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.
본 연구는 인공지능(AI) 기술을 기반으로 제작된 뉴스 앵커의 시청자 수용에 영향을 미치는 선행 요인 조사를 목적으로 하였다. AI 뉴스 앵커에 대한 지각된 신뢰와 지각된 유용성, 의인화, 사회적 실재감, 그리고 이해도를 포함하는 5개의 선행요인이 사용자 수용에 영향을 미칠 것으로 예상하였다. 그리고 AI 뉴스 앵커로부터 지각하는 능력과 호의, 진실성은 신뢰를 형성하는 선행요인으로 예측하였다. 연구모형과 연구가설을 통계적 유의수준에서 검증하기 위하여 513명의 조사 대상자로부터 설문 데이터를 수집하였다. 데이터의 정규성과 동일방법편의, 내적 일관성 평가와 함께 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 포함한 척도 순화 프로세스를 수행하였다. 구조방정식 모형 분석을 수행한 결과, AI 뉴스 앵커로부터 지각하는 신뢰와 지각된 유용성, 의인화는 시청자 수용에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 AI 앵커로부터 지각한 능력과 진실성은 신뢰에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 평가되었다.
본 연구는 온라인에서 토론이 제대로 이루어지는 지 알아보기 위해 대선 관련 인터넷 뉴스에 달린 댓글과 대댓글을 비교 분석하였다. 하버마스의 공론장 이론에 따르면 토론이란 참여자들이 자유로운 의사소통을 통해 숙의 과정을 거쳐 사회적 합의를 이루고자 하는 노력이다. 만약 인터넷 공간에서 댓글을 작성하는 행위를 통해 서로 상호작용과 토론이 일어난다면 댓글과 대댓글은 토론의 진행과정에 따라 구조적, 내용적 측면에서 일정한 차이를 보일 것이다. 본 연구는 그 차이를 가설로 설정하고 검증을 위해 다음뉴스 포털에서 4만여개의 댓글을 수집하였다. 관련 뉴스의 주제는 대통령 선거로 하였는데 이는 전국민이 관심을 갖고 있고 따라서 댓글이 활발하게 달리는 주제이기 때문이다. t검정과 토픽모델링을 이용하여 분석한 결과, 가설은 모두 채택되었으며 댓글을 통해 온라인 토론이 진행된다는 것을 보여주었다. 본 연구는 온라인 댓글이 사람들의 스트레스 해소를 위한 서로 연결성 없는 무질서한 발언들이 아니라, 일정한 방향성을 가지고 사회적 합의를 향해 나아가는 숙의과정이라는 것을 이론적, 실질적으로 보여주었다.
Previous research assessed media reporting on nuclear accidents and risks, whilst studies about the Fukushima accident focused on the impact of the Internet on coverage of the incident. However, little research has addressed news framing or comparisons of the perceptions of journalists in relation to reporting nuclear accidents. The aim of this study is to apply framing analysis to news content in The New York Times, the Los Angeles Times, and USA Today about the Fukushima accident. It explores the question of how journalists view reporting on complex events. Content analysis of these three newspapers shows that conflict, responsibility, and economic consequences were the most frequently used frames. According to the journalists interviewed, the biggest problem was the inability to assess information due to contrary positions held by experts. It is argued that the Fukushima accident was framed as a conflict of experts and officials' opinions, utility and government officials' responsibility, and economic consequences for the United States. Adherence to professional norms of objectivity and impartiality was signified as the best approaches to risk reporting.
This research is a combination of qualitative and quantitative methods. It analyzed reputation factors for the personal branding of journalists in Thailand. Research tools were in-depth interviews and an online questionnaire with 33 variables. Eleven journalists and informed sources were interviewed. A total of 1,262 survey respondents were divided into three groups including 586 recipients, 416 news people, and 260 academics. Data were analyzed using content analysis and factor analysis. It was found that the reputation factors for the personal branding of journalists in Thailand consisted of 1) the professionalism in rich and reliable news reporting, 2) the ability to use communication technology that increases prominence and career opportunities 3) the social responsibility in reporting news events, 4) the key opinion leaders who speak up for people to monitor in the government for peace in society, and 5) the use of experience in developing news reporting capabilities.
이 연구는 2006년부터 2015년까지 최근 10년간 뉴스 보도를 다룬 국내 학술 논문의 주제어에 대한 연결망을 통해 연구의 흐름과 경향을 살펴보았다. 총 1,108편의 논문에 제시된 4,410건의 주제어 연결망 분석을 실시한 결과, 국내 언론 보도를 다룬 연구에서 프레임, 의제설정, 제삼자효과, 선택적노출, 이용과충족 등이 주요 이론으로 다뤄진 것으로 나타났다. 이중 프레임에 대한 연구가 압도적으로 많았다. 연구영역으로는 정치, 경제, 과학보도, 국제뉴스 및 관광 등을 다루었으나, 문화, 스포츠 및 생활뉴스 등의 분야에 대한 연구는 나타나지 않았다. 매체별로는 전통매체와 새로운 매체에 대한 연구가 모두 활발하게 이뤄졌다. 특히 방송뉴스와 온라인뉴스 및 소셜미디어에 대한 연구가 빈번하게 나타났다.
