이 연구는 모바일 뉴스의 핵심 소비층으로 부상하고 있는 밀레니얼 세대가 모바일과 SNS를 통해 어떤 뉴스콘텐츠와 뉴스가치를 선호하며, 뉴스기사에 대하여 어떻게 반응하는지를 조사 분석하였다. 연구결과, 밀레니 세대가 뉴스를 가장 많이 소비하는 SNS 창구는 카카오톡과 페이스북이었으며, 하루에 평균 한 번 이상 SNS를 통해 뉴스를 소비하는 것으로 나타났다. 밀레니얼들은 인구학적 특성별로 뉴스유형 선호와 뉴스기사에 대한 반응정도가 달랐으며, 뉴스주제별로 반응정도도 다르게 나타났다. 또한 밀레니얼들의 뉴스 소비 경로는 SNS가 전국일간지와 지상파TV, 인터넷신문, 종편채널 등보다 높게 나타났으며, 선호하고 중요하게 생각하는 뉴스가치로는 '영향성'과 '유용성'이 '속보성'이나 '흥미성'보다 높게 평가되었다.
현재 온라인 뉴스 서비스는 선정적인 연성뉴스 중심으로 제공된다. 이에 따라 저널리즘 가치를 구현한 뉴스 서비스의 필요성이 대두되고 있다. 정보원과 공동 인용 여부에 따라 기사를 클러스터링하고 가중치를 부여해 사실성, 다양성, 심층성, 비판성 등 주요 저널리즘 가치를 구현한 알고리즘은 뉴스정보원연결망분석(news source network analysis)으로 제안된 바 있다. 본 연구는 이를 사용자 친화적으로 시각화한 서비스인 뉴스소스를 제안한다. 뉴스소스는 시간과 정보원에 따라 뉴스를 막대그래프 형식으로 어떤 토픽에 대해 분야별, 소속별로 얼마만큼의 중요도에 따라 논의되는지를 대조적으로 보여준다. 본 연구에서는 뉴스 아카이브인 카인즈의 기사를 활용해 뉴스소스의 베타 버전을 구현했다. (http://147.47.125.161/NSNA/ 에서 베타서비스 중이며, 구글 크롬에 최적화 되어있음)
Today, false news is increasing in volume, and fashion news often circulates uncritically. Therefore, an evaluation framework is needed to determine whether fashion news is accurate or good. In journalism, the judgment of good news is made through the criterion of news value factors. These factors are the criteria for assessing the likelihood of an event being reported in the news. Through the study of news value by various journalistic scholars, this study selected nine news value factors applicable to the value measurement of fashion news as the framework of analysis. Based on this, after analyzing the actual news on online fashion media, new characteristics and content were reconstructed for fashion news. As a result of the study, it was finally selected that the crucial factors were: expertise, social importance, timelessness, conflict, and negativity for measuring the value of fashion news. To assess the news value of fashion accurately, this study found that reconceptualized news values are needed, which are different from the news values of general journalism. The study is meaningful in that it explores elements and content for the development of a theoretical framework for the qualitative evaluation of fashion news.
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.
Internet news consumption is rapidly growing in Korea, and majority of that is being done through Naver, Korea's primary search engine. Naver is also the go-to search engine for smartphone use. This study analyzed 824 most popular news accessed via mobile gears; the news items were selected from Naver's 'Daily Top 10 Stories,' dating from March 2016 to December 2016. The results indicate that entertainment news were the most viewed, while political and social issue news were the most liked and commented by mobile users. With regard to news value, 'prominence' and 'impact' were the two most important factors that influenced a user's news selection process in a mobile environment. The degree of a news' 'prominence' was the most important factor that determined the number of views, while 'impact' was critical to determining "the most commented-upon" and "the most liked" news. The results also indicate that mobile news consumers prefer more dramatic storylines and events that incite public anger or grief, threaten the safety of citizens, or evoke emotional sympathy rather than 'hard news' about such subjects as politics and economics.
