• 제목/요약/키워드: News negativity

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뉴스 속성의 정부소스 의존 정도: 행정수도 이전을 둘러싼 언론보도와 정부 제공 이슈속성의 관련성 중심 (The Dependency of News Attributes on the Government Source: A Case of the New Administrative Capital)

  • 김영욱
    • 한국언론정보학보
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    • 제32권
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    • pp.75-111
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    • 2006
  • 이 연구의 목적은 우리나라 언론 보도에서 정부 소스의 의제 속성에 의존하는 현상이 일어나고 있는가를 살펴본 다음, 정부의 중요정의자 기능과 관련하여 영향요인으로 거론되는 보도부정성, 보도이데올로기, 보도시기 등의 변수들이 가지는 영향력에 대해서 조사해 보는 것이다. 이러한 연구목적에 답하기 위해서 사회적인 논란을 불러왔던 행정수도 이전 관련 논의를 분석 케이스로 선택했으며, 이슈를 둘러싼 정부브리핑과 언론보도를 연구 텍스트로 선정하였다. 연구결과, 정부는 언론보도의 중요정의자 역할을 수행하는 것으로 나타났으며, 언론보도가 정부가 설정하는 이슈 속성의 테두리를 벗어나기 힘들다는 것을 보여주었다. 또한 언론의 부정성에도 불구하고 정부는 사안의 속성을 제한하는 중요정의자의 역할을 담당하고 있지만, 보도이데올로기나 사안의 갈등 시기 등의 영향권에서 자유롭지는 못하다는 것을 보여주고 있다.

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뉴스가치 평가 기준에 따른 패션 뉴스 분석 -온라인 패션 뉴스를 중심으로- (Analysis of Fashion News Based on News Value Assessment Criteria -Focused on Online Fashion News-)

  • 이지선;전재훈
    • 한국의류학회지
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    • 제45권2호
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    • pp.285-304
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    • 2021
  • 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.

온라인상에서 부정적 편향에 따른 평판 확산 차이에 관한 연구 : 선거 사례를 중심으로 (A Study on the Impact of Negativity Bias on Online Spread of Reputation : With a Case Study of Election Campaign)

  • 김나라;신경식
    • 한국IT서비스학회지
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    • 제14권1호
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    • pp.263-276
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    • 2015
  • As a social being, people can cooperate and control one another through the power of reputation, which is a critical opinion of someone given by others. Nevertheless, there have been obstacles in clarifying the identity of traditional types of reputation, for they are mostly words of mouth passed among members of a society. However, due to dramatic technological advancement and widespread use of the Internet and social media, now we can clearly see and analyze written reputations, which used to be passed only from mouth to mouth. Against this background, this study examines whether a negativity bias-a notion that an event of a more negative nature has a greater effect on one's psychological state than a positive event-applies to spread of reputation online, and examines related factors and effects. To this end, reputation-related online comments left by social media users during the election period of Korea's 6th provincial election on 4 June 2014 were analyzed. For the analysis, a Bass diffusion model was used, which is based on the innovation diffusion theory. The analysis results confirmed that, at online forum, negative reputations spread more quickly and more widely than positive ones, had a greater impact, and mass media such as online news outlets had a significant influence on spread of reputation online.

온라인 언급이 기업 성과에 미치는 영향 분석 : 뉴스 감성분석을 통한 기업별 주가 예측 (Influence analysis of Internet buzz to corporate performance : Individual stock price prediction using sentiment analysis of online news)

  • 정지선;김동성;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제21권4호
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    • pp.37-51
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    • 2015
  • 인터넷 기술의 발전과 인터넷 상 데이터의 급속한 증가로 인해 데이터의 활용 목적에 적합한 분석방안 연구들이 활발히 진행되고 있다. 최근에는 텍스트 마이닝 기법의 활용에 대한 연구들이 이루어지고 있으며, 특히 문서 내 텍스트를 기반으로 문장이나 어휘의 긍정, 부정과 같은 극성 분포에 따라 의견을 스코어링(scoring)하는 감성분석과 관련된 연구들도 다수 이루어지고 있다. 이러한 연구의 연장선상에서, 본 연구는 인터넷 상의 특정 기업에 대한 뉴스 데이터를 수집하여 이들의 감성분석을 실시함으로써 주가의 등락에 대한 예측을 시도하였다. 개별 기업의 뉴스 정보는 해당 기업의 주가에 영향을 미치는 요인으로, 적절한 데이터 분석을 통해 주가 변동 예측에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 본 연구에서는 개별 기업의 온라인 뉴스 데이터에 대한 감성분석을 바탕으로 개별 기업의 주가 변화 예측을 꾀하였다. 이를 위해, KOSPI200의 상위 종목들을 분석 대상으로 선정하여 국내 대표적 검색 포털 서비스인 네이버에서 약 2년간 발생된 개별 기업의 뉴스 데이터를 수집 분석하였다. 기업별 경영 활동 영역에 따라 기업 온라인 뉴스에 나타나는 어휘의 상이함을 고려하여 각 개별 기업의 어휘사전을 구축하여 분석에 활용함으로써 감성분석의 성능 향상을 도모하였다. 분석결과, 기업별 일간 주가 등락여부에 대한 예측 정확도는 상이했으며 평균적으로 약 56%의 예측률을 보였다. 산업 구분에 따른 주가 예측 정확도를 통하여 '에너지/화학', '생활소비재', '경기소비재'의 산업군이 상대적으로 높은 주가 예측 정확도를 보임을 확인하였으며, '정보기술'과 '조선/운송' 산업군은 주가 예측 정확도가 낮은 것으로 확인되었다. 본 논문은 온라인 뉴스 정보를 활용한 기업의 어휘사전 구축을 통해 개별 기업의 주가 등락 예측에 대한 분석을 수행하였으며, 향후 감성사전 구축 시 불필요한 어휘가 추가되는 문제점을 보완한 연구 수행을 통하여 주가 예측 정확도를 높이는 방안을 모색할 수 있을 것이다.