factors by which newspaper headlines are determined and to empirically explore how news influence variables, editor's role orientation and professionalism have impact on deciding headlines. It turned out from the survey of 345 journalists working in the editorial departments of 17 major national daily and economic newspapers that 7 determinant factors have impact on editors deciding headlines: creativity, standardized expression, fairness, consideration for a readers, reflection of company policy, summarization and intriguer. In addition, the determinant factors of headlines were analyzed to have correlation with news influence variables such as the government-sponsors, readers and colleagues, and company policy and the management. In the awareness of role, also, it was shown that the editors who considered social integration as important place weighted on the reflection of company policy, fairness and creativity; those editors who placed power monitoring on priority took fairness and creativity seriously; and the editors who believed that delivering information was important thought of fairness, consideration for a readers and summarization as important. In addition, the organization-oriented editors turned out compliant to a system, positive on the governmental policies and sought for social stability; those editors who put a premium on a sense of objective balance and neutrality showed a strong aspect of a professional in social reform, check against government and the social governance by the privileged.
채란업자들은 항상 생산과잉에 고민하면서도 소비촉진에는 너무 등한히 하고 있다. 계란 하면 콜레스테롤(cholesterol)을 연상하여 소비가 감소되는데도 생산자나 소매업자들이 계란의 영양가와 콜레스테롤에 대해서 아직도 올바른 이해를 하지 못하고 있다. 우선 생산자, 소매업자부터 자신을 가지고 소비자들을 설득해 나가는 것이 필요하다. 올바른 소비자교육 없이는 양계산업의 발전을 기대할 수 없다. 최근 계란에 대한 올바를 소개를 한 울만 박사의 '더 좋은 성생활을 위한 식품'(EATING YOUR WAY TO A BETTER SEXLIFE)이라는 책이 베스트셀러가 되었다고 한다. 이책은 즉시 일본에서도 번역 출판되어 베스트셀러가 되고 있다. (북리대수의학부 강사이며 다무라 제약회사 학술부장인 세끼씨가 번역) 이 책의 제목이 다소 저속해 보이는 것이 사실이지만, 내용은 성생활이라기보다는 더 좋은 건강생활을 위하여 우리의 식생활에서 주의하지 않으면 안될 문제점들을 설득력있게 다루고 있어 누구나 관심을 가져볼만하다. 저자는 이 책에서 계란의 영양가치에 대한 그릇된 판단을 지적하고 콜레스테롤에 대한 올바른 견해를 제시하여, 계란에 대한 소비자의 인식이 새로워지도록 하고 있다. 우리도 이번 기회에 계란에 대한 영양가를 재인식하고, 이를 소비자에게도 널리 홍보해야 하겠기에 내용을 요약 소개한다.
네트 코드명J 미션임파서블 카피켓 여기 네 개의 영화제목은 단순한 영화가 아니다. 동네 골목마다 지천으로 깔려있는 비디오 대여점에서 몇천원을 투자하여 빌려 볼 수 있는 영화여서가 더욱 아니다. 영화 스토리 전개가 디지털 콘텐츠 세계의 진면목을 만끽할 수 있는 영화로 구분할수 있어서가 더더욱 아니다. 정보의 바다와 기회의 대륙으로 불리는 인터넷을 모르면 영화조차 보기 힘든 디지털 사회가 도래함을 극명하게 증명한 영화들이기 때문이다. 정보의 바다로 만족하지 않고 60억 지구촌 소비자를 리얼타임으로 한 울타리에 묶어놓은 인터넷이 90분동안 살아 움직였던 그 감동을 우선 기억할 필요가 있겠다. 인터넷 세계를 알면 박진감 넘치는 스토리 전개에 영화보는 재미를 만끽할 수 있지만 컴맹에서는 영화감상 그 자체가 곤혹스런 일이며 지루한 시간 죽이기에 불과할 뿐이다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.10a
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pp.592-595
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2018
소비자의 행동 예측을 하는 데 있어 기존의 소비 행동과 더불어 외부 환경 요인 중 하나인 방송 미디어에 대한 영향 반영이 요구되며, 이 때, '스낵컬처' 시대에 알맞은 분석이 요구된다. 본 논문에서는 네이버 TV에서의 국내 방송 영상 콘텐츠를 활용하여 방송이 소비에 끼치는 영향에 대한 모델링을 진행하였다. 월별 선호도가 높은 방송들을 대상으로 텍스트 마이닝을 통해 방송 영상 콘텐츠의 제목, 내용, 태그, 댓글을 활용하여 주요 키워드를 추출하였으며, 이를 바탕으로 SO-PMI 기반의 오피니언 마이닝을 통해 소비 성향 키워드를 필터링하여 소비 감성 지수를 계산하였다. 이때, 소비 선호를 파악 가능한 소비 감성 사전을 새로 구축하여 활용하였다. 최종적으로, 소비자의 연령과 성별을 분류하여 방송 콘텐츠의 조회수 및 좋아요수를 반영한 방송 선호율과 소비 감성지수를 바탕으로 방송-소비 영향 모델링을 설계 및 구현하였다.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.5
no.2
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pp.117-122
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2019
This paper aims to investigate ideological preferences of news media outlets by looking at the news coverage of North Korea-Russia summit in April, 2019. The meeting has gained attention in South Korea, China, Japan and America in that the historical meeting will reflect the future direction for denuclearization on the Korean peninsular and the peace in the world. Given this, in particular, a special attention is paid to the editorials and headlines of news articles reported in two Korean quality newspapers, DongA Ilbo and Hankyoreh because both are quality newspapers, but are ideologically different. To achieve objectivity and fairness, the same issues dealt with during the summit were compared and analyzed within Martin and White (2005)'s Appraisal framework. As a result, it was found that in editorials of DongA Ilbo showed a negative stance to the summit by employing the 'attitude' factor, whereas the Hankyoreh was overwhelmingly positive toward the issue, also by employing the 'attitude' factor. The political stance is likely to be in line with those shown in the headlines of news articles from each newspaper. That is, it is clear that each news outlet shows its ideological stances to news consumers through linguistic expressions, in that both editorials and the headlines of news articles express their political preferences to the summit by means of linguistic appraisals.
