• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.49-56
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• 2018

Internet news consumption is rapidly growing in Korea, and majority of that is being done through Naver, Korea's primary search engine. Naver is also the go-to search engine for smartphone use. This study analyzed 824 most popular news accessed via mobile gears; the news items were selected from Naver's 'Daily Top 10 Stories,' dating from March 2016 to December 2016. The results indicate that entertainment news were the most viewed, while political and social issue news were the most liked and commented by mobile users. With regard to news value, 'prominence' and 'impact' were the two most important factors that influenced a user's news selection process in a mobile environment. The degree of a news' 'prominence' was the most important factor that determined the number of views, while 'impact' was critical to determining "the most commented-upon" and "the most liked" news. The results also indicate that mobile news consumers prefer more dramatic storylines and events that incite public anger or grief, threaten the safety of citizens, or evoke emotional sympathy rather than 'hard news' about such subjects as politics and economics.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권11호
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• pp.2966-2986
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• 2023

Climate change is a constant threat to human life, and it is important to understand the public perception of this issue. Previous studies examining climate change have been based on limited survey data. In this study, the authors used big data such as news articles and social media data, within which the authors selected specific keywords related to climate change. Using these natural language data, topic modeling was performed for discourse analysis regarding climate change based on various topics. In addition, before applying topic modeling, sentiment analysis was adjusted to discover the differences between discourses on climate change. Through this approach, discourses of positive and negative tendencies were classified. As a result, it was possible to identify the tendency of each document by extracting key words for the classified discourse. This study aims to prove that topic modeling is a useful methodology for exploring discourse on platforms with big data. Moreover, the reliability of the study was increased by performing topic modeling in consideration of objective indicators (i.e., coherence score, perplexity). Theoretically, based on the social amplification of risk framework (SARF), this study demonstrates that the diffusion of the agenda of climate change in public news media leads to personal anxiety and fear on social media.

• 과학기술학연구
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• 제20권1호
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• pp.39-85
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• 2020

정보기술의 발달과 함께 가짜뉴스가 더욱 심각한 사회문제가 되고 있다. 이 문제는 언론 기관의 사실 검증 노력, 법 규제, 혹은 기술적 해법 등 개별적인 차원의 노력만으로는 제대로 관리되지 못하고 있다. 가짜뉴스의 범람은 사회의 신뢰 구조에 근본적 영향을 미치며, 결국 민주주의의 존립 기반을 위협한다. 그러므로 가짜뉴스 문제해결의 어려움에도 불구하고 어느 사회든 이 문제를 내버려 둘 수 없다. 가짜뉴스 이슈는 단순히 진위판정 문제로 한정할 수 없다. 완전한 가짜뉴스나 완전한 진짜뉴스는 드물기 때문이다. 이 문제를 통해서 우리는 불확실성을 잘 경험하고 있다. 그러므로 가짜뉴스 관리란 가짜뉴스의 완전한 제거를 의미하는 것은 아니다. 또한 가짜뉴스 문제를 개인의 합리성에만 맡길 수 없다. 반복적인 가짜뉴스는 개인의 의사결정을 쉽게 무너뜨릴 수 있기 때문이다. 이를 위해서 사회-기술적 차원의 모색이 요구되며, 다학제적이며 다영역적인 협업이 필요하다. 이 연구에서는 가짜뉴스에 대한 기존의 분석과 대응 노력을 알아보고, 기존 방식의 실패 경험을 토대로, 시민과학의 접근법을 통하여 가짜뉴스 관리를 위한 새로운 공공적 온라인 플랫폼을 제시하고자 한다. 이 모델은 가짜뉴스를 수집하고 분석하고 수용자가 반응하는 과정을 근본적으로 재설계할 것이다. 여러 분야의 사람들이 각자의 역량에 따라서 각자의 여유 만큼의 노력을 동원하여 이 플랫폼에 참여하고 기여할 수 있다.

• 한국언론정보학보
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• 제46권
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• pp.177-211
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• 2009

