News impact curves(NIC)는 1993년 Engle와 Ng에 의하여 제시되었으며, 이는 시계열 자료에서 발생하는 변동성을 시각적으로 나타내는데 용이하다. 본 논문에서는 기존의 NIC에서 더 나아가, 2차원 NIC(two dimensional NIC)와 주성분 NIC(PCA in NIC)를 제안하였으며, KOSDAQ 자료에서 적용하여 보았다.
Purpose: As comprehensive nursing care service has gradually expanded, it has become necessary to explore the various opinions about it. The purpose of this study is to explore the large amount of text data regarding comprehensive nursing care service extracted from online news and social media by applying a semantic network analysis. Methods: The web pages of the Korean Nurses Association (KNA) News, major daily newspapers, and Twitter were crawled by searching the keyword 'comprehensive nursing care service' using Python. A morphological analysis was performed using KoNLPy. Nodes on a 'comprehensive nursing care service' cluster were selected, and frequency, edge weight, and degree centrality were calculated and visualized with Gephi for the semantic network. Results: A total of 536 news pages and 464 tweets were analyzed. In the KNA News and major daily newspapers, 'nursing workforce' and 'nursing service' were highly rated in frequency, edge weight, and degree centrality. On Twitter, the most frequent nodes were 'National Health Insurance Service' and 'comprehensive nursing care service hospital.' The nodes with the highest edge weight were 'national health insurance,' 'wards without caregiver presence,' and 'caregiving costs.' 'National Health Insurance Service' was highest in degree centrality. Conclusion: This study provides an example of how to use atypical big data for a nursing issue through semantic network analysis to explore diverse perspectives surrounding the nursing community through various media sources. Applying semantic network analysis to online big data to gather information regarding various nursing issues would help to explore opinions for formulating and implementing nursing policies.
본 연구의 목적은 포털 뉴스를 통해 보도된 특정 국가(체코)에 대한 기사 내용을 기간별로 분석해봄으로써 우리나라와 체코와의 분야별 관계 변화 추이를 고찰해 보기 위함이다. 이를 위해, 국내 포털 사이트 중 하나인 네이버 뉴스 검색을 통해 1990년부터 2019년 3월 31일 현재까지 체코에 관하여 보도된 뉴스 기사를 분석하였다. 1990년부터 5년 단위로 6개의 기간을 설정하여 각 기간별로 200개씩의 체코에 관한 뉴스 기사 총 1,200건을 4개 분야(정치, 경제, 사회 및 문화, 교육)로 나누어 분석하였다. 분석결과, 사회 및 문화 분야 기사 건수의 비중이 가장 큰 것으로 나타났으며 세부 주제의 변화 범위 또한 가장 광범위하게 이루어 졌음을 알 수 있었다. 결론에서는 양국 간의 보다 긴밀한 관계 구축을 위한 분야별 협력 증진 방안을 제시하였다.
Zimmer, Franziska;Scheibe, Katrin;Stock, Mechtild;Stock, Wolfgang G.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제7권2호
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pp.40-53
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2019
Although fake news has been present in human history at any time, nowadays, with social media, deceptive information has a stronger effect on society than before. This article answers two research questions, namely (1) Is the dissemination of fake news supported by machines through the automatic construction of filter bubbles, and (2) Are echo chambers of fake news manmade, and if yes, what are the information behavior patterns of those individuals reacting to fake news? We discuss the role of filter bubbles by analyzing social media's ranking and results' presentation algorithms. To understand the roles of individuals in the process of making and cultivating echo chambers, we empirically study the effects of fake news on the information behavior of the audience, while working with a case study, applying quantitative and qualitative content analysis of online comments and replies (on a blog and on Reddit). Indeed, we found hints on filter bubbles; however, they are fed by the users' information behavior and only amplify users' behavioral patterns. Reading fake news and eventually drafting a comment or a reply may be the result of users' selective exposure to information leading to a confirmation bias; i.e. users prefer news (including fake news) fitting their pre-existing opinions. However, it is not possible to explain all information behavior patterns following fake news with the theory of selective exposure, but with a variety of further individual cognitive structures, such as non-argumentative or off-topic behavior, denial, moral outrage, meta-comments, insults, satire, and creation of a new rumor.
