Journal of Information Science Theory and Practice
/
제10권2호
/
pp.86-101
/
2022
This research aimed at studying the factors that influence new media exposure of political news by youths in Isan society in Thailand. The target group comprised 1,200 individuals, obtained from multi-stage sampling from undergraduate students in Isan's autonomous universities, governmental universities, and private institutions. The data collection tool was a questionnaire, the content of which was validated by experts. The reliability of the tool was tested by the formula for Cronbach's alpha coefficient, which yielded a reliability of 0.83. Multiple regression analysis was applied to analyze the data. The results, regarding factors influencing the channels for political news exposure, showed that channels for political news exposure were mostly influenced by inner drives, followed by importance in political news exposure, influence from social networks, and specific characteristics of the Internet. This could explain the variation of channels for political news exposure at 46.5%. In terms of factors influencing political news selection, it was found that political news selection was influenced mostly from social networks, followed by inner drives, benefits from political news exposure, specific characteristics of the Internet, and the field of study. The variation of the political news selection could be explained at 44.6%. These results elaborate on the current situation in Thailand, especially in Isan region, where youths in higher education are playing an increasing role in demonstrating their political stance through various political activities.
Purpose: This study aims to understand if heterogeneous news is evenly consumed and distributed on portals as it examines people's news use and engagement behaviors and news credibility. Focusing on the four behaviors of news use, i.e., viewing news by keyword search, viewing news from subscribed sources, viewing news from the list of most-viewed news, and reading comments, and the three behaviors of news engagement, i.e., sharing news, 'liking' or 'recommending' news, and posting comments, this study investigates the relation between each of the behaviors and portal news credibility. Research design, data and methodology: From 2022 News Audience Survey in Korea, this study conducts a regression analysis to investigate the relations between each behavior and news credibility. Results: The results show a positive relation for the former two news use behaviors and the latter two news engagement behaviors, and a negative relation for the latter two news use behaviors. Conclusions: The positive relations between active news use and engagement behaviors and portal news credibility indicate that news consumers are more likely to use and engage in attitude-consistent news rather than attitude-challenging news, implying that heterogeneous news is less likely to be consumed and distributed evenly on portals across all news users.
최근 가짜 뉴스가 분야를 막론하고 전 세계에서 주목을 받고 있으며, 현대경제연구원에서는 이러한 가짜 뉴스로 인한 피해 규모가 연간 약 30조 900억원에 달하는 것으로 추산하였다. 정부에서는 "가짜 뉴스 찾기"를 주제로 "인공지능 R&D 챌린지" 대회를 개최하여 가짜 뉴스를 가려낼 인공지능 원천기술 개발에 대한 첫 걸음을 내딛고 있으며, 민간 차원에서도 다양한 분야에서 팩트 체크 서비스가 제공되고 있다. 학계에서도 가짜 뉴스를 탐지하기 위한 시도가 전문가 기반, 집단지성 기반, 인공지능 기반, 시맨틱 기반 등으로 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 이러한 시도는 조작의 정밀도가 높을수록 뉴스 자체에 대한 분석만으로 진위 여부를 식별하기가 더욱 어렵다는 한계를 경험하고 있으며, 가짜 뉴스 탐지 모델의 정확도가 과평가된 경향을 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 가짜 뉴스 탐지 모델 정확도의 공정성을 확보하고, 뉴스의 내용뿐만 아니라 해당 뉴스에 대한 반응으로 자연적으로 발생한 광범위한 소셜 데이터를 활용하여 뉴스의 진위 여부를 판정하는 방안을 제안하고자 한다.
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 Computer Science & Network Security
/
제21권2호
/
pp.229-237
/
2021
Our modern 'information-hungry' age demands delivery of information at unprecedented fast rates. Timely delivery of noteworthy information about recent events can help people from different segments of life in number of ways. As world has become global village, the flow of news in terms of volume and speed demands involvement of machines to help humans to handle the enormous data. News are presented to public in forms of video, audio, image and text. News text available on internet is a source of knowledge for billions of internet users. Urdu language is spoken and understood by millions of people from Indian subcontinent. Availability of online Urdu news enable this branch of humanity to improve their understandings of the world and make their decisions. This paper uses available online Urdu news data to train machines to automatically categorize provided news. Various machine learning algorithms were used on news headline for training purpose and the results demonstrate that Bernoulli Naïve Bayes (Bernoulli NB) and Multinomial Naïve Bayes (Multinomial NB) algorithm outperformed other algorithms in terms of all performance parameters. The maximum level of accuracy achieved for the dataset was 94.278% by multinomial NB classifier followed by Bernoulli NB classifier with accuracy of 94.274% when Urdu stop words were removed from dataset. The results suggest that short text of headlines of news can be used as an input for text categorization process.
