• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제6권2호
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• pp.65-71
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• 2018

In the digital era, news consumption is not confined in geological boundaries. Technological advances bring the instant dissemination of news into life and allow news audience to consume events that occur far away almost in real time. The transmission has blurred the boundary between traditional media and new media, and the one between physical and virtual world. That is, what if a journalist applies news framing to the news translation process? This paper aims to investigate the gap between the ST and the TT created when the source news texts undergo a translation process. To achieve this aim, the appraisal theory developed by White (2003) is employed to identify a difference between the ST and the TT. Furthermore, we have attempted to identify differences between soft news stories and hard news stories while the STs from both news stories are translated into the TTs. Two time-sensitive events, Hugh Grant's marriage and a U.S. and North Korea summit, were selected. The former (a soft news story) is extracted from the Telegraph and the latter (a hard news story) is from the Washington post. As a result, it was found that such strategies as attitude, engagement, and judgment were used when the source news texts from the hard news story are translated into the target news texts. Under the appraisal theory, the strategies involve evaluative language which refers to positive or negative language that judges the worth of entities. In general, it is said that a journalist frames the SS (especially from the hard news story) to convey his ideology to news consumers. Hypothetically, we assume that a similar framing process takes place in deriving the TT from the SS of the hard news story. Thus, we could conclude that the TT from the hard news story differs from the TT from the soft news story and that the difference can be explained within the framework of White's appraisal theory.

• International Journal of Contents
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• 제13권1호
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• pp.1-8
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• 2017

The study aims to reveal the differences in the factors influencing portal news and news site application usages on smartphones in regard to political discussion networks, news use across multiple media platforms and news genre consumption. The results demonstrate that those factors affected both types of application usages in a different manner when controlling for demographics. The more participants conversed politics with homogeneous networks, the more they used portal news on smartphones. Conversely, the more political discussion with heterogeneous networks, the more they used news site application on smartphones. The more frequently Internet and mobile phone were employed for news source and the more soft news genre was consumed, the more the portal news application was used. However, the more frequently traditional and social media were employed for news source and the more hard news consumed, the more news site application was used. The findings imply that portal news application users may increase their likelihood of soft news consumption using Internet and mobile phones for political discussion with close social relations, while news site application users may increase their likelihood of hard news consumption using traditional and social media for political discussion with distant social relations.

• 한국언론정보학보
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• 제61권
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• pp.74-97
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• 2013

21세기 들어 아시아가 빠르게 발전하고 있다. 한국과 아시아 국가 사이에 인적, 물적 교류도 크게 늘고, 한국이 다문화사회로 접어들면서 아시아에 대한 우리 국민들의 올바른 이해가 더욱 중요해졌다. 이를 위해서는 한국신문의 아시아에 대한 보도양상이 중요하다는 문제의식에서 조선일보, 동아일보, 한겨레신문, 경향신문 등 4개 신문이 2011년에 보도한 1786개의 국제뉴스 내용을 분석해서 아시아와 서구에 대한 보도양상의 차이와 이유를 알아봤다. 보도량에서는 아시아(45.7%)보다 서구(54.3%)뉴스가 많았다. 아시아 뉴스에서는 부정적인 뉴스가 가장 많았으나, 서구 뉴스에서는 부정적인 뉴스가 가장 적고 중립적 또는 긍정적인 뉴스가 가장 많아 한국신문은 아시아보다 서구에 대해 긍정적인 보도태도를 보였다. 국제뉴스를 도덕 정의, 정치, 경제 과학, 사회, 외교 국방, 인간적 흥미, 인물 등 7개의 주제로 분류했다. 주제별 보도량을 보면 아시아에 대해서는 외교 국방, 도덕 정의, 정치 등 경성기사를 많이 보도했다. 서구에 대해서는 경성기사 이외에 인간적 흥미, 인물 등 연성기사도 많이 보도해 아시아보다는 다양한 뉴스를 전달했다. 경성기사에서는 부정적인 태도가 가장 많았고, 연성기사에서는 긍정 또는 중립적인 태도가 가장 많았다. 그 결과 한국신문의 국제뉴스는 아시아에 대해 부정적이고, 서구에 대해 긍정적인 보도태도를 나타내게 됐다. 미디어, 정부, 민간조직, 개인, 자료 등 5개의 핵심 정보원 가운데 미디어만이 서구와 아시아에 대한 보도태도의 차이에 영향을 주고 있었다. 아시아 미디어 정보원은 서구 미디어보다 아시아에 대해 긍정적인 보도를 많이 했다. 서구 미디어 정보원은 아시아에 대해서는 부정적, 서구에 대해서는 중립적인 보도를 많이 했다. 그런데 한국신문은 동아시아를 제외한 지역의 뉴스에서는 전적으로 서구미디어를 핵심 정보원으로 활용했다. 이에 따라 한국신문의 국제뉴스는 서구중심적이 되고, 아시아에 더 부정적인 보도를 많이 하게 되었다. 한국신문의 서구와 아시아에 대한 보도양상은 많이 보도한 주제와 외국 미디어 정보원 의존 형태에 따라 달라졌다. 한국신문은 특파원 등을 활용한 직접 취재, 인터넷을 이용한 아시아 매체활용 확대 등으로 아시아에 대해 다양한 뉴스를 전달해야 한다는 개선방안을 제시했다.

