• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.30-45
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• 2022

본 연구에서는 텍스트마이닝을 활용해 한국과 미국의 온라인 뉴스와 포럼에서 산업수학과 관련한 이슈를 파악하고, 그 결과를 비교 분석하였다. 이를 위해 한국의 주요 포털 사이트인 네이버의 뉴스 기사, 클리앙의 게시글과 댓글, 그리고 미국의 New York Times와 CNN의 뉴스 기사, Reddit의 게시글과 댓글에서 산업수학과 관련한 텍스트 데이터를 수집하여 구조적 토픽모델링 분석을 수행하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 한국의 뉴스는 산업수학의 필요성과 정부의 지원 측면에 대해, 미국에서는 산업수학이 활용되는 다양한 분야에 대해 다루는 것으로 나타났다. 둘째, 한국에서는 온라인 뉴스와 포럼에서 각기 다른 주제로 동일한 개수의 이슈가 나타났지만, 미국에서는 온라인 포럼보다 뉴스 기사에서 더 많은 이슈를 다루고 있는 것으로 나타났다. 이를 토대로 한국에서 산업수학이 정착하는 데 있어 연구자들에게는 학술적, 그리고 정부에는 실무적 시사점을 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1751-1754
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• 2022

The news articles collected with keyword "non face-to-face" were analyzed through topic modeling applied with LDA algorithm. In this study, collected articles were divided into two periods, period 1(the beginning of COVID-19 spread) and period 2(the end of COVID-19 spread), according to issued date of the articles. The articles of period 1 showed support for non-face-to-face treatment, smart library, the beginning of the online financial era, non-face-to-face entrance exam and employment, stock investment for main topic words. And the articles of period 2 showed conversion to non face-to-face classes, increasing unmanned stores, online finance, education industry, home treatment for main topic words. Also, further issues were discussed through visualization of topic words. These results provide evidence that education and unmanned business in non-face-to-face industries are growing.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제30권4호
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• pp.719-740
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• 2020

The stock market changes continuously as new information emerges, affecting the judgments of investors. Online news articles are valued as a traditional window to inform investors about various information that affects the stock market. This paper proposed new ways to utilize online news articles with technical indicators. The suggested hybrid model consists of three models. First, a self-attention-based convolutional neural network (CNN) model, considered to be better in interpreting the semantics of long texts, uses news content as inputs. Second, a self-attention-based, bi-long short-term memory (bi-LSTM) neural network model for short texts utilizes news titles as inputs. Third, a bi-LSTM model, considered to be better in analyzing context information and time-series models, uses 19 technical indicators as inputs. We used news articles from the previous day and technical indicators from the past seven days to predict the share price of the next day. An experiment was performed with Korean stock market data and news articles from 33 top companies over three years. Through this experiment, our proposed model showed better performance than previous approaches, which have mainly focused on news titles. This paper demonstrated that news titles and content should be treated in different ways for superior stock price prediction.

• 이베로아메리카
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• 제16권2호
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• pp.151-188
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• 2014

This work aims to describe pragmatic strategies and linguistic features of replies that occur in the comment section of online newspapers. The dominant media in this digital age is the Internet and its rapid development and expansion of use have contributed not only to the change of the form of production of journalistic texts, but also to the consumption of those texts. In the past, the news was transmitted in a unidirectional way but now readers of online newspapers do not remain passively reading the articles. They actively participate in the exchange of opinions with other readers. The individual consumption of journalistic texts has become a collective and social act. The purpose of the study is to investigate the communication intention of the users of comment sections and analyze the linguistic formulation of replies. We attempt to discover specific aspects of replies and responses for online newspaper articles, considering them as an independent type of Computer Mediated Communication (Internet Mediated Communication). Observing language attitudes appearing in the electronic environment and discovering the characteristics of the Spanish language on the Internet will allow us to contribute to understand the theoretical aspects related to the CMO better.

• 지식경영연구
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• 제14권4호
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• pp.1-17
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• 2013

As online communities proliferate, online news sites have received great attention in news media research. Although most of the online news sites provide contents for free, some have adopted the Pay-What-You-Want (PWYW) model by offering a voluntary payment option to the readers. In this study, we investigate the factors which influence subscribers' voluntary payment behavior on an online news site. Drawing upon both the Stimulus-Organism-Response (SOR) framework and the Elaboration Likelihood Model (ELM), we hypothesize that appreciation has a direct effect on the subscribers' voluntary payment behavior, whereas central factors (positive emotional content, cognitive content) and peripheral factors (news sharing, news article length) of the news articles have indirect impacts on voluntary payment behavior through the enhanced appreciation. Based on an empirical analysis of 172 news articles from the Korean online news site that adopted the PWYW pricing model (i.e., Ohmynews.com), we find that appreciation plays a critical role in voluntary payment behavior and that peripheral factors have significant impacts on appreciation. However, the impacts of central factors on appreciation are not found. By identifying influencing factors of subscribers' voluntary payment behavior on online news sites for the first time, this paper suggests a prospective alternative profit model for online news providers faced with fierce competition.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.40-51
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• 2012

