본 연구는 일상생활에서의 신문 읽기 및 NIE 활동이 체계화되고 활성화되기 위해서는 학교, 지방자치단체나 정부의 적극적인 참여와 협조가 필요하다는 전제 하에, 독서 운동과 NIE 활동 간의 연계 방안을 모색하고 활용하기 위한 방편으로 실시되었다. 이러한 연구 목적 달성을 위하여 문헌 연구와 조사 연구 등이 실시되었으며, 참고 자료를 통해서는 독서 운동과 NIE 활동의 개념, 문제점, 그리고 향후 독서 운동과 NIE 활동의 연계 방안에 도움을 줄 수 있는 시사점을 도출해 보았다. 독서 운동과 NIE 활동의 연계 방안은 다음과 같다. 첫째, 다양한 프로그램을 개발해야 한다. 둘째, 학습 자료를 개발해야 한다. 셋째, 온라인 자료 및 교육프로그램을 구축해야 한다. 넷째, 협력체계를 구축해야 한다. 다섯째, 연수 프로그램을 강화해야 한다. 여섯째, 홍보를 강화해야 한다. 이상과 같은 활성화 방안을 통한 지속적인 논의와 관심을 가지고 독서 운동과 연계한 프로그램이 개발 및 운영될 때 진정한 의미에서의 NIE 활동이 활성화 될 것이다.
The present study examines language used to talk about the global coronavirus pandemic during a three-month period of movement control order in Malaysia. More specifically, a corpus of online letters to the editor of a local popular national newspaper was collected during the time in which the official quarantine instruction was initiated, resulting in a total of 303 online letters written by Malaysians that were analyzed through use of corpus linguistics techniques. For this purpose, the latest version of #LancsBox 5.0 (Brezina et al., 2020) is used to analyze patterns of language surrounding the portrayal of Covid-19 and further visualizing them by use of collocation networks. Findings present 25 statistically significant collocates that share an interesting relationship in revealing what the letters are about and thus, reflecting how Malaysians perceive and receive news about the pandemic during this time. Recurring topics and expressions include describing the virus in terms of metaphorical use of language (Covid-19 does not discriminate), preparing for an economic fallout (Prihatin Economic Stimulus Package), and preference to associate Covid-19 as a pandemic (impacts of the Covid19 pandemic) rather than an outbreak (first/second/third wave of the outbreak). Implications of the study resonates with findings from Azizan et al. (2020) where constructions of positive discourse among Malaysian writers may reflect the culture and society that make up the nation.
A Full text retrieval system is a natural language document retrieval system in which the full text of all documents in a collection is stored on a computer so that every word in every sentence of every document can be located by the machine. This kind of IR System is recently becoming rapidly available online in the field of legal, newspaper, journal and reference book indexing. Increased research interest has been in this field. In this paper, research on full text databases and retrieval systems are reviewed, directions for research in this field are speculated, questions in the field that need answering are considered, and variables affecting online full text retrieval and various role that variables play in a research study are described. Two obvious research questions in full text retrieval have been how full text retrieval performs and how to improve the retrieval performance of full text databases. Research to improve the retrieval performance has been incorporated with ranking or weighting algorithms based on word occurrences, combined menu-driven and query-driven systems, and improvement of computer architectures and record structure for databases. Recent increase in the number of full text databases with various sizes, forms and subject matters, and recent development in computer architecture artificial intelligence, and videodisc technology promise new direction of its research and scholarly growth. Studies on the interrelationship between every elements of the full text retrieval situation and the relationship between each elements and retrieval performance may give a professional view in theory and practice of full text retrieval.
The aim of this paper is to investigate the usage of Korean markers -(n)un and -i/ka in editorial texts focusing on information structure. Noun phrases ending with the markers -(n)un and -i/ka were annotated semi-automatically using a corpus obtained from an online newspaper. Two important factors to determine the choice of markers were examined with the annotated data: referential givenness/newness and position in a sentence. Referential givenness and newness were adopted as indicators of information structure, topic and focus respectively. In addition to quantitative analysis, qualitative analysis was conducted on the selected data. The results suggest that both the marker -(n)un and -i/ka could carry a topic and a focus reading. Sentence position also played a crucial role in determining the marker, and the marker -i/ka was used more frequently in a later position of a sentence than the marker -(n)un.
