• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.575-582
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• 2020

본 연구는 인터넷 뉴스 댓글 빅데이터 분석을 통해 뉴스 댓글 사용자의 정치적 성향을 추정하는 방법을 제안한다. 인터넷 뉴스 댓글과 작성자의 정치 성향을 함께 제공하여 디지털 매체를 통한 정보 전달의 객관성과 중립성을 확보하고자 한다. 250만 건 이상의 인터넷 뉴스 댓글의 특성을 분석하고 사용자의 정치적 성향을 효과적으로 추정하기 위한 특징을 추출한다. 어휘사전 기반 알고리즘과 유사도 기반 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 두 알고리즘을 비교하고 효과를 검증한다.

• 임상간호연구
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• 제25권3호
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• pp.209-220
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• 2019

Purpose: A significant amount of public opinion about nurse bullying is expressed on the internet. The purpose of this study was to analyze the linkage structures among words extracted from comments on internet articles related to nurse workplace bullying using semantic network analysis. Methods: From February 2018 to April 2019, comments made on news articles posted to the Daum and Naver web portal containing keywords such as "nurse", "Taeum", and "bullying" were collected using a web crawler written in Python. A morphological analysis performed with Open Korean Text in KoNLPy generated 54 major nodes. The frequencies, eigenvector centralities, and betweenness centralities of the 54 nodes were calculated and semantic networks were visualized using the UCINET and NetDraw programs. Convergence of iterated correlations (CONCOR) analysis was performed to identify structural equivalence. Results: This paper presents results about March 2018 and January 2019 because these months had highest number of articles. Of the 54 major nodes, "nurse", "hospital", "patient", and "physician" were the most frequent and had the highest eigenvector and betweenness centralities. The CONCOR analysis identified work environment, nurse, gender, and military clusters. Conclusion: This study structurally explored public opinion about nurse bullying through semantic network analysis. It is suggested that various studies on nursing phenomena will be conducted using social network analysis.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권5호
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• pp.2491-2508
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• 2019

This research investigates the media consumers' behavior with behavioral economics perspective, especially regarding TV content viewers' behavior; how do online communications influence TV viewers' decision when choosing a new TV content among options. We focus on quantity and attribute of comments or reactions on the online news articles. We analyze that online communications data, which were generated before the first broadcast, affect the TV content consumers' choice for a new TV series. Here we identify a predicted utility, experienced utility and distinction bias in TV media consumption to find the effectiveness of the first viewing choice on whole TV series' episodes. To avoid the crucial influence by exogenous factors, such as season and social issue, the test was done with specific conditions. This research found that the total number of reactions to the comments by itself positively affects the audiences' decision-making behavior for a new TV content choice. This influence was regardless of favor/ non-flavor reactions. This study contributes to the literature on media economics and management by exploring the media content users' consuming behavior and making a first step for finding an important influencer on the media content consumption.

• 한국병원경영학회지
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• 제4권2호
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• pp.60-84
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• 1999

Hospitals under competitive environment are getting more interested in PR(public relations) as a means of marketing. A typical form of public relations for the hospital is publicity, and its principal instrument is the press release that provides the mass media with the raw material and background for a news story. The purpose of this paper is to examine and analyze the public relations articles associated with hospitals in the section of health care in major daily newspapers. Three major daily newspapers, Chosun, Joongang and Hankyoreh have been analyzed for a year from January 1, 1998 to December 31, 1998. All articles in the health care section are classified by content, size, press comments, and style. This study has found some perverse aspects of the public relations such as the preponderance of health articles on tertiary medical institutions, inappropriate publicity focused on certain medical treatments, doctors, and hospitals, and the positive press comments on the hospitals that are affiliated with the same corporate group as the newspaper.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.9-15
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• 2018

Policy polls, which investigate the degree of support that the policy has for policy implementation, play an important role in making decisions. As the number of Internet users increases, the public is actively commenting on their policy news stories. Current policy polls tend to rely heavily on phone and offline surveys. Collecting and analyzing policy articles is useful in policy surveys. In this study, we propose a method of analyzing comments using deep learning technology showing outstanding performance in various fields. In particular, we designed various models based on the recurrent neural network (RNN) which is suitable for sequential data and compared the performance with the support vector machine (SVM), which is a traditional machine learning model. For all test sets, the SVM model show an accuracy of 0.73 and the RNN model have an accuracy of 0.83.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.45-56
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• 2009

오늘날 인터넷 사용자들은 블로그나 뉴스, 인터넷 게시판 등의 매체에서 댓글을 통해 다른 사람의 의견을 살피고 자신의 의견을 나타내고 있다. 그러나 현재 대부분의 블로그나 인터넷 포털 사이트의 경우 기사나 댓글들을 순차적인 목록 형태로 제공하므로 사용자가 원하는 내용의 댓글을 검색하거나 살펴보는 것은 힘든 일이다. 또한 댓글 사용자가 증가함에 따라 스팸 댓글이나 악플 등이 사회 문제가 되기도 한다. 본 논문에서는 다음 아고라(Daum AGORA) 웹 블로그의 게시글과 댓글을 통계적으로 분석하고 유사도를 기반으로 클러스터링하는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 클러스터링 결과를 시각화하여 간단한 스크린 뷰(screen view)로 보여준다. 또한, 본 시스템은 생물정보학에서 잘 알려진 정렬 기법인 Needleman-Wunsch 알고리즘을 이용해 스팸 댓글을 필터링한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.1795-1805
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• 2015