한국의 온라인 토론게시판은 의견 공유뿐 아니라 여론 형성과 참여를 위한 공간으로 활발히 사용되고 있다. 토론게시판에서 어떤 글은 사회적 정치적 이슈를 몰고 다니기도 하고 어떤 글은 사용자의 관심을 끌지 못하기도 한다. 본 논문에서는 한국의 유명 토론게시판인 다음 아고라와 서프라이즈에서 수집한 글의 통계적 정보를 이용하여 글의 인기를 분석하고 인기글을 예측하기 위한 예측모델을 제안한다. 분석결과 아고라는 87.52%의 글이 게시판에 제출된 후 하루가 지나기 전에 글의 인기가 끝나고 있었지만 서프라이즈는 39%의 글이 4일 이상 인기가 지속되고 있었다. 그렇지만 글의 인기기간과 조회수의 상관관계는 낮았다. 조회수 증가가 오랫동안 지속된다고 해서 최종 조회수가 높다는 것을 의미하지는 않는다. 본 논문에서는 분류와 예측 분야에서 잘 알려진 SVM 모델과 유사매칭 모델, 그리고 새롭게 제안한 예측 모델 '베이스 라인'을 이용하여 인기글을 예측하고 평가하였다. SVM 모델이 F-measure와 정밀도에서 유사매칭과 베이스라인보다 우수하였으며, 베이스라인이 실행시간에서 가장 우수한 성능을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.159-171
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• 2022

본 연구는 2010년 이후 매년 평균 745개씩 증가해 2021년 약 1만 개에 이르고 있는 인터넷신문을 대상으로, 유명인 SNS를 활용해 기사화하는 문제를 살펴보았다. 인터넷신문사 40개를 선정해 2021년 7월 생산된 202,730개 기사를 분석하였다. 분석 결과, 전체 기사의 1.27%(2,582개)가 유명인 SNS 활용기사였다. 이는 평균적으로 1개 인터넷신문이 하루에 2.08개, 한 달에 64.7개의 유명인 SNS 활용기사를 생산하고 있음을 나타낸다. 정치인(39.8%), 인플루언서(6.5%)의 SNS보다 연예인 SNS(53.7%)가 많이 사용되고 있었다. 연예인과 인플루언서 SNS 활용기사의 경우, 인스타그램(69.1%, 57.1%)의 활용도가 높았고, 대부분은 근황/동정, 일상/여행/음식 등 신변잡기와 관련된 내용이었다. 정치인 SNS 활용기사의 경우에는 페이스북(70.4%)의 활용도가 높았고, 사회/정치 문제에 대한 견해, 폭로/비방/설전 등의 내용이 주를 이루었다. SNS 활용기사의 평균 길이는 536자로, 국내 종합지 1면 기사의 평균(952자) 보다는 짧고, 모바일기기 화면에 들어가는 350자 보다는 약간 긴 것으로 파악되었다. 이러한 SNS 활용기사의 문제점은 추가적인 취재 없이 이미 SNS에 공개된 내용만으로 작성되는 것이 대부분(88.4%)이며, SNS를 활용한 기사임에도 정확한 출처를 밝히지 않은 경우가 14%에 달한다는 것이다. 40개사 분석 결과를 인터넷신문 1만 개 시대에 적용해 그 함의점을 제시하였다.

• 한국경영과학회지
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• 제41권2호
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• pp.81-100
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• 2016

Much effort has been exerted to analyze online texts and understand how empirical results can help improve sales performance. In this research, we aim to extend this stream of research by decomposing online texts based on text sources, namely, companies and consumers. To be specific, we investigate how online texts driven by companies differ from those generated by consumers, and the extent to which both types of online texts have different effects on online sales. We obtained sales data from one of the biggest game publishers and merged them with online texts provided by companies using news articles and those created by consumers in user communities. The empirical analyses yield the following findings. Word visualization and topic analyses show that firms and consumers generate different contexts. Specifically, companies spread word to promote their own events whereas consumers produce online words to share winning strategies. Moreover, online sales are influenced by consumer-generated community topics whereas firm-driven topics in news articles have little to no effect. These findings suggest that companies should focus more on online texts generated by consumers rather than spreading their own words. Moreover, online sales strategies should take advantage of specific topics that have been proven to increase online sales. In particular, these findings give startup companies and small business owners in variety of industries the advantage when they use the online channel for distribution and as a marketing platform.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.8195-8209
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• 2015

