In this paper, we report our recent work on a indexing and retrieval system of broadcast news using audio content analysis. Key issues addressed in this work are two major parts of the audio indexing system: anchorperson detection based on audio segmentation, and phone-based spoken document retrieval, developed in the framework of the emerging MPEG-7 standard. Experiments are conducted on a database of Britisch broadcast news videos. We discuss the development of the retrieval system, and the evaluation of each part and the retrieval system.
Fake news and disinformation provoked heated arguments during Taiwan's 2018 local election. Most significantly, concerns grew that Beijing was attempting to sway the island's politics armed with a new "Russian-style influence campaign" weapon (Horton, 2018). To investigate the speculated effects of the "onslaught of misinformation," an online survey with 1068 randomly selected voters was conducted immediately after the election. Findings confirmed that false news affected Taiwanese voters' judgment of the news and their voting decisions. More than 50% of the voters cast their votes without knowing the correct campaign news. In particular, politically neutral voters, who were the least able to discern fake news, tended to vote for the China-friendly Kuomintang (KMT) candidates. Demographic analysis further revealed that female voters tended to be more likely to believe fake news during the election period compared to male voters. Younger or lower-income voters had the lowest levels of discernment of fake news. Further analyses and the implications of these findings for international societies are deliberated in the conclusion.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제3권2호
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pp.239-243
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2003
Recently, there has been active research conducted on the intelligent agent in various fields. The results have been widely applied to intelligent user-friendly interfaces. In this system, we modeled, designed, and implemented an intelligent agent system that can be applied to stock and news. Some procedures such as login sequence to the web site, process to get stock information, setting stock in concern, intelligent news system module, news analysis module, and news learning module are modeled in detail and described in block diagram level. In our experiment on stock system, it showed quite a useful alarming screen avatar result and also on news system. it successfully rearranged the order of the news according to the user's preferences.
As online communities proliferate, online news sites have received great attention in news media research. Although most of the online news sites provide contents for free, some have adopted the Pay-What-You-Want (PWYW) model by offering a voluntary payment option to the readers. In this study, we investigate the factors which influence subscribers' voluntary payment behavior on an online news site. Drawing upon both the Stimulus-Organism-Response (SOR) framework and the Elaboration Likelihood Model (ELM), we hypothesize that appreciation has a direct effect on the subscribers' voluntary payment behavior, whereas central factors (positive emotional content, cognitive content) and peripheral factors (news sharing, news article length) of the news articles have indirect impacts on voluntary payment behavior through the enhanced appreciation. Based on an empirical analysis of 172 news articles from the Korean online news site that adopted the PWYW pricing model (i.e., Ohmynews.com), we find that appreciation plays a critical role in voluntary payment behavior and that peripheral factors have significant impacts on appreciation. However, the impacts of central factors on appreciation are not found. By identifying influencing factors of subscribers' voluntary payment behavior on online news sites for the first time, this paper suggests a prospective alternative profit model for online news providers faced with fierce competition.
This research article attempts to understand the current situation of fake news on social media in India. The study focused on four characteristics of fake news based on four research questions: subject matter, presentation elements of fake news, debunking tool(s) or technique(s) used, and the social media site on which the fake news story was shared. A systematic sampling method was used to select a sample of 90 debunked fake news stories from two Indian fact-checking websites, Alt News and Factly, from December 2019 to February 2020. A content analysis of the four characteristics of fake news stories was carefully analyzed, classified, coded, and presented. The results show that most of the fake news stories were related to politics in India. The majority of the fake news was shared via a video with text in which narrative was changed to mislead users. For the largest number of debunked fake news stories, information from official or primary sources, such as reports, data, statements, announcements, or updates were used to debunk false claims.
This study aimed to analyze the keyword related to Health Disparity in Korea through the method of keyword network analysis and to establish a basic database for suggesting ideas for prospective studies in physical education. To achieve the goal, this study crawled co-occured keyword with 'health' and 'disparity' from news casted in 20 different channels. The duration of the news was 3 months, from September 11th, 2018 to December 11th. The results are as follows. First, among the news during recent 3 months, there were 1,383 keyword related to health disparity and this study selected 173 keyword which had co-occured over 3 times. Second, the inclusiveness of the network was 97.674% and the density was .038. Third, analyzing news related to health disparity, 'mortality' was the most co-occured keyword and 'disparity', 'reinforcement', 'the most', 'health', '6 times', 'Seoul', 'half', 'medicine', and 'local' were shown similarly. And common keyword in 4 centrality were 13 keyword. Lastly, by analyzing eigenvector centrality, significantly different result has shown. 'Disparity' was the most co-occured keyword. Based on this result, this study showed the necessity for reinforcing the public physical education in public education system in Korea. In order to achieve it, the field of physical education must look beyond present elite-focused physical education to public physical activity.
