Purpose - This study examines the effect of control-ownership wedge on stock crash risk. In Korea, controlling shareholders have exclusive control rights compared to their cash flow rights. With increasing disparity, controlling shareholders abuse their power and extract private benefits at the expense of the minority shareholders. Managers who are controlling shareholders of the companies tend not to disclose critical information that would prevent them from pursuing private interests. They accumulate negative information in the firm. When the accumulated bad news crosses a tipping point, it will be suddenly released to the market at once, resulting in an abrupt decline in stock prices. We predict that stock price crash likelihood due to information opaqueness increases as the wedge increases. Research design, data, and methodology - 831 KOSPI-listed firm-year observations are from KisValue database from 2005 to 2011. Control-ownership wedge is measured as the ratio (UCO -UCF)/UCO where UCF(UCO) is the ultimate cash-flow(control) rights of the largest controlling shareholder. Dependent variable CRASH is a dummy variable that equals one if the firm has at least 1 crash week during a year, and zero otherwise. Logistic regression is used to examine the relationship between control-ownership wedge and stock price crash risk. Results - Using a sample of KOSPI-listed firms in KisValue database for the period 2005-2011, we find that stock price crash risk increases as the disparity increases. Specifically, we find that the coefficient of WEDGE is significantly positive, supporting our prediction. The result implies that as controlling shareholders' ownership increases, controlling shareholders tend to withhold bad news. Conclusions - Our results show that agency problems arising from the divergence between control rights and cash flow rights increase the opaqueness of accounting information. Eventually, the accumulated bad news is released all at once, leading to stock price crashes. It could be seen that companies with high control-ownership wedge are likely to experience future stock price crashes. Our study is related to a broader literature that examined the effect of the control-ownership wedge on stock markets. Our findings suggest that the disparity is a meaningful predictor for future stock price crash risk. The results are expected to provide useful implications for firms, regulators, and investors.
본 연구의 목적은 사람들이 쉽게 접할 수 있는 포털의 뉴스 검색 결과를 활용하여 쉽게 접근, 활용하지 못하는 상수도 누수 관련 정보를 모아 분석하는 것이다. 상수도 시스템의 누수사고 빅데이터 뉴스의 추출을 위한 웹크롤링 기법을 적용하고 정확한 누수사고 뉴스를 획득하고자 알고리즘을 절차화하여 제시하였다. 또한 추출된 누수사고 기사에서 발생일시, 피해영향, 발생지점, 피해원인, 피해시설 등과 같은 추가적인 정보의 획득이 가능하도록 상수도 누수사고 정보 분석에 적합한 데이터 분석 기법을 개발하였으며 그에 따른 적용결과를 제시하였다. 본 연구에서 제안한 빅데이터 기반 누수 분석을 통한 가치 추출은 기존의 상수도통계 결과와 비교를 통한 유의미한 가치를 추출하는 데 1차적 목표가 있으며, 이와 같은 분석 결과를 활용하여 향후 누수 사고 대응에 있어 소비자의 반응에 효과적으로 대응하거나 서비스 수준을 결정하는데 활용할 수 있다. 즉, 이와 같은 분석결과의 제시를 통해 사고와 같은 정보를 대중에 조금더 알려야하는 필요성을 제시하고, 사고 발생시 빠른 대처가 가능할 수 있는 전파 및 대응 체계를 마련하는데 연계활용할 수 있다.
Since emotion, creativity, and imagination has become the source of creating added value, the purpose of this study is to grasp the concept of high concept which has appeared as a major key word of modern culture and analyze the types of emotional expression found in modern fashion. Study methods were focused on literature review and case study. The literature review was conducted by news stories at home and abroad. The examples of case study were collected in fashion collection journals and related Internet web sites with their focus on from 2000 S/S to 2009 F/W to analyze emotional expression found in high concept-reflected fashion. The concept of 'high concept' suggested by Pink, Daniel H. lays on stress on ability to creative emotional value or cultural artistic value hidden behind the functional value, to make stories, and to combine ideas which do not seem to be connected with existing things. As a result of study, The forms of emotional expression found in high concept-reflected fashion included: art collaboration and art inspiration which were expressed through cross-category of culture and art; multi-culture design which expresses a mixture between western fashion and oriental costumes; funology design which expresses efficient value by high technology and fun value through humorous elements; and emotional digital design which can be transformed in function, shape and the use of materials representing light which is effectively used for fashion to represent fantasy or illusion connected with digital technology.
