• 문화기술의 융합
• /
• 제10권1호
• /
• pp.419-425
• /
• 2024

디지털 커뮤니케이션이 차지하는 비중이 높아질수록 무례나 혐오와 같은 반시민적인 댓글과 이에 공감하는 행동 역시 증가하고 있어 이를 해결하기 위한 사회적인 노력이 요구되고 있다. 이러한 노력의 일환으로서, 우리는 반시민적인 댓글을 남기는 행위 뿐 아니라, 이에 대해 공감하는 행위 역시 반시민적인 것으로 규정하여 가상 뉴스 포털에서 아바타의 피드백이 사용자들의 반시민적 댓글 공감 행동에 미치는 영향을 탐구하고자 하였다. 이를 위하여 먼저 사회적 논란이 있는 뉴스를 가상 공간에 게시하였고, 함께 게시된 댓글들 중 참가자들이 반시민적 댓글을 선택할 때 텍스트로만 된 피드백과 아바타가 같이 등장하는 피드백인 두 가지 방식으로 피드백이 이루어졌다. 이후 피드백이 행동 순응에 영향을 미치는 메커니즘을 파악하기 위해 행동 순응, 죄책감, 인상관리욕구를 설문을 통해 평가하였다. 그결과, 텍스트로 된 피드백보다 아바타가 피드백을 제공하였을 때 참가자들의 사회적 반응에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 아바타와의 상호작용은 참가자들의 행동 순응과 죄책감, 인상관리욕구를 높였다. 우리는 아바타 기반의 상호작용이 사용자들의 사회적 행동과 태도에 긍정적인 변화를 가져올 수 있음을 확인했다.

• 정보화정책
• /
• 제31권1호
• /
• pp.3-31
• /
• 2024

본 연구는 ChatGPT로부터 촉박된 생성형 인공지능에 대해 국내의 특수성을 고려한 대중의 우려를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 유튜브에서 102개의 윤리 관련 뉴스 영상에 포함된 댓글을 파이썬 스크래퍼를 개발하여 수집하였으며, 텍스톰을 통해 형태소 분석 및 전처리를 통해 15,735개 댓글을 대상으로 상관토픽모델(CTM)을 통해 분석하였다. 분석 결과, 뉴스 영상에 포함된 댓글의 주요 토픽은 '법적 및 윤리적 고려 사항', '지적 재산권 및 기술', '기술 발전과 인류 미래, 정보 처리에서 인공지능의 잠재력', 'AI에서의 감정 지능 및 윤리적 규제', '인간모방' 등 6개로 확인되었다. 또한 6개의 토픽을 10% 이상의 상관계수 값을 보이는 관계로 구조화한 결과 '법적 및 윤리적 고려 사항', 'ChatGPT의 데이터 생성 관련 이슈(지적 재산권 및 기술, 정보 처리에서의 인공지능의 잠재력, 인간모방', '인류 미래에 대한 두려움(기술 발전과 인류 미래, AI에서의 감정 지능 및 윤리적 규제)' 등 3개로 구조화할 수 있었다. 이를 바탕으로 ChatGPT로 인해 촉발된 생성형 인공지능에 관한 관심과 더불어 다양한 우려가 공존하고 있는 것을 확인하였고, 국내의 역사적 및 사회적 맥락을 반영한 특수성을 가진 우려도 존재하고 있음을 확인하였다. 이러한 결과를 통해 데이터 공정성에 대한 국가 주도의 노력이 필요함을 제안하였다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제16D권5호
• /
• pp.817-824
• /
• 2009

최근 들어 블로그나 인터넷 게시판 등은 사람들의 정보 공유나 의견 교환의 중요한 매체가 되고 있으며, 많은 수의 블로그들이 사회적 문제들을 반영하고 있다. 온라인 커뮤니티에서 많은 사용자들은 댓글을 통해 인터넷 뉴스나 블로그 게시물에 대한 자신의 의견을 적극적으로 표현하고 있다. 블로그 사용이 활발해짐에 따라 수만개 이상의 댓글들이 등록되는 블로그들도 쉽게 찾을 수 있다. 대부분의 블로그나 인터넷 포털사이트의 경우 게시물이나 댓글들을 순차적인 목록 형태로 제공하므로 자신이 원하는 내용의 댓글을 검색하거나 전체 댓글에 대한 전반적인 파악이 힘들다. 본 논문에서는 게시물에 달린 많은 수의 댓글들을 분류하고, 이를 시각화 하는 시스템인 TRIB (Telescope for Responding comments for Internet Blog)를 제안한다. TRIB는 미리 정의된 사용자 정의 사전을 이용하여 댓글을 내용에 따라 분류하여 시각화한다. 또한, 사용자들의 관심과 흥미를 고려한 개인화 된 뷰를 제공한다. TRIB의 유용성을 보이기 위해서 1,000개 이상의 댓글을 가진 인터넷 게시물들을 대상으로 한 실험을 통해 TRIB 시스템의 댓글 분류와 시각화 성능을 보인다.