본 연구의 목적은 포털의 언론으로서의 역할에 대한 논란을 정리해보고 포털 이용자들이 언론으로서 포털의 역할과 기능에 어떻게 인식하고 있는지를 살펴보는 것이다. 아울러 이 연구는 포털 이용자들의 뉴스이용패턴과 뉴스 댓글에 관한 인식을 분석하고자 한다. 이를 위해 주 1회 이상 포털사이트를 이용하고 있는 15세부터 45세 사이의 이용자 1,036명 을 대상으로 온라인설문조사를 실시했다. 그 결과 대부분의 포털이용자들(70.8%)은 포털이 다른 언론사처럼 언론의 역할을 한다고 생각하는 것으로 나타났다. 또한 10명 가운데 6명 가량은 포털 뉴스가 사회의 주요 이슈를 제기한다는 데 동의하고 있었다. 이러한 결과는 포털 이용자들이 언론으로서의 포털의 사회적 영향력과 책임을 중요하게 생각하고 있다는 것을 보여주고 있다. 하지만 40% 가량의 응답자들이 뉴스 댓글로 제시된 정보를 신뢰하지 않는다고 답했고, 댓글은 대부분 아르바이트생들이 쓰는 것으로 여겼다. 또한 10명 중 6명 가량은 댓글이 의도적으로 작성되고 있다고 응답했다. 따라서 포털 뉴스의 신뢰성을 확보하기 위해서는 뉴스 댓글에 대한 품질 관리가 어느 정도 필요하다고 할 수 있다. 포털을 자주 이용하는 사람일수록 포털이 편리하고 사회적 영향력이 크다고 생각함과 동시에 선정적이고 상업적인 면도 있다고 생각했다. 반면, 인터넷 이용을 많이 할수록 포털이 신속하고 편리하며 사회적 영향력이 크다고 생각하는 경향이 나타났다. 하지만 가구소득은 포털의 뉴스역할인식과 통계적으로 유의미한 상관관계가 나타나지 않았다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.267-283
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• 2023

2019년 12월부터 현재까지 지속되고 있는 코로나19 팬데믹으로 인해 대중들은 감염병 대응을 위한 정보를 필요로 하게 되었다. 하지만 소셜미디어에서 유포되는 코로나19 관련 가짜뉴스로 인해 대중들의 건강이 심각하게 위협받고 있다. 특히 코로나19와 관련된 가짜뉴스가 유사한 내용으로 대량 유포될 경우 사실인지 거짓인지 진위를 가리기 위한 검증에 소요되는 시간이 길어지게 되어 우리 사회의 전반에 심각한 위협이 될 수 있다. 이에 학계에서는 신속하게 코로나19 관련 가짜뉴스를 탐지할 수 있는 지능형 모델에 대한 연구를 활발하게 수행해 오고 있으나, 대부분의 기존 연구에 사용된 데이터는 영문으로 구성되어 있어 한국어 가짜뉴스 탐지에 대한 연구는 매우 드문 실정이다. 이에 본 연구에서는 소셜 미디어 상에서 유포되는 한국어로 작성된 코로나19 관련 가짜뉴스 데이터를 직접 수집하고, 이를 기반으로 한 지능형 가짜뉴스 탐지 모델을 제안한다. 본 연구의 제안모델은 언어학적 특성 중 하나인 품사별 빈도 정보를 추가적으로 활용하여, 기존 연구에서 주로 사용되어 온 문서 임베딩 기법인 Doc2Vec 기반 가짜뉴스 탐지 모델의 예측 성능을 제고하고자 하였다. 실증분석 결과, 제안 모델이 비교 모델에 비해 Recall 및 F1 점수가 높아져 코로나19 관련 한국어 가짜뉴스를 보다 정확하게 판별함을 확인하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제18권1호
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• pp.219-234
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• 2019

Fake news threaten democratic elections and causes social conflicts, resulting in major damage. However, the concept of fake news is hard to define, as there is a saying, "News is not fake, fake is not news." Fake news, however, has irreversible characteristics that can not be recovered or reversed completely through post-punishment of economic and political benefits. It is also rapidly spreading in the early days. Therefore, it is very important to preemptively detect these types of articles and prevent their blind proliferation. The existing countermeasures are focused on reporting fake news, raising the level of punishment, and the media & academia to determine the authenticity of the news. Researchers are also trying to determine the authenticity by analyzing its contents. Apart from the contents of fake news, determining the behavioral characteristics of the promoters and its qualities can help identify the possibility of having fake news in advance. The online community has a fake news interception and response tradition through its long-standing community-based activities. As a result, I attempted to model the fake news by analyzing the affirmation-denial analysis and posting behavior by securing the web board crawl of the 'M community' bulletin board during the 2017 Korean presidential election period. Random forest algorithm deemed significant. The results of this research will help counteract fake news and focus on preemptive blocking through behavioral analysis rather than post-judgment after semantic analysis.

• 스마트미디어저널
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• 제6권3호
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• pp.41-48
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• 2017

Event detection using social media has been widespread since social network services have been an active communication channel for connecting with others, diffusing news message. Especially, the real-time characteristic of social media has created the opportunity for supporting for real-time applications/systems. Social network such as Twitter is the potential data source to explore useful information by mining messages posted by the user community. This paper proposed a novel system for temporal event detection by analyzing social data. As a result, this information can be used by first responders, decision makers, or news agents to gain insight of the situation. The proposed approach takes advantages of deep learning methods that play core techniques on the main tasks including informative data identifying from a noisy environment and temporal event detection. The former is the responsibility of Convolutional Neural Network model trained from labeled Twitter data. The latter is for event detection supported by Recurrent Neural Network module. We demonstrated our approach and experimental results on the case study of earthquake situations. Our system is more adaptive than other systems used traditional methods since deep learning enables to extract the features of data without spending lots of time constructing feature by hand. This benefit makes our approach adaptive to extend to a new context of practice. Moreover, the proposed system promised to respond to acceptable delay within several minutes that will helpful mean for supporting news channel agents or belief plan in case of disaster events.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권4호
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• pp.179-188
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• 2023