빅데이터 분석의 유용성이 주목을 받으면서 경영학 분야에서도 이를 활용하여 기업의 성과를 예측하고자 하는 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 선행연구들은 주로 뉴스 기사나 SNS 등 기업 외부의 자료에 의존하고 있다. 직원의 만족도나 기업에 대한 직원의 인식, 장단점 평가와 같은 기업 내부의 목소리는 기업가치에 대한 잠재적인 영향력에도 불구하고 상대적으로 확보가 어려워 관련 연구가 아직 충분치 못하다. 이에 본 연구에서는 국내 유가증권시장 상장 기업을 대상으로 임직원의 기업리뷰가 기업가치에 미치는 영향을 살펴보고, 이를 기반으로 기업가치를 예측하는 모형을 구축하고자 한다. 이를 위해 온라인 기업리뷰 사이트인 잡플래닛(Jobplanet)에 2014년부터 2019년까지 전·현직원이 남긴 97,216건의 기업리뷰를 수집하고 동 데이터에 근거하여 머신러닝 기반의 예측 모형을 제안하였다. 제안한 모형 중 LSTM 기반 모형의 정확도가 73.2%로 가장 높았고 MAE 또한 0.359로 가장 낮은 오차를 보였다. 본 연구는 국내에서 머신러닝을 활용한 기업가치 연구 분야에 유용한 사례가 될 것으로 기대한다.
넷플릭스를 대표하는 OTT(Over-The-Top) 서비스의 확산과 코로나19로 인한 사회적 거리두기 현상은 국내 멀티플렉스 영화관에 있어 전반적인 악재로 작용했다. 이에 더해 디지털 시프팅(Digital Shifting) 현상이 가미되며 국내 오프라인 영화관은 새로운 성장의 판로를 모색할 필요성이 대두되었다. 본 연구는 이러한 문제의식 속에서 소비자의 가치 인식이라는 개념에 주목하여 소비자의 가치 인식 유형에 따른 멀티플렉스 영화관의 브랜드이미지와 구매 만족도의 관계를 규명하고자 시도되었다. 총 350명의 연구대상자에게 설문조사를 통해 자료를 표집한 뒤, 연구 모형에 따른 실증분석을 시행한 결과는 다음과 같다. 오프라인 영화 관람객의 가치인식 유형 중 실용성이 브랜드이미지 구축에 대해 가장 강한 영향을 미치고 있었으며, 자기충실성이 오프라인 영화 관람의 구매 만족도에 대해 가장 강한 영향을 미치고 있었다. 또한, 오프라인 영화관의 브랜드이미지는 영화 관람객들의 구매 만족도에 정(+)적 영향을 미쳤다. 본 연구는 이를 토대로 오프라인 영화관의 뉴노멀 시대 속의 새로운 생존 전략을 제시하였다.
공공데이터는 정부 3.0을 기점으로 공급자 위주의 정보 개방에서 국민 개개인 중심의 맞춤형 정보 공유의 형태로 변모했다. 이에 따라 정부는 공공데이터의 가치를 극대화하고 재사용을 높이고자 관련 정책 및 사업을 펼치고 있다. 본 연구는 뉴스에 드러난 공공데이터 관련 이슈를 분석하여 이슈별 정부 기관 및 정부 사업 현황을 알아보고자 한다. 공공데이터를 포함하는 국내 온라인 뉴스와 공공기관 입찰정보를 대상으로 의미망 분석을 실시했으며 도출된 주요 주제어를 공공데이터에 내재된 사회적, 경제적 가치와 연결시키는 작업을 수행했다. 분석 결과 공공데이터 관련 주요 이슈는 공공데이터 접근성 확대, 신기술의 성장, 이해관계자들 간 협력과 갈등, 민간부문의 활용으로 나뉘었으며 이는 각각 투명성, 효율성, 참여성, 혁신 메커니즘과 밀접한 연관성을 보였다. 이슈별 주요 기관으로는 투명성이 기획재정부와 서울특별시, 효율성이 문화체육관광부와 경기도, 참여성이 산업통상자원부와 인천광역시, 혁신이 국토교통부와 경상북도가 해당되었으며 대부분의 이슈들이 정부주도로 형성되고 있었다.