이 연구에서는 재난문자에 대한 뉴스 건수와 연관어에 대해 알아보았다. 뉴스는 한국언론진흥재단 뉴스 빅데이터 시스템인 빅카인즈를 활용하여 수집하였고, 연간 게재 기사, 재난종류에 따른 뉴스 빈도, 지진과 비 지진 간 뉴스 빈도, 연관어에 대한 분석을 실시하였다. 조사 결과에 따르면, '재난문자'관련 뉴스가 2016년에 182건으로 전년대비 약 20배 증가하는 성장세를 보였다. 재난문자 뉴스는 2016년 이래로 꾸준히 높은 수치를 보였다. 2016년은 지진의 비중이 매우 높았지만 2017년과 2018년은 지진의 비중이 낮아지고 비지진의 비중이 높아지는 것으로 나타났다. '재난문자' 연관어는 행정안전부(국가안전처, 행안부 포함)가 가장 비중 있게 다루어졌고, 그 다음으로 기상청과 국민도 비중 있게 다루어진 용어로 나타났다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
/
제6권3호
/
pp.173-183
/
2019
This study aims to utilize big data contents of news and social media for developing a corporate strategy of multinational enterprises and their global decision-making through the data mining technique, especially text mining. In this paper, the data of 2 news media (BBC and CNN) and 2 social media (Facebook and Twitter) were collected for the three global leading Korean companies (Samsung, Hyundai Motor Company, and LG) from April, 2018 to April, 2019. The findings of this paper have shown that traditional news media and also modern social media have become devastating tools to extract global trends or phenomena for businesses. Moreover, this presents that a company can adopt a two-track strategy through two different types of media by deriving the key issues or trends from news media channels and also grasping consumers' sentiments, preference or issues of interest such as battery or design from social media. In addition, analyzing the texts of those media and understanding the association rules greatly contribute to the comparison between two different types of media channels to see the difference. Lastly, this provides meaningful and valuable data empowered insights to find a future direction comprehensively and develop a global strategy for sustainability of business.
본 논문에서는 2019년 12월부터 2020년 7월까지 약 8개월간 유통되었던 코로나19와 관련된 뉴스데이터를 이용하여 일자 및 지역별로 단어에 대한 빈도를 구하고, 결과를 활용하여 코로나19 환자에 대한 현황 데이터와의 상관관계를 시각화하였다. 뉴스데이터는 한국언론진흥재단에서 운영하고 있는 뉴스 빅데이터 시스템 '빅카인즈'에서 수집된 데이터를 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 시각화 시스템은 지역과 기간을 선택하면 분석한 결과를 이용하여 전체 지역 대비 선택한 지역의 뉴스 빈도수, 선택한 지역의 주요 키워드, 주요 키워드의 지역별, 일자별 변화 등을 보여 주고 있다. 이러한 시각화를 통하여 이전에 발생하였던 사건에 대해 주요 키워드와 코로나19 확진자 및 감염자 추이를 확인할 수 있다.
Are intentions important in deciding the outcome of an action such as sharing misinformation among social media users during the pandemic? What is their role and how far they are important for the very act of fake sharing news? The social media users' actions on the social platform are determined by what they plan to do themselves; however, their motivation has an immense role to play in the dissemination of fake news on social media. The study proposes a conceptual model for understanding how select factors affect fake news sharing motivation and intentions of social media users. The study scrutinizes the relationship between content and context, fear of missing out (FoMO), news verification and news sharing gratification on the motivation and intention of social media users of networked Asian society. Empirical Data were drawn from social media users (N = 243) from India, using an online questionnaire based on prior studies and structural equation modeling (SEM) approach was used to analyze the data collected. Results indicate that news content, news verification, and news sharing gratification have a direct and positive relationship with sharing motivation. On the other hand, news context and content, FoMO and news sharing gratification have a positive significant relationship with sharing intention. Likewise, it was discovered that news verification will decrease sharing intention of the social media users. However, news context, that is the pandemic in the case of the present study and FoMO were not identified as determinant variables for sharing motivation among social media users. The research limitations and further scope were discussed.
This study aims to gain insights into ChatGPT, which has recently received significant attention. The study utilized a mixed method involving case studies and news big data analysis. ChatGPT can be described as an optimized language model for dialogue. The question arises whether ChatGPT will replace Google search services, posing a potential threat to Google. It could hurt Google's advertising business, which is the foundation of its profits. With AI-based chatbots like ChatGPT likely to disrupt the web search industry, Google is establishing a new AI strategy. The study used the BIG KINDS service and analyzed 2,136 articles over six months, from August 23, 2022, to February 22, 2023. Thirty of these articles were written in 2022, while 2,106 have been reported recently as of February 22, 2023. Also, the study examined the contents of ChatGPT by utilizing literature research, news big data analysis, and use cases. Despite limitations such as the potential for false information, analyzing news big data and use cases suggests that ChatGPT is worth using.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.