이 연구는 사행산업의 분야인 복권, 체육진흥투표권, 경마, 카지노에 대해 언론에서는 어떻게 다루어지고 있는지를 1990년부터 2015년까지의 뉴스데이터를 의미연결망 분석을 통해 밝혀보고자 하는 연구이다. 기사의 빈도와 연결성을 프레이밍과 시민관심 정도로 재조명 하여 기사에 대한 언론보도자의 의도와 시민의 인식차이를 밝히고, 이를 통해 정책적 특성과 개혁과제를 탐색하였다. 분석결과 복권의 경우 당첨번호, 당첨금, 조작의혹 등 당첨에 대한 부분이 주제인 '사회문제' 형태였으며, 체육진흥투표권의 경우에는 사업입찰, 불법사이트, 발매대상 등 주로 사업추진과 불법사이트에 대한 '의무정보' 종류였고, 경마의 경우 사업장, 홍보, 기사 등으로 사업홍보나 광고 관련 뉴스이었고, 마지막으로 카지노의 경우에는 불법, 도박장, 외국인 등 '주요정보'에 해당하는 논문이었다. 시대에 따라 1990년대에는 카지노, 2000년대에는 복권, 2010년대에는 경마에 대한 기사보도가 많아졌으며, 이에 대한 시민의 반응도 사업비리, 당첨, 시민운동 등의 차이가 있었다. 마지막으로 기사의 빈도와 연결성이 나타내는 프레이밍 정도와 시민의 관심은 '1. 홍보광고(경마), 2. 의무정보(스포츠베팅), 3. 사회이슈(복권), 4. 주요정보(카지노)' 네 가지로 구분되었으며 이 중 사고, 비리 등 주요기사로 구분되는 사회문제가 주요 공공의제로 형성되는 것을 확인할 수 있었다.
This study aims to probe for ideological construction within the linguistic structure of newspaper reporting. The study focuses on news reports relating the issue of new IOC chairman election in English version of four mainstream newspaper published in Korea: The Donga Daily News, The Jungang Daily News, The Chosun Daily News, and The Korea Times. The analysis of these reports adheres to the analytic paradigm of critical linguistic analysis and shows how the newspaper articulate conflicting ideological positions in their reports of new IOC chairman election. The analysis demonstrates how the event of new IOC chairman election is naturalized in racist accounts. This study is important for understanding the constructive nature of language practices. The study concludes with a discussion to explain the need for critical awareness in choosing right teaching material, considering that news reports are widely accepted as an authentic material for English education.
이 연구에서는 1999년 1월부터 2018년 6월 현재까지 약 20년 간의 기록관리를 주제로 한 뉴스 빅데이터 4,680 건을 '빅카인즈'에서 추출하여, 이를 대상으로 우리나라 언론의 기록관리 주제에 대해 시계열 기반으로 보도 특성을 분석하고자 하였다. 먼저, 기록관리에 대한 언론 보도량의 차이를 살펴보기 위해 시기별, 주제별, 언론사 유형별 보도량을 분석하였다. 또한 기록관리 주제에 대한 언론 보도 내용의 차이에 대한 특성을 분석하기 위해 단어빈도 기반 내용 분석과 언어 네트워크 분석을 수행하여 언론 보도 내용의 시기별, 주제별, 언론사 유형별 차이를 분석하였다. 분석 결과, 기록관리 분야 뉴스 보도는 보도량과 보도 내용에 있어 시기별, 주제별, 언론사별로 차이가 있는 것으로 나타났다. 뉴스 보도량은 2007년 대통령기록물관리법이 제정된 이후부터 증가하기 시작하여 2013년에 가장 많은 뉴스가 보도된 것으로 나타났으며, 정치와 사회 주제를 중심으로 중앙지와 경제지가 가장 많은 양의 뉴스를 보도한 것으로 나타났다. 또한 뉴스 보도 내용의 분석결과, 기록관리가 도입된 처음 10년 동안은 기록관리의 현장 적용과 확산 과정에서 발생하는 이슈들을 중심으로 뉴스 주제가 형성되다가, 대통령기록물관리법 제정 이후로 기록관리가 정치적, 사회적 이슈의 주요 요인이 되면서 정치, 사회분야의 뉴스가 많이 보도된 것으로 나타났다.