This study analyzes the current status of drone journalism in Korean broadcasting industry, with a case study of TV Chosun Company's drone use for news gathering. It analyzes TV Chosun's record of drone logs between 2014 and 2018. The log consists of date, time, news content, users, machine and on-air date. In 2014, the total of 31 cases of using drones for news gathering is identified, while in 2018, the frequency increases to 60, with a gradual, annual increase, making the total frequency of 160, during the period between 2014 and 2018. This means that the broadcasting company used the drone news gathering system every week. The analysis also reveals that the company used this drone news gathering system mostly in the metropolitan area in Korea, amounting to more than 76 per cent of its total use: 31.3 per cent in Seoul, 36.9 per cent in Kyunggi, and 8.1 percent in Incheon. The system was more frequently used in the summer and autumn than the winter and spring. Interestingly, it was first popularly used for disaster related news, but the use of drone for social and other issues is increasing every year, which may imply its diverse use in the future.
With many consumers being exposed to news via social media platforms, news organizations are challenged to attract visitors and generate revenue during visits to their websites. They therefore need detailed information on how to write articles and headlines to increase visitors' engagement with the content to drive advertising revenues. For those news organizations whose business model depends mainly on advertisements, rather than subscriptions, it is particularly crucial to understand what makes the website attractive to their visitors, what drives users to stay on the website, and what factors affect a user's exit decision. The current research examines individual news consumers' choices to find patterns of increase or decrease in user engagement relative to a variety of topics, as well as to the mood or tone of the content. Using clickstream data from a major news organization, the authors develop a user-level dynamic model of clickstream behavior that takes into account the content of both headlines and stories that visitors read. The authors find that readers appear to exhibit state dependence in the tone of the articles that they read. They also show how the topics expressed in headlines can affect the amount of content readers consume when visiting the news organization to a much larger degree than the topics expressed in the content of the article. Online publishers can make use of such findings to present visitors with content that is likely to maintain and/or increase their engagement and consequently drive advertising revenue.
본 연구는 한반도 운하 건설에 대한 사회적 갈등문제에 대하여 국내 주요 언론들이 어떠한 시각에서 해석하고 평가함으로써 이슈에 대한 성격을 어떻게 규정하는지 살펴보았다. 이를 위하여 분석대상으로 국내 대표신문인 "조선일보", "한겨레신문", 그리고 "한국일보"를 통해 보도된 한반도 운하관련 뉴스 총 961건을 바탕으로 뉴스프레임 분석을 실시하였다. 분석결과, 정부주도 대형 국책공사의 성격상 스트레이트 뉴스 비율이 가장 높았다. 대운하관련 기사에 대한 프레임 분석결과, 정책집행, 경제적 결과 그리고 생태 환경프레임 비율이 상대적으로 높았다. 신문사별로 "조선일보"는 경제적 결과가, "한겨레신문"은 생태환경이, 그리고 "한국일보"는 정책집행 관련 프레임 비율이 높은 것으로 조사되었다. 주요 이익집단에 대한 분석을 살펴보면, 한반도 대운하 사업주체인 정부 여당 관련 보도빈도가 매우 많았다. "조선일보"는 경제 전문가 집단의 비율이 높은 것을 나타났고, "한겨레신문"은 생태 환경 관련 전문가 집단의 비율이 상대적으로 높았다. 이어서 주요행위자 프레임 분석으로는 정부의 권위적 정책집행과 경제적 결과 프레임에 대한 보도비율이 매우 높았다. 이는 대운하 건설 주체인 정부가 대국민을 상대로 운하건설에 대한 정당성과 필요성이 아닌 권위적이며 일방적으로 밀어 붙이고 있다는 뜻이기도 하다. 마지막으로 신문사별 틀 짓기 행위 프레임에 대한 특성을 살펴보면, "조선일보"는 정부의 열망과 성과 프레임의 비율이 높았으며, "한겨레신문"은 손익 프레임과 과정 프레임이 그리고 "한국일보"는 정부의 집행과정과 실체에 대한 갈등과 분쟁에 대한 보도비율이 높은 것으로 조사되었다.
가짜 뉴스는 정보화 시대라는 현대사회의 특성에 의해 진위 여부의 검증과는 상관없이 빠른 속도로 확대, 재생산되어 퍼진다. 전체 뉴스의 1%를 가짜라고 가정했을 경우 우리사회에 미치는 경제적 비용이 30조 원에 달한다고 하니 가짜 뉴스는 사회적, 경제적으로 매우 중요한 문제라고 할 수 있다. 이에 본 연구는 뉴스의 진위 여부를 신속하고 정확하게 확인하고자 자동화된 가짜 뉴스 탐지 모델을 개발하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 크롤링(crawling)을 통해 진위 여부가 밝혀진 뉴스 기사를 수집하였고, 워드 임베딩(Word2Vec, Fasttext)과 딥러닝 기법(LSTM, BiLSTM)을 이용하여 가짜 뉴스 예측 모델을 개발하였다. 실험 결과, Word2Vec과 BiLSTM의 조합이 가장 높은 84%의 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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