공공의 영역에 속하는 뉴스의 사실 자체는 공기처럼 자유로운 것이지만, 이것이 노동과 자본의 투자로 뉴스로 전환되었을 때, 상업성이 인정되는 재산권적 가치를 갖게 되며, 이를 생산한 언론사는 배타적 권리를 갖게 된다. 상품으로서 뉴스는 재산인 것이다. 재판부도 이러한 취지에 부합하게 사실보도에 대한 저작권 보호의 범위를 넓게 인식할 필요가 있다. 법으로 보호되는 것은 표현의 방법, 사건에 대한 기자의 분석과 해석, 문장의 구성과 자료의 배열, 단어의 선택, 특정한 부분에 주어진 강조 등이다. 즉, 침해의 핵심은 일반적인 주제나 사건 보도에 있는 것이 아닌 취급의 유사성이나 표현 방법의 착취에 있다. 보도기사가 사실적 요소들을 열거하여 정보를 전달하고 있지만, 소재의 선택과 문장 속에서의 용어의 배열, 강조 등은 학문이나 예술과 같은 고도의 창작성을 갖는 것은 아니지만, 낮은 정도의 창작활동에 속하는 것이다. 따라서 보도기사를 단순한 사실의 전달에 머물러 창작성이 결여되었다고 판단하는 것은 저작권법 원래 취지와도 배치되는 것이다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제25권1호
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pp.19-32
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2018
Fake news is defined as the news articles that are intentionally and verifiably false, and could mislead readers. Spread of fake news may provoke anxiety, chaos, fear, or irrational decisions of the public. Thus, detecting fake news and preventing its spread has become very important issue in our society. However, due to the huge amount of fake news produced every day, it is almost impossible to identify it by a human. Under this context, researchers have tried to develop automated fake news detection method using Artificial Intelligence techniques over the past years. But, unfortunately, there have been no prior studies proposed an automated fake news detection method for Korean news. In this study, we aim to detect Korean fake news using text mining and machine learning techniques. Our proposed method consists of two steps. In the first step, the news contents to be analyzed is convert to quantified values using various text mining techniques (Topic Modeling, TF-IDF, and so on). After that, in step 2, classifiers are trained using the values produced in step 1. As the classifiers, machine learning techniques such as multiple discriminant analysis, case based reasoning, artificial neural networks, and support vector machine can be applied. To validate the effectiveness of the proposed method, we collected 200 Korean news from Seoul National University's FactCheck (http://factcheck.snu.ac.kr). which provides with detailed analysis reports from about 20 media outlets and links to source documents for each case. Using this dataset, we will identify which text features are important as well as which classifiers are effective in detecting Korean fake news.
News contents, produced for paper readers, are more and more being used online instead of offline. Internet sites, expecially portals(naver, daum, nate etc.) are dominant marketplaces, where news are exchanged and values are added. So, establishing a new online news service system, which can satisfy news provider(copyright owner) and internet service provider together, is a necessary task under current online-dominant news service environment. UCI(Universal & Ubiquitous Content Identifier) and IPTC NewsML(News Mark-up Language) are considered as useful standards to compromise protection of news-copyright and enhancement of online use of news contents. This study is based on a real case of 'NewsBank' in korea, We expect that this study can show an inspiration to obtain two contradictory goals of copyright protection and free online use of copyright.
부동산 시장은 다양한 요인에 의해 가격이 결정되며 거시경제 변수뿐 만 아니라 뉴스 기사, SNS 등 다양한 텍스트 데이터의 영향을 받는다. 특히 뉴스 기사는 국민들이 느끼는 경제 심리를 반영하고 있으므로 부동산 매매 가격 예측에 있어 중요한 요인이다. 본 연구에서는 뉴스 기사를 감성 분석하여 그 결과를 뉴스 감성 지수로 점수화 한 후 부동산 가격 예측 모델에 적용하였다. 먼저 기사 본문을 요약 후 요약된 내용을 바탕으로 생성 AI를 활용하여 긍정, 부정, 중립으로 분류한 다음 총 점수를 산출하였고 이를 부동산 가격 예측 모델에 적용하였다. 부동산 가격 예측 모델로는 Multi-head attention LSTM 모델과 Vector Auto Regression 모델을 사용하였다. 제안하는 뉴스 감성 지수를 적용하지 않은 LSTM 예측 모델은 1개월, 2개월, 3개월 예측에서 각각 0.60, 0.872, 1.117의 Root Mean Square Error (RMSE)을 보였으며, 뉴스 감성 지수를 적용한 LSTM 예측 모델은 각각 0.40, 0.724, 1.03의 RMSE값을 나타낸다. 또한 뉴스 감성 지수를 적용하지 않은 Vector Auto Regression 예측 모델은 1개월, 2개월, 3개월 예측에서 각각 1.6484, 0.6254, 0.9220, 뉴스 감성 지수를 적용한 Vector Auto Regression 예측 모델은 각각 1.1315, 0.3413, 1.6227의 RMSE 값을 나타낸다. 앞선 아파트 매매가격지수 예측 모델을 통해 사회/경제적 동향을 반영한 부동산 시장 가격 변동을 예측할 수 있을 것으로 보인다.
모바일 뉴스 소비가 증가하고 있지만 지상파 방송사 뉴스 앱의 이용률은 낮다. 이 연구는 지상파 방송사 뉴스 앱의 개선에 필요한 요소를 찾기 위해 20대 이용자를 대상으로 사용성 평가를 수행했다. 모바일 뉴스 앱에서 제공되는 모바일 뉴스 콘텐츠 형식(기존 뉴스 형식, 재가공 형식, 뉴미디어 전용 형식)별로 효율성, 유효성, 만족도를 통해 문제점을 평가했고, 뉴스 주제(경성 뉴스, 연성 뉴스)와 방송사(MBC, SBS)의 차이를 포함해 분석했다. 실험 결과 모바일 뉴스 콘텐츠 형식에 따른 사용성에서는 유사한 문제점이 공통적으로 발견되었고 모바일 뉴스 콘텐츠 형식의 차이는 차별화된 사용성을 제공하지 않는 것으로 나타났다. 그러나 뉴스 주제 차원에서는 경성 뉴스와 연성 뉴스 여부에 따라 각 항목별로 다른 사용성이 드러났다. 이에 따라 이 연구는 뉴스 제작자들이 모바일 뉴스 콘텐츠를 제작할 때 뉴스 콘텐츠 형식보다는 내용 차원의 개선을 할 필요가 있다는 실무적인 함의를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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