• 의정연구
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• 제27권3호
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• pp.155-188
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• 2021

이 연구는 선거보도의 역동성을 탐구한다. 선거 시기 매체가 언제 어떠한 기사를 생산하는가는 언론의 기사 생산을 이해하기 위해 중요할 뿐만 아니라 유권자들의 정치 행태를 파악하기 위해서도 중요하다. 선거보도는 매체와 후보자 및 정당의 전략이 복합적으로 작용하는 대상이다. 매체는 때로는 정책에 집중하여 기사를 생산하기도 하고 경쟁과 전략에 초점을 두고 선거를 보도하기도 한다. 이 논문은 매체의 보도 행태가 역동적이라고 주장한다. 예를 들어, 선거 기간 중 시간에 따라 정책기사량은 감소하며, 전략기사는 증가하는 양상을 보일 것이다. 더 나아가, 정책기사 비중은 방송과 신문 매체에서 서로 다른 양상을 보일 것이다. 이 주장들을 검증하기 위해 이 연구는 2020년 국회의원선거 시기 선거기사를 정책과 전략기사로 구분한 후 일별 시계열 자료를 구축하여 분석한다. 이 논문의 구조적 분절 분석 결과와 시계열분석 결과들은 이 연구의 주장을 부분적으로 뒷받침한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.472-485
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• 2014

본 연구는 스스로를 단일 민족 국가라고 여기는 한국 사회가 민족적 우월성이라는 이데올로기와 인종적으로 계층화된 질서를 재확인 하는 도구로서의 미디어 담론을 어떻게 생산하는가에 초점을 두고 있다. 전세계적 공공 미디어 모델과 마찬가지로, 한국의 공영 방송은 계층, 나이, 인종, 성별, 이데올로기의 구분없이 공공의 경험과 의견들을 불편부당하게 재현해야 하는 의무가 있다. 이러한 책무에도 불구하고 한국의 대표적 공영방송 KBS는 한국 사회 내의 다양한 문화적 집단들을 공정하게 재현해 내는 데 어려움을 겪고 있다. 이러한 관점에서 본 연구는 한국 공영방송에서 재현되는 이주민들에 대한 뉴스 제작 과정에서 1차적 게이트키퍼로서의 취재기자들을 인터뷰함으로써 이주민들과 다문화에 대한 그들의 인식과 평가를 분석하였다. 그 결과 KBS의 일선 취재기자들은 다문화와 이주민에 대한 정형화된 스테레오타입을 가지고 있었고, 이주민들과 관련된 기사를 생산함에 있어서 KBS 내부의 취재 관행에 크게 의존하고 있음을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.143-156
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• 2012

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.

• 한국언론정보학보
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• 제32권
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• pp.295-332
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• 2006

이 연구는 인물 뉴스를 현장에서 직접 제작하고 있는 국내 일간지 게이트키퍼들이 어떤 요인과 경로 그리고 관행을 갖고 인물 뉴스를 생산하는지 알아 보고자 했다. 특히 게이트키퍼와 사회적 엘리트간의 연결 고리인 지연, 학연, 혈연 등 이른바 '연줄망'이 인물 뉴스 결정과정에 실제로 영향을 미치는지에 주목했다. 이를 위해 일간 신문 사람면 담당 게이트 키퍼와 심층 인터뷰를 실시했으며, 동시에 내용분석을 했다. 분석결과 인물 뉴스 게이트키퍼들은 사회적 상류층이나 엘리트들을 지지하고 있었으며, 엘리트와 함께 경제적 교환행위에 참여하거나 정치사회적 영향력 확대를 통해서 사회자본을 공유했다. 이 과정에서 관계를 중시하는 사적 연줄망이 인물 뉴스 결정의 한 요인이 되고 있음을 확인했다. 실제 보도 내용을 분석한 결과에서도 인물 뉴스는 주로 고위 관리, 기업체 대표, 의사, 법조인, 교수, 문화 예술인, 언론인 등 남성 상류층이 편향적으로 많이 보도됐다. 또 이들 엘리트계층을 소개하는 뉴스 내용도 사회적으로 의미 있거나 공익 성격이 짙은 '공적 뉴스'보다는 개인 알리기나 PR 뉴스와 같은 '사적 뉴스'가 월등히 많다는 사실도 보여줬다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제26권6호
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• pp.1-12
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• 2019

On the Internet age, the news is generated and distributed not only by traditional news media, but also by a variety of online news media, news platforms, content websites/content farms, and social media. Since it is an easy task to create and distribute news, some of these news reports may contain fake or false facts. In the end, the cyberspace is full of fake or false messages. People may wonder if these fake news actually influence our decision making. In this paper, we discussed a real case of fake news. In this case, a Taiwanese company used some fake news, advertorial news, and news placement to manipulate or influence its stock price and trade volume. We collected all news for the case company during a period of four years and five months (from January 2013 to May 2017). We analyzed the relationship between published news and stock price. Based on the analysis results, we conclude that we should not ignore the influence of news placement and fake business news on the stock price.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.1419-1426
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• 2015

