• 제목/요약/키워드: N-tuple Helix

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지역 방송국 네트워크의 구조적 자산(asset)과 지역 간 격차: 지역MBC를 중심으로 (Structural Assets of Local Broadcasting Networks and Regional Gap: Foucsing on Local MBC stations in South Korea)

  • 손지훈;이정민;김재훈;박한우
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제22권9호
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    • pp.194-204
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    • 2022
  • 이 연구는 웹사이트 크롤링을 통해 수집된 웹 데이터를 활용하여 지역 방송국의 사회적 자본과 지역 간 격차를 살펴보았다. 구체적으로 16개 지역 MBC 웹사이트와 연결된 URL을 수집하였다. 먼저, 웹 영향평가 조사를 통해 지역 방송국이 어느 기관과 연결되어 있는지 분석했다. 구체적인 연결 형태를 살펴보기 위해 n차 헬릭스 모델을 적용하여 URL 정보를 분류한 후 2원성 네트워크 분석을 진행하였다. n차 헬릭스 모델은 전통적 트리플 헬릭스 모델인 대학-기업-정부에 네트워크의 새로운 혁신 창출 주체를 추가한 분석 방법이다. 그 결과, 지역 방송국들은 지역 사회와의 교류에 있어 축제, 공연, 전시와 같은 프로그램을 가장 많이 활용하고 있었다. 지역별로는 대경권과 동남권에 속한 지역 MBC가 지역 사회와 가장 다양하게 연결된 것으로 나타났다. 이 연구를 통해 지역별 연결 구조를 살펴보고 지역 방송국 간의 차이를 인지할 수 있다는 점에서 의의가 있다. 후속 연구가 연결 형태에 초점을 맞춘 URL 종단분석을 실시한다면 더 구체적인 지역 간 격차를 파악할 수 있을 것이라 기대한다.

코로나19 사태와 온라인 정보의 다양성 연구 - 빅데이터를 활용한 글로벌 접근법 (Online Information Sources of Coronavirus Using Webometric Big Data)

  • 박한우;김지은;주우붕
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제21권11호
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    • pp.728-739
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    • 2020
  • 이 연구는 웹보메트릭 빅데이터를 활용하여 코로나바이러스 확진 국가(지역)들의 온라인 정보원의 다양성을 조사했다. 구체적으로 2020년 2월에 코로나바이러스 확진자가 발생한 28개국을 대상으로 웹 데이터를 수집한 결과, 호주, 캐나다, 이탈리아 등의 온라인 가시성이 높게 나타나면서 관련 정보를 가장 많이 생산하고 있었다. 국가별 검색건수(hit counts)와 정보채널의 역할을 하는 도메인(domain) 빈도와는 통계적으로 유의한 상관성이 있었다. 한편 데이터 수집도구인 bing.com의 점유률이 평소에도 높은 국가들을 제외하고 다시 검토한 결과, 당시 확진자 수가 많았던 일본, 중국, 싱가포르 등이 코로나바이러스와 관련된 웹데이터를 주도적으로 올리고 있었다. 온라인 정보원은 n-헬릭스를 활용하여 분류되었다. n-헬릭스는 대학-기업-정부의 3주체간 상호작용과 혁신을 강조하는 트리플헬릭스모델(Triple Helix Model)에 기반한 확장된 분석틀이다. 그 결과, 정부기관이 18.1%를 차지하면서 코로나바이러스 정보의 최대 공급자로 나타났다. 2원성 네트워크 분석결과를 보면 언론사, 대학병원, 공중보건에 특화된 조직 등도 코로나바이러스 연구와 방역 정보의 온라인 유통에 적극적이었다. 웹페이지에 포함된 단어들을 중심으로 내용분석을 해 보니 건강, 학교, 가족, 공공, 방안 등의 단어가 중심성이 높게 나타나 코로나바이러스로 인한 개인별 예방수칙뿐만 아니라 생활 불편과 업무장애로 인한 대처방안 등에 관심이 높다는 것을 알 수 있었다.