이 연구에서는 재난문자에 대한 뉴스 건수와 연관어에 대해 알아보았다. 뉴스는 한국언론진흥재단 뉴스 빅데이터 시스템인 빅카인즈를 활용하여 수집하였고, 연간 게재 기사, 재난종류에 따른 뉴스 빈도, 지진과 비 지진 간 뉴스 빈도, 연관어에 대한 분석을 실시하였다. 조사 결과에 따르면, '재난문자'관련 뉴스가 2016년에 182건으로 전년대비 약 20배 증가하는 성장세를 보였다. 재난문자 뉴스는 2016년 이래로 꾸준히 높은 수치를 보였다. 2016년은 지진의 비중이 매우 높았지만 2017년과 2018년은 지진의 비중이 낮아지고 비지진의 비중이 높아지는 것으로 나타났다. '재난문자' 연관어는 행정안전부(국가안전처, 행안부 포함)가 가장 비중 있게 다루어졌고, 그 다음으로 기상청과 국민도 비중 있게 다루어진 용어로 나타났다.
이 연구에서는 기술수용모델(Technology Acceptance Model: TAM)을 적용하여 카드뉴스 이용자의 정보추구성향과 뉴스 리터러시가 지각된 용이성과 지각된 유용성에 미치는 영향, 지각된 용이성과 지각된 유용성이 추천의도에 미치는 영향을 살펴보았다. 카드 뉴스 이용 경험이 있는 대학생 400명을 대상으로 설문조사를 하였으며, 통계분석은 구조방정식모델(SEM)을 이용하였다. 분석 결과, 정보추구성향은 지각된 용이성에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 뉴스 리터러시는 지각된 용이성과 지각된 유용성 모두에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 지각된 용이성은 지각된 유용성에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며 지각된 용이성과 지각된 유용성 모두는 추천의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구는 포털뉴스와 언론사닷컴 뉴스댓글에 나타난 이용자들의 정치이데올로기 성향이 어떠한지를 살펴보기 위해 실시되었다. 이 같은 분석결과를 통해 포털뉴스와 언론사닷컴뉴스는 물론, 이들 뉴스를 이용하는 유권자들의 정치성향을 파악할 수 있었다. 본 연구에 필요한 자료 수집은 선거일 전 약 90일간 174개의 뉴스기사 댓글을 대상으로 이루어졌다. 분석은 네이버뉴스와 다음뉴스, 더불어민주당과 국민의힘, 언론사닷컴뉴스와 네이버뉴스 간 비교를 위해 t-test 기법으로 실시되었다. 분석결과 네이버뉴스 댓글은 보수정당 후보에 대한 긍정적인 내용의 비율이 더 높은 반면, 다음뉴스 댓글은 진보정당 후보에 대한 긍정적인 내용의 비율이 더 높았다. 따라서 네이버뉴스는 정치적으로 보수성향 이용자들이 더 많이 이용하는 반면, 다음뉴스는 진보성향 이용자들이 더 많이 이용하고 있다는 것을 알 수 있었다.
ZAINURI, Zainuri;VIPHINDRARTIN, Sebastiana;WILANTARI, Regina Niken
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권3호
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pp.1113-1119
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2021
This study aims to determine the impact of the news coverage of the COVID-19 pandemic on the composite stocks' movement (IHSG) in Indonesia. This study used secondary data of daily time series with an observation range of March 2020-June 2020. This study used three main variables, namely, COVID-19 news, the daily price of a composite stock market index (IHSG), and interest rate. This study clarifies pandemic news into two forms to facilitate quantitative analysis, namely, good news and bad news. Both pandemic news conditions, which have been clarified, are then processed into the index and reprocessed along with two other variables using vector autoregressive (VAR). The results showed that the good news have a dominant effect on developing the composite stock price index (IHSG) in Indonesia during the COVID-19 pandemic. Although the good news dominates the composite stock price index (IHSG) movement in Indonesia, the bad news must also be anticipated. By implementing a series of macroeconomic policies that follow the conditions of the composite stock price index (IHSG) movements on the stock exchange floor, the bad news response can decrease the potential for a decline in investor confidence, so that the financial system's macroeconomic stability is maintained.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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