• International Journal of Contents
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• 제17권2호
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• pp.48-64
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• 2021

This study examines mobile news engagement-conceptualized as news exposure and participation-in the context of South Asia which has experienced tremendous growth in mobile-Internet users without receiving much attention from communication scholars. Along with demographic characteristics, this research incorporates motivational factors (grounded on uses and gratifications-U&G-approach) and news type preferences to explore their roles in mobile news engagement among urban citizens in Bangladesh. Results of a self-administered survey (N = 504) revealed that participants' mobile news engagement partially varied depending on their demographic differences, particularly gender, age, and education. Our study also unveiled that individuals' motivation for sharing information seemed to be a strong predictor of mobile news exposure and participation. In addition, Bangladeshi respondents were more likely to be interested in the hard news in terms of expressing views on news comments and sharing news via mobile platform. Conversely, preference for soft type news had a significant influence on news exposure through mobile browsing. This study provides insights into the understanding of global phenomena of mobile news engagement by unpacking the case of Bangladesh where mobile news usage seems to be an evolving state.

• 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.

• 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.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.612-617
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• 2008

DMB를 위한 데이터 방송 애플리케이션을 개발할 때 서비스 될 콘텐츠를 직접 작성해야 하므로 뉴스와 같이 실시간으로 업데이트가 이루어지는 콘텐츠의 경우 지속적인 반영이 어렵다. 이에 본 논문에서는 실시간으로 바뀌는 웹 뉴스 콘텐츠를 가져와 DMB 데이터 방송용 뉴스 어플리케이션을 생성할 수 있는 시스템을 설계하였다. 이 시스템을 통해 웹 콘텐츠의 배급을 위한 XML 기반의 RSS를 이용하여 빠르게 업데이트 되는 뉴스 콘텐츠를 실시간으로 수집하여 데이터 방송용 어플리케이션에 적용 가능한 형대로 변환한 후 DMB 기기에서 실행할 수 있는 MPEG-4 BIFS 프로그램을 저작할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.23-28
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• 2022

최근 스마트폰 또는 타블렛 PC와 같은 스마트기기가 정보의 창구 역할을 하게 되면서 다수의 사용자가 웹포털을 통해 웹 뉴스를 소비하는 것이 더욱 중요해졌다. 하지만 인터넷 상에 생성되는 뉴스의 양을 사용자들이 따라가기 힘들며 중복되고 반복되는 폭발하는 뉴스 기사에 오히려 혼란을 야기 시킬 수도 있다. 본 논문에서는 뉴스 포털에서 사용자의 질의로부터 검색된 뉴스후보들 중 KoBART 기반의 문서요약 기술을 활용한 뉴스 추천 시스템을 제안한다. 실험을 통해서 새롭게 수집된 뉴스 데이터를 기반으로 학습한 KoBART의 성능이 사전훈련보다 더욱 우수한 결과를 보여주었으며 KoBART로부터 생성된 요약문을 환용하여 사용자에게 효과적으로 뉴스를 추천하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.10-22
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• 2021

모바일 뉴스 소비가 증가하고 있지만 지상파 방송사 뉴스 앱의 이용률은 낮다. 이 연구는 지상파 방송사 뉴스 앱의 개선에 필요한 요소를 찾기 위해 20대 이용자를 대상으로 사용성 평가를 수행했다. 모바일 뉴스 앱에서 제공되는 모바일 뉴스 콘텐츠 형식(기존 뉴스 형식, 재가공 형식, 뉴미디어 전용 형식)별로 효율성, 유효성, 만족도를 통해 문제점을 평가했고, 뉴스 주제(경성 뉴스, 연성 뉴스)와 방송사(MBC, SBS)의 차이를 포함해 분석했다. 실험 결과 모바일 뉴스 콘텐츠 형식에 따른 사용성에서는 유사한 문제점이 공통적으로 발견되었고 모바일 뉴스 콘텐츠 형식의 차이는 차별화된 사용성을 제공하지 않는 것으로 나타났다. 그러나 뉴스 주제 차원에서는 경성 뉴스와 연성 뉴스 여부에 따라 각 항목별로 다른 사용성이 드러났다. 이에 따라 이 연구는 뉴스 제작자들이 모바일 뉴스 콘텐츠를 제작할 때 뉴스 콘텐츠 형식보다는 내용 차원의 개선을 할 필요가 있다는 실무적인 함의를 제공한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권5호
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• pp.294-302
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• 2022

Detection of fake news is a complex and a challenging task. Generation of fake news is very hard to stop, only steps to control its circulation may help in minimizing its impacts. Humans tend to believe in misleading false information. Researcher started with social media sites to categorize in terms of real or fake news. False information misleads any individual or an organization that may cause of big failure and any financial loss. Automatic system for detection of false information circulating on social media is an emerging area of research. It is gaining attention of both industry and academia since US presidential elections 2016. Fake news has negative and severe effects on individuals and organizations elongating its hostile effects on the society. Prediction of fake news in timely manner is important. This research focuses on detection of fake news spreaders. In this context, overall, 6 models are developed during this research, trained and tested with dataset of PAN 2020. Four approaches N-gram based; user statistics-based models are trained with different values of hyper parameters. Extensive grid search with cross validation is applied in each machine learning model. In N-gram based models, out of numerous machine learning models this research focused on better results yielding algorithms, assessed by deep reading of state-of-the-art related work in the field. For better accuracy, author aimed at developing models using Random Forest, Logistic Regression, SVM, and XGBoost. All four machine learning algorithms were trained with cross validated grid search hyper parameters. Advantages of this research over previous work is user statistics-based model and then ensemble learning model. Which were designed in a way to help classifying Twitter users as fake news spreader or not with highest reliability. User statistical model used 17 features, on the basis of which it categorized a Twitter user as malicious. New dataset based on predictions of machine learning models was constructed. And then Three techniques of simple mean, logistic regression and random forest in combination with ensemble model is applied. Logistic regression combined in ensemble model gave best training and testing results, achieving an accuracy of 72%.