Distinguishing border between news and advertising is disappearing. Traditional journalism considered editorial part deals news and ad part handle commercial messages. But now this classification is meaningless. Current news consumers do not separate advertising content and non-advertising content. In Korea, making fake news or paid news pages is becoming social problem. Fake news uses various camouflages to pretend to be real news. This paper descriptively analyzed Korean fake news cases and suggested some guidelines for publishing news. We analyzed 3 major newspaper web sites from July to September, 2014. These three newspapers publish section pages everyday containing fake news or sponsored news. Totally more than one thousand articles were selected for content analysis. We coded the numbers of fake news, day of the week, the rate of sponsored news, average fake news publication number per pages, the conformity between news and advertising, and the type of fake news. We also coded the number of sponsored news article in day sections. We used method of comparing the advertising contents and news articles. As a result, 24.8% of news article were published for the advertising sponsors. Advertorial or fake news were sometimes arranged same pages the same day. We coded the conformity between same advertising and news content. More than 60 percent (60.9%) of fake news match with their sponsors. PR style of fake news is top and advertising type of fake news is the lowest.

• 한국언론정보학보
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• 제66권
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• pp.5-27
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• 2014

우리나라 온라인 저널리즘 지형의 과거, 현재, 미래는 무엇보다 포털 뉴스서비스와 밀접한 연관이 있다. 전통 저널리즘에서 한정된 뉴스미디어는 뉴스 생산과 유통을 동시에 수행하기 때문에 소비를 완전히 장악할 수 있었다. 이후 다매체다채널 시대에는 뉴스미디어가 큰 폭으로 증가하고 이에 따라 뉴스 생산이 폭발적으로 늘어나면서 수용자의 선택이 중요하게 됐다. 온라인 저널리즘 환경에서는 각종 뉴스 이용을 간편하게 만든 포털 뉴스서비스에 대한 이용의 집중, 뉴스미디어 브랜드보다는 뉴스 콘텐츠에 집중하는 뉴스 소비의 특성 등으로 인해 뉴스 유통이 가장 중요한 영역으로 부각됐다. 포털 뉴스서비스가 온라인 저널리즘의 상징적 존재가 되면서 뉴스 유통 중심의 우리나라 저널리즘 지형이 완성된 것이다. 뉴스 유통만을 담당하는 포털 뉴스서비스가 뉴스를 생산하는 언론사닷컴이나 인터넷신문보다 더 큰 영향력을 가진다는 것은 언론 권력의 변화를 의미한다. 이로 인해 기존 뉴스미디어와 포털 뉴스서비스의 갈등이 곳곳에서 목격된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.1049-1058
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• 2020

'Instagrammable' is a new term which means a photo or a series of pictures are worth posting on Instagram. Since Instagram is an image-oriented social media platform, it is important to give users proper awareness through images in order to be an instagrammable post. In this study, we explored the proper delivery method of messages within instagrammable posts through the use of hashtags(#). Specifically, we paid attention to the use of 'Card News', which involves a series of images that form a short narrative. Hashtags play an important role that they often describe sharing intention of the post, and we found analyzing the use of hashtags in Card News posts is a good indicator of users' Instagram activities. Currently, there are more than 580k posts are found with the search keyword Card News, and the number is increasing. In this study, we collected and analyzed more than 50k hashtags on Instagram to explore how news stories are posted from both the general users and news media accounts. Furthermore, we conducted interviews with journalists to analyze how news media are making use of Instagram as a legitimate place to share news stories with impact.

• 한국전자거래학회지
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• 제23권4호
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• pp.19-39
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• 2018

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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1313-1323
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• 2019

With the development of the Internet and the increase of smart phones, various services considering user convenience are increasing, so that users can check news in real time anytime and anywhere. However, online news is categorized by media and category, and it provides only a few related search terms, making it difficult to find related news related to keywords. In order to solve this problem, we propose a method to recommend related documents more accurately by applying Doc2Vec similarity to the specific keywords of news articles and weighting the title and contents of news articles. We collect news articles from Naver politics category by web crawling in Java environment, preprocess them, extract topics using LDA modeling, and find similarities using Doc2Vec. To supplement Doc2Vec, we apply TF-IDF to obtain TC(Title Contents) weights for the title and contents of news articles. Then we combine Doc2Vec similarity and TC weight to generate TC weight-similarity and evaluate the similarity between words using PMI technique to confirm the keyword association.