이 연구는 프레임 개념과 편향성 개념을 통합적으로 연결해 재난 사고 뉴스의 정치사회적 의미를 해석했다. 국내 언론이 세월호 침몰 사고라는 특수한 재난 사고의 문제 정의, 원인 해석, 도덕적 평가, 그리고 사후 처방을 제시하는 과정에 어떤 프레임을 더 편향되게 배치했는지를 이론적으로 검정해 보았다. 또한 프레임의 편향성이 정치적 이념을 달리하는 보수 신문과 진보 신문 간에 어떤 차이가 있는지 비교 분석해 보았다. 내용 분석 결과를 제시하면 다음과 같다. 첫째, 세월호 사고 진단 프레임에서는 전체적으로 파편화>개인화>권위무질서>극화의 순으로 편향되어 있었다. <조선일보>는 파편화 편향성이, 한겨레는 권위무질서 편향성이 상대적으로 컸다. 둘째, 사고 평가에서는 책임 프레임>도덕적 프레임>문제 해결 프레임>사고 원인 프레임의 순으로 편향되어 나타났다. <조선일보>는 책임 프레임, 도덕적 프레임 편향적으로 사고를 평가했다. <한겨레>는 책임 프레임, 문제 해결 프레임 편향성이 두드러졌다. 셋째, 책임 소재 프레임에서는 정부>개인>조직의 순으로 편향되어 제시됐다. <조선일보>는 정부와 개인의 책임 편향성을 드러낸 반면에, <한겨레>는 상대적으로 정부에 책임을 더 강조하면서 조직에 대한 책임 편향성도 보였다. 넷째, 문제 해결 프레임에서는 전체적으로 주제적 프레임과 일화적 프레임 편향성이 엇비슷한 수준으로 나타났다. <조선일보>는 일화적 프레임으로, <한겨레>는 주제적 프레임으로 더 편향화하는 차이를 보였다. 세월호 사고의 평가와 해석에 대한 언론의 프레임 편향성과 함께 이념적 차이에 따른 언론 간의 편향성 차이를 사회적 맥락 차원에서 토론했다.
본 연구의 목적은 노화에 따라 나타나는 시공간 주의배분능력과 정서지각 편향성의 변화에 대해 탐구하는 것이다. 본 연구에서는 시공간 주의배분능력을 측정하기 위해 useful field of view (UFOV) 과제와 정서지각 편향성을 측정하기 위해 정서지각과제(emotional perception task)를 사용하였다. 본 연구에는 노인 집단의 23명과 청년 집단의 25명의 총 48명의 실험참가자가 참여하였다. 실험 결과, UFOV 과제에서는 노인 집단이 청년 집단에 비해 느린 반응속도와 낮은 정답률을 보여 노인 집단이 청년 집단보다 저하된 시공간 주의배분능력을 가지고 있다는 것을 나타냈다. 또한, 정서지각과제에서는 노인 집단이 청년 집단에 비해 긍정적 정서지각 편향성과 부정적 정서지각 편향성 모두 크게 나타났다. 상관분석 결과에서는 정서지각과제의 정답률에 대한 부정적 정서지각 편향성이 UFOV 과제의 시야각 30° 조건의 반응속도와 유의미한 정적 상관관계가 나타났다(r=.289). 또한, 정서지각과제의 정답률에 대한 긍정적 정서지각 편향성은 UFOV 과제의 모든 시야각 조건들의 정답률과 유의미한 정적 상관관계가 나타났으며(r=.305, r=.322, r=.299), 반응속도와 유의미한 부적 상관관계가 나타났다(r=-.345, r=-.295, r=-.308). 이러한 결과는 노화가 저하된 시공간 주의배분능력 그리고 긍정적 정서지각 편향성과 부정적 정서지각 편향성의 증가와 관련있다는 것을 의미하고, 노화에 따라 나타나는 긍정적 및 부정적 정서지각 편향성은 저하된 시공간 주의배분능력과 관련성이 있는 것으로 여겨진다.
본 연구는 서울 거주 20세 이상의 성인 남녀를 대상으로 원자력 발전소 관련 정부 및 규제기관, 운영기관에 대한 일반 공중의 신뢰, 낙인과 낙관적 편향성이 위험인식에 미치는 영향을 규명하였으며, 주요 결과를 중심으로 논의를 하면 다음과 같다. 첫째, 일반 공중의 신뢰는 원자력 발전소에 대한 낙인에 통계적으로 유의한 부적 영향을 미치는 것으로 나타나 일반 공중이 정부나 운영기관, 규제기관에 대해 신뢰할수록 원자력발전소에 대한 낙인효과는 감소하는 것으로 볼 수 있다. 둘째, 일반 공중의 신뢰는 낙관적 편향성에 대해 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못한 것으로 나타났다. 셋째, 일반 공중의 낙인은 위험인식에 통계적으로 유의한 정적 영향을 미친 것으로 나타나 일반 공중의 원자력발전소에 대한 낙인효과가 높을수록 위험인식도 높아지는 것으로 볼 수 있다. 넷째, 일반 공중의 낙관적 편향성은 위험인식에 통계적으로 유의한 부적 영향을 미치는 것으로 나타나 원자력발전소에 대해 낙관적 편향성이 높을수록 위험인식은 낮아지는 것으로 볼 수 있다.