본 논문의 연구 목표는 뉴스 가치 평가에 근거한 중요 뉴스 자동 추천 및 개인화 방안을 제시하는 데에 있다. 뉴스 가치 평가는 전통적인 오프라인 신문에서 편집장들이 1면 뉴스를 선정할 때 사용하는 접근법으로 본 논문에서는 이를 시스템적으로 구현하는 방안을 제시한다. 이렇게 함으로써 콘텐츠 주제에 대한 전통적인 개인 선호 성향과는 다르게 뉴스의 사회적 가치에 대한 관심 성향을 기준으로 중요 뉴스를 선별할 수가 있다. 뉴스의 사회적 가치는 지면 신문의 기존 연구에서 제시한 사회적 중요도, 새로운 볼거리, 수용자 관련성, 인간적 흥미 4가지 기준을 준용하였고, 본 연구에서는 이를 시스템적으로 적용하기 위한 절차적, 구조적 방안을 도출하였다. 중요 뉴스의 선별 과정은 뉴스의 가치 평가를 위한 과정과 평가된 결과를 개인화하는 과정으로 구성된다. 실험을 통해 특정 시점에서의 각 온라인 뉴스 서비스들의 중요 뉴스들과 본 논문에서 제시한 기법을 통해 선별된 중요 뉴스들에 대한 사용자 만족도를 비교 평가하여 본 연구에서 제안하는 방법이 더 효과적임을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.75-100
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• 2018

최근 웹툰, 음원, 동영상, 게임, 교육, 앱 등 많은 콘텐츠 기업에서 콘텐츠 유료화 정책을 추진하고 있으나, 무료 콘텐츠에 익숙한 독자들의 문화적 관성이 온라인 콘텐츠의 유료화 전환에 많은 어려움을 주고 있다. 특히 온라인 뉴스 콘텐츠는 포털 사이트를 통해 무료로 배포되고 있어 유료화에 대한 독자들의 거부감이 다른 온라인 콘텐츠 보다 더욱 심한 실정이다. 이러한 문제 해결을 위해 학계 및 산업계에서 온라인 콘텐츠의 유료화 방안에 대한 연구가 다양한 차원에서 진행되었다. 최근에는 일부 온라인 뉴스 매체를 중심으로 독자들이 자발적으로 마음에 드는 뉴스 콘텐츠에 대해 원하는 만큼의 구독료를 지불하게 하는 Pay-What-You-Want (PWYW) 지불모델을 적용하는 시도가 이뤄지고 있다. 이에 본 연구는 PWYW 모델의 성공적인 정착을 위한 선결요인으로 독자의 자발적 독자구독료 지불행위에 영향을 미치는 온라인 뉴스 콘텐츠의 체계적 속성을 도출하고, 각 속성 및 하위 속성의 상대적 중요도를 비교 분석하였다. 좀 더 구체적으로, 선행연구 분석을 통해 기사제목 유형, 기사 이미지 자극성, 기사 가독성, 기사 유형, 기사 지배적 정서, 기사 내용-이미지 유사성 등 총 여섯 가지의 온라인 뉴스 콘텐츠의 체계적 속성을 도출하였으며, 내용분석(content analysis)을 통해 각 기사의 속성값을 측정하고 이를 기반으로 컨조인트 분석(conjoint analysis)을 실시하여 속성 간 상대적 중요도를 계산 및 검증하였다. PWYW 모델이 적용된 온라인 뉴스 콘텐츠 379개에 대한 컨조인트 분석 결과, 기사 가독성, 기사 내용-이미지 유사성, 기사제목 유형 등의 순으로 자발적 독자구독료에 큰 영향을 주는 것으로 분석된 반면, 기사 유형, 기사 지배적 정서, 기사 이미지 자극성 등은 상대적으로 낮은 중요도를 보이는 것으로 조사되었다. 본 연구는 내용분석과 컨조인트 분석을 동시에 실시하여 온라인 뉴스 콘텐츠에 대한 자발적 지불의도에 영향을 미치는 체계적 요인을 도출하고, 그 상대적 중요도까지 살펴보았다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 온라인 뉴스 콘텐츠 제작자 및 사이트 운영자들로 하여금 독자들의 자발적 지불을 유도할 수 있는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 그 실무적 의의가 있다.