Nepal is among the richest in terms of water resource availability and it is one of the most important natural resources of the country. Currently, 72% of the population is electrified through the national grid system. The power generation mix into the grid is hydro dominated with minor shares generated from solar and thermal (accounts for less than 1%). To achieve sustainable development in the power sector it is essential to diversify power generation mix into the grid. Knowing the facts, the government has a plan to achieve a 5-10% share of power generation from solar and mix it into the grid system. Solar is the second most abundant, prominent and free source of renewable in the context of Nepal. This study mainly focuses on the grid-connected solar system, its importance, present status, government efforts, and its need. It is based on the review of literature, news published in national newspaper online news and international organization's report.
뉴스 이용 경로가 오프라인 신문에서 온라인 뉴스 매체로 이동하면서, 새로운 여론 형성의 기제로 대두된 댓글에 대한 연구가 많이 이루어져왔다. 댓글에 대한 연구는 주로 댓글의 품질이나 영향력 유무, 여론 형성 기능 등을 중심으로 이루어져왔다. 그런데, 댓글의 여론 형성 기능에 대한 연구 외에, 정치적 민감도가 높은 이슈에 대한 매체별 논조와 개인의 정치성향에 따른 연구는 찾아보기 힘들다. 특히, 이용자의 사회정체성과 정치성향이 그들의 매체선택과 해당 매체에서 접하는 댓글에 대한 인식에 어떠한 영향을 미치는지에 관한 연구는 거의 없었던 것으로 보인다. 이에 본 연구는, 이용자들이 온라인 뉴스 매체와 자신의 정치성향이 유사한 정도에 따라 해당 댓글의 신뢰도, 영향도 등을 다르게 평가하는지에 대해 사회 정체성 이론의 관점에서 살펴보았다. 이를 위해 '개인과 온라인 뉴스 매체 간 정치성향의 유사성'을 독립 변수로 놓고 '댓글에 대한 일반적인 인식'과 '정치성향이 각기 다른 매체의 댓글에 대한 인식'을 종속 변수로 하여 양 변수의 관계를 분석하였다. 동 연구는 댓글 읽기에 초점을 두고 처음으로 정치성향에 따른 매체 이용 패턴과 댓글에 대한 인식을 연구하여 분석했다는 데 학문적 의미를 찾을 수 있을 것이다. 또한, 온라인 뉴스 매체별 댓글 인식의 차이는 댓글 읽기의 중요성과 공론장으로서의 댓글이 유효함을 증명한데 그 의미가 있다.
온라인 뉴스는 기존의 신문을 대체하였고, 우리가 정보에 접근하고 공유하는 방법에 큰 변화를 가져왔다. 뉴스 웹사이트들은 사용자가 댓글을 남길 수 있는 기능을 오랜 시간동안 제공하였고, 그 중 몇몇 뉴스 웹사이트에서는 뉴스 기사들에 대한 사용자의 반응들을 크라우드소싱(crowdsource)하기 시작했다. 감정분석 분야에서는 텍스트에 반영된 감정과 반응들을 컴퓨팅적으로 모델링하기 위한 시도를 하고 있다. 본 연구에서는 뉴스 기사에 대한 반응들이 뉴스 본문과 수학적인 상관관계를 갖는지 밝히기 위해, 사용자로부터 생성된 다섯 가지의 감정 라벨(label)을 사용하여 10가지 카테고리(category)에 해당하는 100,000개 이상의 뉴스 기사들을 분석한다. 본 연구에서는 전처리과정이 최소한으로 필요하고 기계학습이 적용하지 않아도 되는 간단한 감정 분석 알고리즘(algorithm)을 제안한다. 우리는 이 모델이 한국어와 같은 형태론적으로 복잡한 언어에도 효과적이라는 것을 증명한다.