본 연구는 온라인 저널리즘의 추천기사가 대학생들의 뉴스기사 선택에 미치는 영향을 두 차원에서 분석하였다. 하나는 추천기사이고, 다른 하나는 이들 뉴스기사의 배치순위와 이용지수이다. 분석결과 11개의 추천기사 유형 중 7개 유형은 뉴스기사 선택에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 4개 유형은 유의미하지 않은 것으로 나타났다. 뉴스기사 선택에 영향을 미치지 않은 것으로 나타난 추천기사 유형의 대부분은 댓글이나 SNS의 트윗과 관련된 것들이다. 또한 뉴스기사 및 검색어 배치순위는 뉴스기사 선택에 영향을 미치는 것으로 나타났으나 이용지수는 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 한편, 뉴스기사 이용시간과 추천기사 유형 간 그리고 추천기사 유형 간 상관관계는 대부분 유의미한 것으로 나타났다. 분석결과를 종합하면, 뉴스기사 게재위치와 온라인 저널리즘의 추천기사와 같은 형식적 요인은 뉴스기사 헤드라인과 검색어 등의 내용과 더불어 뉴스 이용자들의 뉴스기사 선택에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 결론지을 수 있다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권6호
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• pp.2062-2066
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• 2022

Nuclear energy sources are indispensable in cost effectively achieving carbon neutral economy, where public opinion is critical to adoption as the consequences of nuclear accident can be catastrophic. In this context, discussion on spent nuclear fuel is a prerequisite to expanding nuclear energy, as it leads to the issue of radioactive waste disposal. Given the dearth of study on spent nuclear fuel public acceptance, we use text mining and big data analysis on the news article and public comments data on Naver news portal to identify the Korean public opinion on spent nuclear fuel. We identify that the Korean public is more interested in the nuclear energy policy than spent nuclear fuel itself and that the alternative energy sources affect the position towards spent nuclear fuel. We recommend relating spent nuclear fuel issue with nuclear energy policy and environmental issues of alternative energy sources to further promote spent nuclear fuel.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.25-31
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• 2018

온라인 뉴스는 기존의 신문을 대체하였고, 우리가 정보에 접근하고 공유하는 방법에 큰 변화를 가져왔다. 뉴스 웹사이트들은 사용자가 댓글을 남길 수 있는 기능을 오랜 시간동안 제공하였고, 그 중 몇몇 뉴스 웹사이트에서는 뉴스 기사들에 대한 사용자의 반응들을 크라우드소싱(crowdsource)하기 시작했다. 감정분석 분야에서는 텍스트에 반영된 감정과 반응들을 컴퓨팅적으로 모델링하기 위한 시도를 하고 있다. 본 연구에서는 뉴스 기사에 대한 반응들이 뉴스 본문과 수학적인 상관관계를 갖는지 밝히기 위해, 사용자로부터 생성된 다섯 가지의 감정 라벨(label)을 사용하여 10가지 카테고리(category)에 해당하는 100,000개 이상의 뉴스 기사들을 분석한다. 본 연구에서는 전처리과정이 최소한으로 필요하고 기계학습이 적용하지 않아도 되는 간단한 감정 분석 알고리즘(algorithm)을 제안한다. 우리는 이 모델이 한국어와 같은 형태론적으로 복잡한 언어에도 효과적이라는 것을 증명한다.

• 한국언론정보학보
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• 제53권
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• pp.73-99
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• 2011

이 연구는 사회 감시견과 상호작용성의 차원에서 살펴 본 기자 블로그의 저널리즘적 특성이 전문기자 블로그와 시민기자 블로그 간에 어떻게 다르게 나타나는지를 비교 분석하였다. 사회의 감시견은 블로그 콘텐츠의 연성화 정도와 내용에 반영된 언론과 정부와의 관계의 측면에서 분석하였고, 상호작용성은 댓글 분석을 통해 규명하였다. 분석대상은 대표적인 시민기자 신문인 <오마이뉴스>와 이와 유사한 이념적 지향성을 지닌 <한겨레>의 전문기자 블로그다. 분석 결과, <오마이뉴스> 시민기자 블로그의 게시물이 <한겨레> 전문기자 블로그 게시물 보다 연성뉴스를 더 많이 다루고 있었으나 정부와 상호 비판적인 견제관계를 유지하는 경향이 상대적으로 강하게 드러나 시민기자 블로그와 전문기자 블로그가 서로 다른 측면에서 사회 감시견의 특성을 보여준다는 사실이 드러났다. 그리고 기자 블로그 게시물에 달린 댓글을 분석하여 파악한 상호작용성은, 댓글의 단순한 상호작용은 <오마이뉴스>에서 더 활발하게 이루어졌으나, 소통적 상호작용은 <한겨레>에서 더욱 강하게 나타난다는 결과를 얻었다.