최근 가짜뉴스는 뉴스 콘텐츠 형식을 가장하고 중요한 사건이 발생할 때마다 등장하여 사회적 혼란을 초래한다. 이에 가짜뉴스를 탐지하기 위한 연구로 인공지능 기술이 사용된다. 자연어 처리를 통해 가짜뉴스를 자동으로 인지 및 차단하거나, 네트워크 인과 추론과 결합함으로써 허위 정보를 확산시키는 소셜미디어 인플루언스 계정을 감지하는 등의 가짜뉴스 탐지 접근법이 딥러닝을 통해 구현될 수 있었다. 그러나 가짜뉴스 탐지는 여러 자연어 처리 분야 중에서도 해결이 어려운 문제로 분류된다. 가짜뉴스가 가지는 형식 및 표현의 다양성으로 특성 추출의 난도가 높고, 뉴스가 속한 범주에 따라 하나의 특성이 서로 다른 의미를 가질 수도 있는 등 다양한 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 가짜뉴스를 탐지하기 위한 추가적인 식별 기준으로 감성 변화 패턴을 제시한다. 합성곱 신경망을 가짜뉴스 데이터 세트에 적용하여 콘텐츠 특성에 기반한 분석을 수행하고, 감성 변화 패턴을 추가로 분석함으로써 성능이 개선된 모델을 제안한다. 뉴스를 구성하는 문장에 대하여 감성 극성을 산출하고 장단기 메모리를 적용함으로써 문장 순서에 의존적인 결괏값을 얻을 수 있다. 이를 감성 변화의 패턴으로 정의하고 뉴스의 콘텐츠 특성과 결합하여 가짜뉴스 탐지를 위한 제안 모델의 독립변수로 활용한다. 제안 모델과 비교 모델을 딥러닝으로 학습시키고 가짜뉴스 데이터 세트를 이용한 실험을 진행하여 감성 변화 패턴이 가짜뉴스 탐지 성능을 개선할 수 있음을 확인한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.1419-1426
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• 2015

Distinguishing border between news and advertising is disappearing. Traditional journalism considered editorial part deals news and ad part handle commercial messages. But now this classification is meaningless. Current news consumers do not separate advertising content and non-advertising content. In Korea, making fake news or paid news pages is becoming social problem. Fake news uses various camouflages to pretend to be real news. This paper descriptively analyzed Korean fake news cases and suggested some guidelines for publishing news. We analyzed 3 major newspaper web sites from July to September, 2014. These three newspapers publish section pages everyday containing fake news or sponsored news. Totally more than one thousand articles were selected for content analysis. We coded the numbers of fake news, day of the week, the rate of sponsored news, average fake news publication number per pages, the conformity between news and advertising, and the type of fake news. We also coded the number of sponsored news article in day sections. We used method of comparing the advertising contents and news articles. As a result, 24.8% of news article were published for the advertising sponsors. Advertorial or fake news were sometimes arranged same pages the same day. We coded the conformity between same advertising and news content. More than 60 percent (60.9%) of fake news match with their sponsors. PR style of fake news is top and advertising type of fake news is the lowest.

• 한국안전학회지
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• 제38권6호
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• pp.50-59
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• 2023

As the diversity of disasters continues to increase, the concept of "complex disasters" has gained prominence in various policies and studies related to disaster management. However, there has been a certain limitation in the availability of the systematic statistics or data in advancing policies and research initiatives related to complex disasters. This study aims to analyze the macro-level characteristics of the complex disasters that have occurred domestically utilizing a 30-year span of a news data. Initially, we categorize the complex disasters into the three types: "Natural disaster-Natural disaster", "Natural disaster-Social disaster", and "Social disaster-Social disaster". As a result, the "natural diaster-social disaster" type is the most prevalent. It is noted that "natual disaster-natural disaster" type has increased significantly in recent 10 years (2011-2020). In terms of specific disaster types, "Storm and Flood", "Collapse", "Traffic Accident", "National Infrastructure Paralysis", and "Fire⋅Explosion" occur the most in conjunction with other disasters in a complex manner. It has been observed that the types of disasters co-ocuuring with others have become more diverse over time. Parcicularly, in recent 10 years (2011-2020), in addition to the aforementioned five types, "Heat Wave", "Heavy Snowfall⋅Cold Wave", "Earthquake", "Chemical Accident", "Infectious Disease", "Forest Fire", "Air Pollution", "Drought", and "Landslide" have been notable for their frequent co-occurrence with other disasters. These findings through the statistical analysis of the complex disasters using long-term news data are expected to serve as crucial data for future policy development and research on complex disaster management.