The dynamic capabilities of social media are changing the nature of contemporary news by allowing users to communicate and create content, deliver and share newsworthy information, and consume news. News organizations engage with social media because this computer-mediated tool provides an alternative platform for delivering news and connecting with global audiences. This role of social media is conceptualized as its complementarity. However, when mass user-generated-content is constantly shared with other users, more users are attracted to indulge in news-seeking activities on social media. This phenomenon potentially fulfills users' news requirements on social media, which is contrary to what news companies envisioned when they began engaging with social media. This dichotomous role of social media, providing complementarity and showing the potential for becoming a superior news medium, is conceptualized as its competing-complementarity. This paper offers preliminary evidence of competing-complementarity by analyzing the news consumption of individuals. Such consumption is explained through the theoretical perspective of punctuated equilibrium by conceptualizing news consumption as a deep structure radically impacted by a disruptive technology. Although social media benefit news organizations, its competing potential poses serious challenges to their monopolistic controls on news production, distribution, readership, and revenue generation.
본 연구는 인터넷을 기반으로 한 커뮤니케이션 기술의 발달과 정부의 탈규제 방송정책으로 소수의 거대 미디어 기업이 뉴스소비 시장을 장악하고 있는 상황에서 국내 뉴스의 소비 실태를 분석하여 미디어 소유 집중이 여론독점에 미치는 영향을 이해하는데 연구의 목적이 있다. 따라서 본 논문은 뉴미디어와 모바일 커뮤니케이션 기술의 발달로 생성된 새로운 뉴스 소비 시장에서 뉴스 소비자들의 뉴스 소비실태를 분석하고, 이러한 새로운 뉴스 소비 환경이 수용자들의 뉴스 소비 형태에 미치는 영향에 대해 조사하였다. 연구 분석을 위해 총 229명을 대상으로 설문조사를 실시한 결과, 네이버 뉴스 서비스에 대한 소비가 많은 것으로 나타났으며, 연령이 낮을수록 네이버 뉴스 서비스를 이용하는 경향이 더 심한 것으로 나타났다. 뉴스 소비자들은 뉴스 매체 선택에 있어서 뉴스 품질에 대한 기준이나 판단, 또는 언론의 역할에 대한 기준 없이 편리성에 의해 뉴스를 소비하고 있는 것으로 조사 되었다.
본 연구는 새로운 뉴스 콘텐츠로서 카드뉴스를 분석하고 디지털시대에 뉴스가치의 변화에 대해 살펴보았다. 본 연구는 지난 2015년 하반기에 국내 언론사를 통해 보도된 1020개의 카드뉴스에 대한 내용분석을 통해, 뉴스가치에 대한 전통적인 개념들이 변화되고 있음을 확인하였다. 카드뉴스는 새롭게 취재하여 기사화하기보다는 저장된 기존 뉴스들을 재활용하면서, 뉴스가치로서 시의성 보다는 정보제공과 사회적 가치, 오락적 요소를 강조하고 있다. 이는 새로운 뉴스전달방식으로써 카드뉴스는 기존 뉴스에 대한 대체재가 아니라 보완재임을 보여준다. 또한 역피라밋 형태의 글쓰기보다는 리스트 나열형의 기사 작성 방식이 선호되고, 취재원으로서 길거리 일반인(Man-on-the streets)이 자주 인용됨이 발견되었다.
본 연구는 온라인 뉴스 문화를 만들고 있는 뉴스 공유자의 특성을 살펴보고자 하였다. 구체적으로 메신저에서 뉴스 공유자의 인구통계학적 특성, 전통 미디어와 뉴미디어를 통한 뉴스 이용행태를 밝히고, 뉴스 공유 행위에 미치는 요인을 살펴보고자 하였다. 본 연구는 <2018년 언론 수용자 의식조사> 데이터를 활용하여 분석하였다. 그 결과 첫째, 메신저에서 뉴스 공유자는 비공유자보다 연령층이 낮고, 학력이 높은 것으로 나타났다. 둘째, 뉴스 공유자는 비공유자보다 전통 미디어 뉴스를 적게 이용하는 반면, 뉴미디어 뉴스를 많이 이용하는 것으로 나타났다. 셋째, 포털, SNS, 온라인 동영상 플랫폼을 통한 뉴스 이용량과 메신저 뉴스 신뢰도는 뉴스 공유에 긍정적 영향을 미치는 반면, 연령과 포털 뉴스 신뢰도는 뉴스 공유에 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 이 연구의 함의 및 한계점, 후속 연구에 대한 제언을 논의하였다.
The current Moon Jai-in administration in South Korea is facing serious challenges as a result of a scandal involving the manipulation of news online. Staff in Moon's camp are suspected of manipulating public opinion by creating millions of fake news comments online, contributing to Moon being elected president. This South Korean political scandal raises a number of theoretical issues with regard to new platform technologies and media manipulation. First, the incident exposes the technological limits of blocking manipulation of the news, partly because of the nature of social media and partly because of the nature of contemporary technology. Contemporary social media is often monopolistic in nature; with the majority of people are using the same platforms, and hence it is likely that they will be subject to forms of media manipulation. Second, the Korean case of news manipulation demonstrates a unique cultural aspect of Korean society. News comments and readers' replies have become a major channel of alternative news in Korea. This phenomenon is often designated as "reply journalism," since people are interested in reading the news replies of ordinary readers equally to reading news reports themselves. News replies are considered indicators of public opinion and are seen as affecting trias politica in Korean society. Third, the Korean incident of news manipulation implicates a new form of populism in the 21st century and the nature of democratic participation. This article aims to explicate key issues in media manipulation by including wider technological, cultural, and political aspects in the South Korean news media context.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제4권3호
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pp.62-68
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2016
This study explores evaluative linguistic expressions in news reporting about the 2016 general election outcome in Korean newspapers. In particular, we have examined the evaluative linguistic expressions quoted from the three Western news media -New York Times, Washington Post, and BBC, both quantitatively and qualitatively in Korean news stories in order to know how journalists frame the news stories to persuade news consumers to accept their ideologies. This is based on the assumption that quotation can be a tool in conveying ideologies to news consumers (van Dijk, 1988, Jullian, 2011). To achieve this purpose, we selected ten Korean newspapers which included quotations from the news stories of the three Western media and then analyzed the quoted expressions quantitatively and qualitatively. For a qualitative analysis, evaluative linguistic expressions were analyzed to examine the journalistic stances of the Western news stories, following Martin's (2003) appraisal theory. For a quantitative analysis, a word frequency analysis was conducted to figure out the ratio of quoted words to the whole news texts in Korean newspapers. As a result, it was found that the news stories of BBC and Washington Post were more frequently quoted than that of New York Times when journalists conveyed neutral or positive attitude to the election outcome, thus confirming that evaluative linguistic expressions were functionally employed to convey journalists' ideologies or stances to news readers.