• 한국언론정보학보
• /
• 제79권
• /
• pp.165-195
• /
• 2016

이 연구는 온라인 포털 뉴스에 대한 혐오성 댓글의 제3자 효과를 분석하였으며, 특히 뉴스 이용자의 성향에 따라 제3자 효과가 어떻게 달라지는지 살펴보았다. 구체적으로 이주민의 불법체류에 관련된 뉴스 댓글을 혐오성 댓글과 이성적 논조의 댓글로 나누어 댓글 속성, 즉 표현방식에 따른 제3자 효과를 온라인 실험연구를 통해 비교하였다. 그리고 이용자의 이념적 성향과 이주민에 대한 차별적 성향에 따라 혐오성 댓글의 제3자 효과가 어떤 차이를 보이는지 분석하였다. 479명이 온라인 실험에 참가하였으며, 실험참가자는 혐오성 댓글(실험집단)과 이성적 댓글(통제집단)에 무작위로 할당되었다. 연구 결과, 진보적 성향의 뉴스 이용자는 혐오 표현 유무와 관계없이 전반적으로 제3자 효과가 높게 나타났지만, 보수적 성향의 이용자는 혐오성 댓글에서만 제3자 효과가 높게 나타나는 것을 확인하였다. 전통적으로 제3자 효과 연구는 주로 매스미디어를 대상으로 이루어졌는데, 이 연구는 이러한 효과 이론을 이용자의 댓글이라는 새로운 현상에 적용하고, 이 효과가 뉴스 이용자의 이념적 성향, 다문화에 대한 차별적 태도 등 이슈와 밀접하게 관련된 개인적 특성에 따라 어떻게 불균등하게 발생하는지를 살펴보았다는 점에서 의의가 있다.

• 의학교육논단
• /
• 제24권3호
• /
• pp.240-249
• /
• 2022

This study explored the public's response to an incident involving publicity about how physicians broke bad news to a terminal cancer patient by analyzing 1,960 comments from three online news websites that reported on this event using Braun and Clarke's theme analysis methods. Three themes and 10 subthemes emerged from the public's responses to the way the physicians broke the bad news. Theme 1 (a physician is a person who tells the facts) contained the following subthemes: physicians are responsible for delivering facts, but it is a matter of consideration for patients to deliver bad news to them, empathy and consolation should be expected from people other than physicians, and physicians who say what patients want to hear are cheaters. Theme 2 (there is a problem with physicians) included the following subthemes: the physicians' empathy or personality and problems with their communication methods. Theme 3 (there are obstacles to communication with dying patients) had the following subthemes: physicians become emotionally dull and find it very stressful to break bad news, giving hope to dying patients can lead to medical disputes, and empathy and consolation are also costly. When breaking bad news, the physicians delivered factual information, but they did so inappropriately, and emotional support for the patient was insufficient. In medical communication education, it is necessary to emphasize training in emotional support. In the medical field, an environment should be created where physicians can communicate as they have learned.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제11권2호
• /
• pp.50-58
• /
• 2019

The clear and specific objective of this study is to design a false news discriminator algorithm for news articles transmitted on a text-based basis and an architecture that builds it into a system (H/W configuration with Hadoop-based in-memory technology, Deep Learning S/W design for bigdata and SNS linkage). Based on learning data on actual news, the government will submit advanced "fake news" test data as a result and complete theoretical research based on it. The need for research proposed by this study is social cost paid by rumors (including malicious comments) and rumors (written false news) due to the flood of fake news, false reports, rumors and stabbings, among other social challenges. In addition, fake news can distort normal communication channels, undermine human mutual trust, and reduce social capital at the same time. The final purpose of the study is to upgrade the study to a topic that is difficult to distinguish between false and exaggerated, fake and hypocrisy, sincere and false, fraud and error, truth and false.