Traditionally, news was consumed only through printed newspapers and broadcasting media, such as radio and television. However, the Internet has enabled people to consume news content online. Since most of online news content has been provided for free, it is not easy for news providers to charge the fixed subscription fee for online news content. Therefore, as an alternative strategy, some online news providers have tried to adopt the Pay-What-You-Want (PWYW) pricing model, which allows users (readers) to pay as much as they want after consuming news content. As this pricing model shows some possibility to grow and replace the unsuccessful monetization strategy of online news content, we therefore examined the comparative importance of seven heuristic attributes (i.e., article evaluation, article share, article comment, article information design, article length, writer SNS, and writer information) affecting readers' voluntary payment behavior through a conjoint analysis with 379 news articles collected from online news Website (i.e., Ohmynews.com) where the PWYW model has been working successfully. This study found that article share and article length are the most important factors which affect online news content users' voluntary payment. Finally, two major and eight minor propositions are suggested based on the findings of the study. This study would suggest guidelines for how to create online news content which induces much more voluntary payment.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제9권2호
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pp.18-32
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2021
Social media has become a popular source of information around the world. Previous studies explored different trends of social media news consumption. However, no studies have focused on Bangladesh to date, where social media penetration is very high in recent years. To fill this gap, this research aimed to understand its popularity trends during the period. For that reason, this work analyzes 97.67 million page likes and 3.48 billion interaction data collected from nine Bangladeshi news media's Facebook pages between December 2016 to November 2020. The analysis shows that the growth rates of page likes and interaction rates declined during this period. It suggests that the media's Facebook pages are gradually losing their popularity among Facebook users, which may have two more interpretations: Facebook's aggregate appeal as a news source is decreasing to users, or Bangladeshi media's appeal is eroding to Facebook users. These findings challenge the previous results, i.e., Facebook's demand as a news source is increasing with time. We offer four explanations of the decreased popularity of Facebook's news: information overload, exposure to incidental news, users' selective exposure and different aims of using Facebook, and conflict between media agendas and users' interests. Some theoretical and practical significance of the results has been discussed as well.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권7호
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pp.195-201
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2024
With the Covid-19(Corona Virus) spread all around the world, people are using this propaganda and the desperate need of the citizens to know the news about this mysterious virus by spreading fake news. Some Countries arrested people who spread fake news about this, and others made them pay a fine. And since Social Media has become a significant source of news, .there is a profound need to detect these fake news. The main aim of this research is to develop a web-based model using a combination of machine learning algorithms to detect fake news. The proposed model includes an advanced framework to identify tweets with fake news using Context Analysis; We assumed that Natural Language Processing(NLP) wouldn't be enough alone to make context analysis as Tweets are usually short and do not follow even the most straightforward syntactic rules, so we used Tweets Features as several retweets, several likes and tweet-length we also added statistical credibility analysis for Twitter users. The proposed algorithms are tested on four different benchmark datasets. And Finally, to get the best accuracy, we combined two of the best algorithms used SVM ( which is widely accepted as baseline classifier, especially with binary classification problems ) and Naive Base.
Purpose: This study aims to understand if heterogeneous news is evenly consumed and distributed on portals as it examines people's news use and engagement behaviors and news credibility. Focusing on the four behaviors of news use, i.e., viewing news by keyword search, viewing news from subscribed sources, viewing news from the list of most-viewed news, and reading comments, and the three behaviors of news engagement, i.e., sharing news, 'liking' or 'recommending' news, and posting comments, this study investigates the relation between each of the behaviors and portal news credibility. Research design, data and methodology: From 2022 News Audience Survey in Korea, this study conducts a regression analysis to investigate the relations between each behavior and news credibility. Results: The results show a positive relation for the former two news use behaviors and the latter two news engagement behaviors, and a negative relation for the latter two news use behaviors. Conclusions: The positive relations between active news use and engagement behaviors and portal news credibility indicate that news consumers are more likely to use and engage in attitude-consistent news rather than attitude-challenging news, implying that heterogeneous news is less likely to be consumed and distributed evenly on portals across all news users.