이 연구는 한국 언론과 미국 AP통신의 노근리 양민학살 사건 보도에 어떤 차이가 있었는지 취재원 사용을 중심으로 기사를 분석하고, 그러한 차이를 초래한 원인이 무엇이었는지 매체사회학적 관점에서 살펴보고자 했다. 비교를 위해, AP통신의 보도에 이르기까지 사건의 실체를 다룬 기사들만 선택하여 분석한 결과, 한국 언론은 대부분 매우 적은 수의 취재원을 활용했고, 그것도 피해자 측 취재원에만 의존한 데 반해, AP통신은 피해자와 가해자 양측에서 훨씬 많고 다양한 취재원을 활용했음이 밝혀졌다. 이처럼 한국 언론은 AP통신에 앞서 일찍부터 노근리사건을 보도해왔음에도 불구하고 '취재원의 다양성'을 확보하지 못함으로써 사건의 진실을 온전히 규명하는 데 실패한 것으로 보인다. 노근리사건을 취재했던 기자들과의 인터뷰를 통해 이러한 차이를 가져온 매체사회학적 요인을 분석한 결과, 개인적 차원에서는 한국의 기자들이 AP 기자들에 비해 노근리사건의 뉴스가치를 상대적으로 낮게 평가했던 것으로 확인되었다. 조직 내부적 차원에서는 한국의 언론사가 AP통신과 달리 이러한 종류의 사건을 적절히 다루기 위해 필요한 취재시스템과 인적, 물적 자원을 갖추지 못했고, 또한 입장이 다른 관계자들을 골고루 취재원으로 활용하는 관행도 제대로 확립하지 못한 점이 지적되었다. 그리고 조직 외부적 차원에서는 한국 언론이 민주화에 힘입어 노근리사건과 같은 정치적으로 민감한 문제를 다룰 수 있게 되었음에도 불구하고 기사화 과정에서 여전히 '친미' '반공' 이데올로기에서 비롯된 자아 검열기제에 일정하게 영향을 받은 것으로 나타났다.
Youtube는 낮은 진입장벽과 영상물 규제 기준의 모호함으로 인하여 검증되지 않은 사실을 기반으로 한 가짜뉴스, 편파적 콘텐츠 등이 사실적으로 나타난다. 따라서 본 연구에서는 언론과 Youtube가 개인의 행동에 미치는 영향과 이들의 관계성을 분석하고자 한다. selenium, beautiful soup, Twitter API로 Youtube와 Twitter의 데이터를 무작위로 가져와 가장 자주 언급되는 키워드 31개를 분류한다. 분류된 31개의 키워드를 기반으로 Youtube, Twitter, 네이버 뉴스에서 데이터를 수집 후, NLTK(Natural Language Toolkit)의 Vader 모델로 긍정, 부정, 중립감정을 분류 및 수치화하여 분석 데이터로 사용했다. 데이터들의 상관성을 분석한 결과, 뉴스의 부정수치가 높아질수록 Youtube에서는 긍정적인 콘텐츠가 많아지는 것으로 분석되었다. 본 연구결과로, Youtube는 2차로 가공하여 전달되는 특성으로 인해 뉴스에서 나타나는 감정 지수와 일치하지는 않는다. 즉, 가공된 Youtube 콘텐츠는 소통의 창구인 Twitter의 긍정, 부정수치에도 직관적으로 영향을 미치게 된다. 본 연구결과는 사람들의 흥미와 본능을 자극하여 시선을 끄는 황색언론의 등장으로 정보의 정확한 판단이 어려워진 현 상황에서, 자극적이고 부정적인 영상으로 사회에 악영향을 끼치는 것으로 인식되어있는 Youtube가 도리어 개인의 식별력을 보조하는 역할을 하는 것으로 분석되었다.