As competition in the airline industry intensifies, effective airline service quality evaluation has become one of the main challenges. In particular, as big data analytics has been touted as a new research paradigm, new research on service quality measurement using online review analysis has been attempted. However, these studies do not use review titles for analysis, relyon supervised learning that requires a lot of human intervention in learning, and do not consider airline characteristics in classifying service quality dimensions.To overcome the limitations of existing studies, this study attempts to measure airlines service quality and to classify it into the AIRQUAL service quality dimension using online review text as well as title based on self-trainingand sentiment analysis. The results show the way of effective extracting service quality dimensions of AIRQUAL from online reviews, and find that each service quality dimension have a significant effect on service satisfaction. Furthermore, the effect of review title on service satisfaction is also found to be significant. This study sheds new light on service quality measurement in airline industry by using an advanced analytical approach to analyze effects of service quality on customer satisfaction. This study also helps managers who want to improve customer satisfaction by providing high quality service in airline industry.
The social consciousness on fake reviews has triggered researchers to suggest ways to cope with them by analyzing contents of fake reviews or finding ways to discover them by means of structural characteristics of them. This research tried to collect data from blog posts in Naver and detect habitual patterns users use unconsciously by variables extracted from blogs and blog posts by a machine learning model and wanted to use the technique in predicting fake reviews. Data analysis showed that there was a very high relationship between the number of all the posts registered in the blog of the writer of the related writing and the date when it was registered. And, it was found that, as model to detect advertising reviews, Random Forest is the most suitable. If a review is predicted to be an advertising one by the model suggested in this research, it is very likely that it is fake review, and that it violates the guidelines on investigation into markings and advertising regarding recommendation and guarantee in the Law of Marking and Advertising. The fact that, instead of using analysis of morphemes in contents of writings, this research adopts behavior analysis of the writer, and, based on such an approach, collects characteristic data of blogs and blog posts not by manual works, but by automated system, and discerns whether a certain writing is advertising or not is expected to have positive effects on improving efficiency and effectiveness in detecting fake reviews.
Recommendation system plays a significant role on relieving difficulties of selecting information among rapidly increasing amount of information caused by the development of the Internet and on efficiently displaying information that fits individual personal interest. In particular, without the help of recommendation system, E-commerce and OTT companies cannot overcome the long-tail phenomenon, a phenomenon in which only popular products are consumed, as the number of products and contents are rapidly increasing. Therefore, the research on recommendation systems is being actively conducted to overcome the phenomenon and to provide information or contents that are aligned with users' individual interests, in order to induce customers to consume various products or contents. Usually, collaborative filtering which utilizes users' historical behavioral data shows better performance than contents-based filtering which utilizes users' preferred contents. However, collaborative filtering can suffer from cold-start problem which occurs when there is lack of users' historical behavioral data. In this paper, hybrid music recommendation system, which can solve cold-start problem, is proposed based on the playlist data of Melon music streaming service that is given by Kakao Arena for music playlist continuation competition. The goal of this research is to use music tracks, that are included in the playlists, and metadata of music tracks and playlists in order to predict other music tracks when the half or whole of the tracks are masked. Therefore, two different recommendation procedures were conducted depending on the two different situations. When music tracks are included in the playlist, LightFM is used in order to utilize the music track list of the playlists and metadata of each music tracks. Then, the result of Item2Vec model, which uses vector embeddings of music tracks, tags and titles for recommendation, is combined with the result of LightFM model to create final recommendation list. When there are no music tracks available in the playlists but only playlists' tags and titles are available, recommendation was made by finding similar playlists based on playlists vectors which was made by the aggregation of FastText pre-trained embedding vectors of tags and titles of each playlists. As a result, not only cold-start problem can be resolved, but also achieved better performance than ALS, BPR and Item2Vec by using the metadata of both music tracks and playlists. In addition, it was found that the LightFM model, which uses only artist information as an item feature, shows the best performance compared to other LightFM models which use other item features of music tracks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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