본 연구는 게임 이용 장애 질병 코드화라는 맥락에서 게임에 대한 언론 보도의 특징을 살펴보고자 했다. 이를 위해 2019년 5월부터 2020년 8월까지 국내 5개의 종합일간지에 보도된 게임 기사 694건을 분석했다. 그 결과, 게임 산업에 대한 보도의 비율이 매우 높았으나 주로 산업 동향·기업사 경영 현황에 관한 보도였다. 정책 보도는 규제 정책이 압도적으로 많았고 특히 중독 관련 정책 보도가 주를 이뤘다. WHO의 질병 코드화를 찬성하는 의견만 다룬 보도는 매우 적었고 반대하는 의견만 다루는 보도와 찬반 의견을 모두 다루는 보도량이 비슷한 비율을 보였다. 반대 근거로는 산업계와 학계의 관점이 반영돼 있었다. 이용 효과 보도는 매우 낮은 비율을 보였으나 게임을 극단적인 범죄·일탈행위의 원인으로 보도하는 기존 관행을 그대로 따르고 있음을 알 수 있었다.
국내 방송사업자는 재난 상황에서 국민을 보호하고 국민이 재난에 신속히 대처할 수 있도록 관련 재난정보를 빠르고 정확하고 제공할 의무를 지닌다. 특히 한국공영방송 KBS는 방송통신발전 기본법 제40조의2에 의하여 '재난방송 등의 주관방송사'로 지정되어 있기 때문에 다른 방송사보다도 빠르고 정확하게 재난방송을 송출할 의무를 가지고 있다. 이 연구는 재난주관방송사가 지카바이러스와 관련된 사회적 재난 보도를 어떻게 다루고 있는지 살펴보고, 재난 대응에 도움이 되는 프레임을 시의적절하게 활용하였는지 평가하였다. 분석 결과, 재난이 발생한 사실을 단순히 알리는 역할을 하는 '사실 전달 프레임'의 비중이 가장 많았다. 반면 지카 바이러스의 원인 및 예방법을 소개하거나 지카 바이러스 감염 시 목격되는 증상과 진단 및 검사방법 등에 대한 정보를 제공하는 기사, 즉 '정보성 프레임'을 활용한 기사와 대책 마련에 대한 '책임 프레임'은 상대적으로 적은 것으로 나타났다. 이 연구는 이와 같은 분석 결과를 바탕으로 재난 보도의 효율성과 신뢰도를 제고하기 위한 방안에 대한 실무적 함의를 제시하였다.
이 연구는 지난 12년간 (1998년에서 2009년) 국내 뉴스 미디어의 사회면 기사의 변화 추세와 뉴스 미디어 간의 차이를 분석하는 것을 목적으로 했다. 연구목적 달성을 위해 이 연구는 지난 12년간(1998년 1월에서 2009년 8월)의 사회면 기사 전체의 헤드라인을(n=53,765) 비교하여, 뉴스기사를 통해 드러나는 현실이 시간의 흐름에 따라 변화가 있는지를 조사했다. 그리고 신문과 방송이라는 매체적 특성 그리고 뉴스 미디어의 이념적 성향에 따른 차이를 비교해 보기 위해 국내 지상파 방송 3사에서 보도된 기사와 주요 7개 전국지에 게재된 기사의 헤드라인을 매체와 개별 뉴스 미디어의 두 수준에 걸쳐 비교했다. 분석 결과, 뉴스 미디어의 사회면 기사는 현실과 정권이라고 하는 요인에 의해 영향을 받으며 이 두 요인의 공통성으로 인해 뉴스 미디어간 다소의 유사성을 지니게 된다는 결론에 도달했다. 그러나 동일한 대상(현실과 정권)을 받아들이는 방향과 정도의 차이 때문에 뉴스 미디어 간에 차별화가 이뤄지며 이러한 차이는 사회면 기사의 주제 선택에 영향을 미치게 됨을 알 수 있었다.