Fake news threaten democratic elections and causes social conflicts, resulting in major damage. However, the concept of fake news is hard to define, as there is a saying, "News is not fake, fake is not news." Fake news, however, has irreversible characteristics that can not be recovered or reversed completely through post-punishment of economic and political benefits. It is also rapidly spreading in the early days. Therefore, it is very important to preemptively detect these types of articles and prevent their blind proliferation. The existing countermeasures are focused on reporting fake news, raising the level of punishment, and the media & academia to determine the authenticity of the news. Researchers are also trying to determine the authenticity by analyzing its contents. Apart from the contents of fake news, determining the behavioral characteristics of the promoters and its qualities can help identify the possibility of having fake news in advance. The online community has a fake news interception and response tradition through its long-standing community-based activities. As a result, I attempted to model the fake news by analyzing the affirmation-denial analysis and posting behavior by securing the web board crawl of the 'M community' bulletin board during the 2017 Korean presidential election period. Random forest algorithm deemed significant. The results of this research will help counteract fake news and focus on preemptive blocking through behavioral analysis rather than post-judgment after semantic analysis.
International journal of advanced smart convergence
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제10권3호
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pp.131-142
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2021
Recently, there has been an active service that provides customized news to news subscribers. In this study, we intend to design a customized news service system through Deep Learning-based Social Network Service (SNS) activity analysis, applying real news and avoiding fake news. In other words, the core of this study is the study of delivery methods and delivery devices to provide customized news services based on analysis of users, SNS activities. First of all, this research method consists of a total of five steps. In the first stage, social network service site access records are received from user terminals, and in the second stage, SNS sites are searched based on SNS site access records received to obtain user profile information and user SNS activity information. In step 3, the user's propensity is analyzed based on user profile information and SNS activity information, and in step 4, user-tailored news is selected through news search based on user propensity analysis results. Finally, in step 5, custom news is sent to the user terminal. This study will be of great help to news service providers to increase the number of news subscribers.
누구나 뉴스와 주가 사이에는 밀접한 관계를 있을 것이라 생각한다. 그래서 뉴스를 통해 투자기회를 찾고, 투자이익을 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 그렇지만 너무나 많은 뉴스들이 실시간으로 생성 전파되며, 정작 어떤 뉴스가 중요한지, 뉴스가 주가에 미치는 영향은 얼마나 되는지를 알아내기는 쉽지 않다. 본 연구는 이러한 뉴스들을 수집 분석하여 주가와 어떠한 관련이 있는지 분석하였다. 뉴스는 그 속성상 특정한 양식을 갖지 않는 비정형 텍스트로 구성되어있다. 이러한 뉴스 컨텐츠를 분석하기 위해 오피니언 마이닝이라는 빅데이터 감성분석 기법을 적용하였고, 이를 통해 주가지수의 등락을 예측하는 지능형 투자의사결정 모형을 제시하였다. 그리고, 모형의 유효성을 검증하기 위하여 마이닝 결과와 주가지수 등락 간의 관계를 통계 분석하였다. 그 결과 뉴스 컨텐츠의 감성분석 결과값과 주가지수 등락과는 유의한 관계를 가지고 있었으며, 좀 더 세부적으로는 주식시장 개장 전 뉴스들과 주가지수의 등락과의 관계 또한 통계적으로 유의하여, 뉴스의 감성분석 결과를 이용해 주가지수의 변동성 예측이 가능할 것으로 판단되었다. 이렇게 도출된 투자의사결정 모형은 여러 유형의 뉴스 중에서 시황 전망 해외 뉴스가 주가지수 변동을 가장 잘 예측하는 것으로 나타났고 로지스틱 회귀분석결과 분류정확도는 주가하락 시 70.0%, 주가상승 시 78.8%이며 전체평균은 74.6%로 나타났다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권3호
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pp.345-351
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2021
This study is designed to determine how to identify misleading news articles based on natural language processing on Artificial Intelligence & Bigdata. A misleading news discrimination system and method on natural language processing is initiated according to an embodiment of this study. The natural language processing-based misleading news identification system, which monitors the misleading vocabulary database, Internet news articles, collects misleading news articles, extracts them from the titles of the collected misleading news articles, and stores them in the misleading vocabulary database. Therefore, the use of the misleading news article identification system and methods in this study does not take much time to judge because only relatively short news titles are morphed analyzed, and the use of a misleading vocabulary database provides an effect on identifying misleading articles that attract readers with exaggerated or suggestive phrases. For the aim of our study, we propose news article identification methods in natural language processing on Artificial Intelligence & Bigdata.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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