뉴스 이용자들이 뉴스를 읽는 방식이 신문에서 스크린으로 바뀌고 있다. 옥스퍼드 대학 로이터 연구소의 2017년 연구에 따르면 뉴스 소비 중 온라인을 이용하는 비율이 꾸준히 증가하고 있으며 미국인의 51%이상이 소셜미디어를 통해 뉴스를 받아보고 있다. 반면에 신문 구독률은 빠르게 줄어들고 있다. 선행연구에 의하면 문자정보의 이해도는 스크린에서보다 인쇄매체에서 더 높게 나타난다. 온라인 뉴스 매체들은 양질의 뉴스를 전달하기 위해 인포그래픽 뉴스 서비스를 제공하고 있다. 따라서 본 연구에서는 뉴스에서 인포그래픽을 사용하는 것이 독자에게 미치는 영향을 이해하고자 했다. 이를 위해 세 가지 실험이 수행되었다. 인포그래픽의 이해도는 매체에 따라 어떻게 다른지 실증 분석한 결과 스크린보다 인쇄매체에서 이해도가 더 높은 것으로 밝혀졌다. 연구 결과에 따르면 뉴스에서 인포그래픽을 사용하면 인지 효과와 수용의도 측면에서 사용자에게 긍정적인 영향을 미친다. 인쇄 뉴스와 비교할 때 온라인뉴스는 이해력 면에서 효과적이지 않다. 온라인 인포그래픽의 디자인 유형에 따라 퀴즈 정답률에는 차이가 없었지만 지각된 이해도에서는 유의미한 차이가 발견되었다.
Purpose: As comprehensive nursing care service has gradually expanded, it has become necessary to explore the various opinions about it. The purpose of this study is to explore the large amount of text data regarding comprehensive nursing care service extracted from online news and social media by applying a semantic network analysis. Methods: The web pages of the Korean Nurses Association (KNA) News, major daily newspapers, and Twitter were crawled by searching the keyword 'comprehensive nursing care service' using Python. A morphological analysis was performed using KoNLPy. Nodes on a 'comprehensive nursing care service' cluster were selected, and frequency, edge weight, and degree centrality were calculated and visualized with Gephi for the semantic network. Results: A total of 536 news pages and 464 tweets were analyzed. In the KNA News and major daily newspapers, 'nursing workforce' and 'nursing service' were highly rated in frequency, edge weight, and degree centrality. On Twitter, the most frequent nodes were 'National Health Insurance Service' and 'comprehensive nursing care service hospital.' The nodes with the highest edge weight were 'national health insurance,' 'wards without caregiver presence,' and 'caregiving costs.' 'National Health Insurance Service' was highest in degree centrality. Conclusion: This study provides an example of how to use atypical big data for a nursing issue through semantic network analysis to explore diverse perspectives surrounding the nursing community through various media sources. Applying semantic network analysis to online big data to gather information regarding various nursing issues would help to explore opinions for formulating and implementing nursing policies.
본 연구에서는 비정형적인 대용량의 텍스트 자료로부터 유의미한 정보를 추출하는 빅데이터 분석방법 중 텍스트 마이닝을 이용하여 시행 중인 정책과 제도에 대한 시민의견을 모니터링 할 수 있는지 확인하였다. '경기지역화폐'와 관련된 5,108건의 신문기사와 748건의 온라인 카페글을 수집하여 빈도분석, TF-IDF분석, 연관분석, 워드트리 시각화 분석을 수행하였다. 그 결과로 기사에서는 지역화폐의 도입 목적, 제공되는 혜택, 사용방법에 관련된 내용이 많았고 카페글에서는 지역화폐의 실사용과 관련된 내용 위주로 작성이 되어있음을 확인하였다. 또한 지역화폐 활성화를 위해서 뉴스는 정보전달자로서 지역화폐의 홍보에 관여하고 있었고 카페글은 지역화폐 사용자인 시민들의 의견으로 이루어져 사용과 관련된 실제적인 정보 교환의 장으로 기능하고 있었다. 지역화폐뿐만 아니라 다양한 정책과 제도에 관해서도 SNS와 텍스트 마이닝을 통해 시민들의 의견을 수렴하여 효과적으로 활성화시킬 수 있을 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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