초거대 언어모델은 심화된 언어적 이해를 요구하는 여러 분야에 높은 영향력을 미치고 있으나, 그에 수반되는 편향성과 윤리성에 대한 우려 또한 함께 증대되었다. 특히 편향된 언어모델은 인종, 성적 지향 등과 같은 다양한 속성을 가진 개인들에 대한 편견을 강화시킬 수 있다. 그러나 이러한 편향성에 관한 연구는 대부분 영어 문화권에 한정적이며 한국어에 관한 연구 또한 한국에서 발생하는 지역 갈등, 젠더 갈등 등의 사회적 문제를 반영하지 못한다. 이에 본 연구에서는 ChatGPT의 내재된 편향성을 도출하기 위해 의도적으로 다양한 페르소나를 부여하고 한국의 사회적 쟁점들을 기반으로 프롬프트 집합을 구성하여 생성된 문장의 독성을 분석하였다. 실험 결과, 특정 페르소나 또는 프롬프트에 관해서는 지속적으로 유해한 문장을 생성하는 경향성이 나타났다. 또한 각 페르소나-쟁점에 대해 사회가 갖는 편향된 시각이 모델에 그대로 반영되어, 각 조합에 따라 생성된 문장의 독성 분포에 유의미한 차이를 보이는 것을 확인했다.
딥러닝 기술을 이용한 정치적 성향의 편향성 분류를 위하여 신문 뉴스 기사를 수집하고, 머신러닝을 위한 학습 데이터를 구축하였다. 학습 데이터의 구축은 보수 성향과 진보 성향을 대표하는 6개 언론사의 뉴스에서 정치적 성향을 이진 분류 데이터로 구축하였다. 뉴스 기사의 수집 방법으로 최근 이슈들 중에서 정치적 성향과 밀접하게 관련이 있는 키워드 15개를 선정하고 이에 관한 뉴스 기사들을 수집하였다. 그 결과로 11,584개의 학습 및 실험용 데이터를 구축하였으며, 정치적 편향성 분류를 위한 머신러닝 모델을 설계하였다. 머신러닝 기법으로 학습 및 실험을 위해 형태소 단위의 임베딩을 이용하여 문장 및 문서 임베딩으로 확장하였으며, SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 정치적 편향성 분류 실험을 수행한 결과로 75%의 정확도를 달성하였다.
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.
고립된 은하주위의 위은하들의 편향된 낙하 운동을 보인다. 이 편향성을 결정하는 요소는 속도가위장의 비등방성인데 속도가위장의 단축으로 위은하들의 낙하가 일어나는 관측적 증거를 제시하고 이 편향성을 측정하여 은하단과 은하의 동력학적 질량을 결정한 후 궁극적으로 중력 법칙을 검증한다.
현대사회는 지식$\cdot$정보사회이며, 도서관은 지식과 정보가 전달되는 중요한 경로 중의 하나이다. 그렇지만 여러 가지 요인에 의해 도서관의 장서는 그 생산과 수집, 그리고 축적의 과정에서부터 편견과 왜곡으로 인한 굴절과 편향을 멀 수밖에 없었으며. 그것은 결과적으로 도서관이 현대사회의 지식$\cdot$정보의 유통기관으로서의 본질을 흐리게 만드는 주된 요인이 되어왔다. 이 연구는 장서연구의 필요성과 주요 해결 과제, 그리고 그 방법론에 대한 고찰이다. 장서 연구는 도서관장서의 축적 과정에 초점을 맞추어 그 장서가 편향성을 띠어 가는 과정을 추적하고 그 편향성의 현단계를 밝히는 작업이 그 출발점이 되어야 할 것이다.
스트레스 측정용 데이터셋의 구축은 건강, 의료분야, 심리향동, 교육분야 등 현대의 다양한 응용 분야에서 핵심적인 역할을 수행하교 있다. 특히, 스트레스 측정용 인공지능 모델의 효율적인 훈련을 위해서는 다양한 편향성을 제거하고 품질 관리된 데이터셋을 구축하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 다양한 편향성 제거를 통한 품질의 관리된 스트레스 측정용 데이터셋 구축에 관하여 제안하였다. 이를 위해 스트레스 정의 및 측정도구 소개, 스트레스 인공지능 데이터 셋 구축과정, 품질향상을 위한 편향성 극복 전략 그리고 스트레스 데이터 수집시 고려사항을 제시하였다. 특히, 데이터셋 품질을 관리하기 위해 데이터셋 구축시 고려사항과, 발생할 수 있는 선택편향, 측정편향, 인과관계편향, 확증편향, 인공지능편향과 같은 다양한 편향서에 대해 검토하였다. 본 논문을 통해 스트레스 데이터 수집시 고려사항과 스트레스 데이터셋의 구축에서 발생할 수 있는 다양한 편향성을 체계적으로 이해하고, 이를 극복하여 품질이 보장된 데이터셋을 구축하는데 기여할 것으로 기대된다.
긍/부정 선택 실험에서 나타나는 뇌파 변화를 연구하였다. 서로 다른 위치에서 측정된 뇌파의 시공간적 상호관계를 정량화하는 변수로, 시간영역에서 계산하기 용이한 동기율(synchronization rate), 편향성(synchronization rate), 편향성(polarity), 상호상관(cross-correlation) 등의 변수를 도입하여, 긍/부정 선택 순간의 뇌파 변화를 살펴보았다. 좌우 전전두엽(Fp1, Fp2)에서 특정된 뇌파를 사용하여 계산한 동기율, 편향성의 평균과 요동폭, 상호상관 등은, 선택 순간 근처에서, 평상시에 뇌파와 통계적으로 유의미한 차이를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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