사이버모욕죄 보도에서 한국 언론은 핵심 가치(범죄로부터 안전 vs 표현의 자유)와 귀인 양식(일화적 vs 주제적 귀인)측면에서 상반된 프레임을 구축하여 경쟁한 것으로 나타났다. 본 연구는 뉴스 텍스트 내에서 프레임을 구성하는 주요요소로서 핵심 가치와 귀인 양식에 주목하고, 구체적으로 가치가 신념에 대한 중요도 인식과 정서적 반응을 통해 사이버모욕죄에 대한 의견에 미치는 영향력을 탐구하였다. 또한 귀인 양식이 정서적 매개 과정을 통해 의견에 영향을 미치는 과정도 분석되었다. 온라인 실험 결과, 뉴스 프레임에 함축된 핵심 가치가 무엇이냐에 따라 그에 관련된 신념의 중요도가 변화했으며 이는 부분적으로 사이버모욕죄에 대한 의견에 유의미한 영향력을 행사한 것으로 나타났다. 탐색적인 관점에서 분석된 핵심 가치의 정서적 효과는 미약한 수준에서 발견되었는데, '범죄로부터 안전'이라는 가치는 악플러에 대한 분노를 다소 강화시켰으며 이러한 분노 정서는 사이버모욕죄 찬성 의견을 강화시키는 경향을 보였다. 한편, 개인적귀인이 사회적 귀인에 비해 '문제적 개인들'에 대한 분노 정서를 강하게 초래할 것이라는 가정은 입증되지 않았으나, 일화적 프레임은 주제적 프레임에 비해 더 효과적으로 핵심 가치가 함축하는 방향으로 의견에 영향을 미쳤다.
최근 다양한 소셜미디어를 통해 생성되는 비정형 데이터의 양은 빠른 속도로 증가하고 있으며, 이를 저장, 가공, 분석하기 위한 도구의 개발도 이에 맞추어 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 환경에서 다양한 분석도구를 통해 텍스트 데이터를 분석함으로써, 기존의 정형 데이터 분석을 통해 해결하지 못했던 이슈들을 해결하기 위한 많은 시도가 이루어지고 있다. 특히 트위터나 페이스북을 통해 실시간에 근접하게 생산되는 글들과 수많은 인터넷 사이트에 게시되는 다양한 주제의 글들은, 방대한 양의 텍스트 분석을 통해 많은 사람들의 의견을 추출하고 이를 통해 향후 수익 창출에 기여할 수 있는 새로운 통찰을 발굴하기 위한 움직임에 동기를 부여하고 있다. 뉴스 데이터에 대한 오피니언 마이닝을 통해 주가지수 등락 예측 모델을 제안한 최근의 연구는 이러한 시도의 대표적 예라고 할 수 있다. 우리가 여러 매체를 통해 매일 접하는 뉴스 역시 대표적인 비정형 데이터 중의 하나이다. 이러한 비정형 텍스트 데이터를 분석하는 오피니언 마이닝 또는 감성 분석은 제품, 서비스, 조직, 이슈, 그리고 이들의 여러 속성에 대한 사람들의 의견, 감성, 평가, 태도, 감정 등을 분석하는 일련의 과정을 의미한다. 이러한 오피니언 마이닝을 다루는 많은 연구는, 각 어휘별로 긍정/부정의 극성을 규정해 놓은 감성사전을 사용하며, 한 문장 또는 문서에 나타난 어휘들의 극성 분포에 따라 해당 문장 또는 문서의 극성을 산출하는 방식을 채택한다. 하지만 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다. 본 연구는 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다는 인식에서 출발한다. 동일한 어휘의 극성이 해석하는 사람의 입장에 따라 또는 분석 목적에 따라 서로 상이하게 해석되는 현상은 지금까지 다루어지지 않은 어려운 이슈로 알려져 있다. 구체적으로는 주가지수의 상승이라는 한정된 주제에 대해 각 관련 어휘가 갖는 극성을 판별하여 주가지수 상승 예측을 위한 감성사전을 구축하고, 이를 기반으로 한 뉴스 분석을 통해 주가지수의 상승을 예측한 결과를 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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