Because people's interest of the stock market has been increased with the development of economy, a lot of studies have been going to predict fluctuation of stock prices. Latterly many studies have been made using scientific and technological method among the various forecasting method, and also data using for study are becoming diverse. So, in this paper we propose stock prices prediction models using sentiment analysis and machine learning based on news articles and SNS data to improve the accuracy of prediction of stock prices. Stock prices prediction models that we propose are generated through the four-step process that contain data collection, sentiment dictionary construction, sentiment analysis, and machine learning. The data have been collected to target newspapers related to economy in the case of news article and to target twitter in the case of SNS data. Sentiment dictionary was built using news articles among the collected data, and we utilize it to process sentiment analysis. In machine learning phase, we generate prediction models using various techniques of classification and the data that was made through sentiment analysis. After generating prediction models, we conducted 10-fold cross-validation to measure the performance of they. The experimental result showed that accuracy is over 80% in a number of ways and F1 score is closer to 0.8. The result can be seen as significantly enhanced result compared with conventional researches utilizing opinion mining or data mining techniques.
본 연구는 한국 근대신문의 기사제목이 형성, 정착되는 과정을 고찰함으로써 그 변화의 양상과 의미를 규명해보고자 하였다. 1890년대의 "독립신문", 1900년대의 "대한매일신보", 1920년대와 1930년대의 "동아일보"를 대상으로 이들 신문 기사제목 체제의 변화와 그 표현의 변화를 살펴보았다. 그 결과 "독립신문"은 창간 초기 "한성순보"와 마찬가지로 제목 없이 유목만으로 지면을 구분하다가 1898년 7월에 처음으로 제목을 사용하였다. "대한매일신보"의 경우 1910년부터 제목을 별행 처리하여 본문과 확연히 구분하였다. 하지만 이 시기까지 "독립신문"과 "대한매일신보"는 본문의 서체와 제목의 서체를 구분하지 않았으며 제목 크기는 1단만 사용하여 기사의 중요도를 가늠하는 기능은 찾아볼 수 없었다. 1920년대의 "동아일보"는 다단과 다행, 본문과 확연히 구별되는 크기의 제목활자 등을 사용하며, 지면 레이아웃을 도입하는 등 오늘날의 신문과 유사한 모습을 보이기 시작하였다. 1930년대에 오면 제목의 크기가 더욱 커지면서 지면에서 차지하는 비중이 이전에 비해 확연하게 늘어났다. 이는 1930년대 민간지의 선정주의로도 해석할 수 있을 것이며 또한 신문에서 제목이 차지하는 비중이 매우 중대해진 것으로 볼 수 있겠다. "독립신문"과 "대한매일신보"에서는 편집진의 시각이 개입된 주관형 제목이 각각 44.4%, 28.3% 정도 나타나고 있는 데 반해 1920년대의 "동아일보"는 주관형이 4.2%로 크게 감소하는 경향을 보인다. 이는 당시 신문들에서도 객관 저널리즘이 정착되어가는 것으로 볼 수 있을 것이다.
Purpose: In 2020, the franchise industry accomplished a significant growth compared to the previous year, as the number of franchise companies increased by 9.0% while the number of franchise brands increased by 12.5%. Despite growth in size, the Korean franchise industry underwent many negative incidents, such as franchise ownership sales to private equity funds, that led to deterioration of businesses. From this point of view, this study aims to make various proposals to help policy makers develop franchise industry policies by analyzing trends of the current and previous presidential administrations' franchise policies and regulations using newspaper articles. Research design, data and methodology: A total of 7,439 articles registered in Naver API from February 25, 2013 to November 29, 2021 were extracted. Among them, 34 unrelated video articles were deleted, and a total of 7,405 articles from both administrations were used for analysis. The R package was used for word frequency analysis, word clouding, word correlation analysis, and LDA (Latent Dirichlet Allocation) topic modeling. Results: The keyword frequency analysis shows that the most frequently mentioned keywords during the previous administration include 'no-brand', 'major company', 'bill', 'business field', and 'SMEs', and those mentioned during the current administration include 'industry' and 'policy'. As a result of LDA topic modeling, 9 topics such as 'global startups' and 'job creation' from the previous administration, and 10 topics such as 'franchise business' and 'distribution industry' from the current administration were derived. The results of LDAvis showed that the previous administration operated a policy based on mutual growth of large and small businesses rather than hostile regulations in the franchise business, whereas the current administration extended the regulation related to franchise business to the employment sector. Conclusions: The analysis of past two administrations' franchise policy, it can be suggested that franchisors and franchisees may complement each other in developing the Fair Transactions in Franchise Business Act and achieving balanced growth. Moreover, political support is needed for sound development of franchisors. Limitations and future research suggestions are presented at the end of this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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