• Journal of Contemporary Eastern Asia
• /
• 제18권2호
• /
• pp.118-141
• /
• 2019

In South Korea, as awareness of gender equality increased since the 1990s, policies for gender equality and social awareness of equality have been established. Until recently, however, the gap between men and women in social and economic activities has not reached the globally desired level and led to social conflict throughout the country. In this study, we analyze the content of online news comments to understand the public perception of gender equality and the details of gender conflict and to grasp the emergence and diffusion process of emerging issues on gender equality. We collected text data from the online news that included the word 'gender equality' posted from January 2012 to June 2017 and also collected comments on each selected news item. Through text mining and the temporal semantic network analysis, we tracked the changes in discourse on gender equality and conflict. Results revealed that gender conflicts are increasing in the online media, and the focus of conflict is shifting from 'position and role inequality' to 'opportunity inequality'.

• 대한간호학회지
• /
• 제49권6호
• /
• pp.736-747
• /
• 2019

Purpose: This study aimed to explore public opinion on workplace bullying in the nursing field, by analyzing the keywords and topics of online news comments. Methods: This was a text-mining study that collected, processed, and analyzed text data. A total of 89,951 comments on 650 online news articles, reported between January 1, 2013 and July 31, 2018, were collected via web crawling. The collected unstructured text data were preprocessed and keyword analysis and topic modeling were performed using R programming. Results: The 10 most important keywords were "work" (37121.7), "hospital" (25286.0), "patients" (24600.8), "woman" (24015.6), "physician" (20840.6), "trouble" (18539.4), "time" (17896.3), "money" (16379.9), "new nurses" (14056.8), and "salary" (13084.1). The 22,572 preprocessed key words were categorized into four topics: "poor working environment", "culture among women", "unfair oppression", and "society-level solutions". Conclusion: Public interest in workplace bullying among nurses has continued to increase. The public agreed that negative work environment and nursing shortage could cause workplace bullying. They also considered nurse bullying as a problem that should be resolved at a societal level. It is necessary to conduct further research through gender discrimination perspectives on nurse workplace bullying and the social value of nursing work.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제24권12호
• /
• pp.1595-1603
• /
• 2020

포털 사이트의 인터넷 뉴스 댓글, SNS, 커뮤니티 사이트 등의 온라인상에서 명예 훼손 사건이 최근 점점 증가하고 있다. 온라인상의 차별 및 혐오 표현은 명예 훼손 문제뿐만 아니라 사생활 침해, 인신 공격 등 다양한 형태로 온라인 서비스 이용자들을 위협하고 있다. 지난 몇 년간 산업계와 학계는 이러한 문제를 해결하고자 다양한 방법으로 연구해왔다. 하지만 한국어 대상으로 수행된 딥러닝 기반 혐오 표현 탐지 연구는 아직까지 부족한 상황이다. 본 연구의 목적은 혐오 표현뿐만 아니라 다양한 차별적 표현에 대한 탐지를 위해 데이터셋을 구축하고 이를 분류하기 위한 딥러닝 모델링을 실험하는 것이다. 데이터셋 구축은 10명의 인원이 교차적으로 검토를 하면서 7개 항목에 대한 라벨링 기준을 확립했다. 본 연구는 약 137,111개에 해당하는 한국어 인터넷 뉴스 댓글 데이터셋에 대해 7개의 항목을 각각 이진 분류하고, 이를 딥러닝 기법을 통해 분석한다. 본 연구에서 제안하는 기법은 어텐션 기반 다중 채널 CNN 모델링 기법이다. 실험 결과 7개 항목에 대해 가중 평균 f1 점수를 평가했을 때, 70.32%의 성능을 달성했다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.105-117
• /
• 2021

본 연구는 시나 웨이보(Sina Weibo)에 게재된 '산시성 린펀시 반점 붕괴 사건'이라는 인기뉴스(hot news)에 대한 댓글에 나타난 감정표현에 영향을 미치는 요인들을 살펴보았다. 연구결과, 첫째, 성별에 따라 감정표현에 차이가 나타났다. 여성은 남성보다 더 강한 분노, 실망, 슬픔, 비난 감정을 표현하였다. 둘째, 동부지역 이용자들의 감정표현 강도가 중부지역과 서부지역에 비하여 유의하게 높았다. 셋째, 이용자가 댓글에 참여하고 감정표현을 게시한 블로그의 총수량인 웨이보 수가 많을수록 감정표현이 더욱 강하게 나타났다. 넷째, 미인증 이용자는 인증된 이용자보다 실망, 슬픔의 감정표현이 더욱 강하였다. 본 연구는 중국의 온라인 여론형성 과정에서 감정표현의 영향 요인을 살펴봄으로써 서양의 트위터나 페이스북과 같은 소셜네트워크와 비교할 수 있다는 점에서 의의가 있으며, 온라인 뉴스분석에서 빅데이터 분석방법을 사용했다는 점에서도 의의가 있다.