가짜 뉴스는 소셜 미디어와 같이 사용자가 상호작용하는 미디어 플랫폼에서 정보가 빠른 속도로 확산되는 이점을 가지는 오류 정보(misinformation)의 한 형태이다. 최근 가짜 뉴스의 증가로 인해 사회적으로 많은 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 가짜 뉴스를 탐지하는 방법을 제안한다. 이전의 가짜 뉴스 탐지는 텍스트 분석을 사용한 연구가 주로 수행되었다. 본 연구는 소셜 미디어의 뉴스가 확산되는 네트워크에 초점을 두고, 네트워크 임베딩 방법인 DeepWalk 로 자질을 생성하고 로지스틱 회귀분석을 사용하여 가짜 뉴스를 분류한다. 인터넷에 공개된 뉴스 211개와 120만개의 뉴스 확산 네트워크 데이터를 사용한 가짜 뉴스 탐지에 대한 실험을 수행하였다. 연구 결과 텍스트 분석에 비하여 네트워크 임베딩을 사용한 가짜 뉴스 탐지의 정확도가 최소 1.7%에서 최대 10.6% 더 높게 나타났다. 또한, 텍스트 분석과 네트워크 임베딩을 결합한 가짜 뉴스 탐지는 네트워크 임베딩에 비해 정확도의 상승이 나타나지 않았다. 본 연구의 결과는 기업이나 조직은 온라인 상에서 확산되는 가짜 뉴스 탐지에 효과적으로 활용될 수 있다.
본 연구는 새로운 뉴스 콘텐츠로서 카드뉴스를 분석하고 디지털시대에 뉴스가치의 변화에 대해 살펴보았다. 본 연구는 지난 2015년 하반기에 국내 언론사를 통해 보도된 1020개의 카드뉴스에 대한 내용분석을 통해, 뉴스가치에 대한 전통적인 개념들이 변화되고 있음을 확인하였다. 카드뉴스는 새롭게 취재하여 기사화하기보다는 저장된 기존 뉴스들을 재활용하면서, 뉴스가치로서 시의성 보다는 정보제공과 사회적 가치, 오락적 요소를 강조하고 있다. 이는 새로운 뉴스전달방식으로써 카드뉴스는 기존 뉴스에 대한 대체재가 아니라 보완재임을 보여준다. 또한 역피라밋 형태의 글쓰기보다는 리스트 나열형의 기사 작성 방식이 선호되고, 취재원으로서 길거리 일반인(Man-on-the streets)이 자주 인용됨이 발견되었다.
현재 온라인 뉴스 서비스는 선정적인 연성뉴스 중심으로 제공된다. 이에 따라 저널리즘 가치를 구현한 뉴스 서비스의 필요성이 대두되고 있다. 정보원과 공동 인용 여부에 따라 기사를 클러스터링하고 가중치를 부여해 사실성, 다양성, 심층성, 비판성 등 주요 저널리즘 가치를 구현한 알고리즘은 뉴스정보원연결망분석(news source network analysis)으로 제안된 바 있다. 본 연구는 이를 사용자 친화적으로 시각화한 서비스인 뉴스소스를 제안한다. 뉴스소스는 시간과 정보원에 따라 뉴스를 막대그래프 형식으로 어떤 토픽에 대해 분야별, 소속별로 얼마만큼의 중요도에 따라 논의되는지를 대조적으로 보여준다. 본 연구에서는 뉴스 아카이브인 카인즈의 기사를 활용해 뉴스소스의 베타 버전을 구현했다. (http://147.47.125.161/NSNA/ 에서 베타서비스 중이며, 구글 크롬에 최적화 되어있음)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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