Youtube는 낮은 진입장벽과 영상물 규제 기준의 모호함으로 인하여 검증되지 않은 사실을 기반으로 한 가짜뉴스, 편파적 콘텐츠 등이 사실적으로 나타난다. 따라서 본 연구에서는 언론과 Youtube가 개인의 행동에 미치는 영향과 이들의 관계성을 분석하고자 한다. selenium, beautiful soup, Twitter API로 Youtube와 Twitter의 데이터를 무작위로 가져와 가장 자주 언급되는 키워드 31개를 분류한다. 분류된 31개의 키워드를 기반으로 Youtube, Twitter, 네이버 뉴스에서 데이터를 수집 후, NLTK(Natural Language Toolkit)의 Vader 모델로 긍정, 부정, 중립감정을 분류 및 수치화하여 분석 데이터로 사용했다. 데이터들의 상관성을 분석한 결과, 뉴스의 부정수치가 높아질수록 Youtube에서는 긍정적인 콘텐츠가 많아지는 것으로 분석되었다. 본 연구결과로, Youtube는 2차로 가공하여 전달되는 특성으로 인해 뉴스에서 나타나는 감정 지수와 일치하지는 않는다. 즉, 가공된 Youtube 콘텐츠는 소통의 창구인 Twitter의 긍정, 부정수치에도 직관적으로 영향을 미치게 된다. 본 연구결과는 사람들의 흥미와 본능을 자극하여 시선을 끄는 황색언론의 등장으로 정보의 정확한 판단이 어려워진 현 상황에서, 자극적이고 부정적인 영상으로 사회에 악영향을 끼치는 것으로 인식되어있는 Youtube가 도리어 개인의 식별력을 보조하는 역할을 하는 것으로 분석되었다.
The purpose of this paper is to analyze media companies' editorial viewpoints regarding environmental issues. Not only do newspaper editorials provide a variety of environmental information, but also they make it possible for the public to form an opinion and to establish communication channels regarding environmental issues. With this in mind, this paper analyzes the changes in environmental reporting over the past two decades. The newspaper companies started writing more frequently about the environment from early 1980s. To show this, I analyzed environmental articles written in the six main news-paper companies: Chosun, Donga, Hangerae, Kyunghyang, Hankook, and Munwha from 1999 to 2004. For this study, the articles have been complied by using the Korean Integrated News Database System (KINDS). Also the data has been sorted according to year, subject, and ty the company of origin. The total number of the environmental articles posted on these six daily newspapers from 1999 to 2004 is 729 and these represent 2.59% of the total articles. Hankook-Ilbo was the company that handled the most of environmental articles followed by Hangerae, Munwha, Kyunghwang, Chosun, and Donga. The major topics of discussion were environmental development and water quality issues. The number of the environmental related articles increased in 1999 and 2000, but then decreased from 2001 to 2003. Again the number increased in 2004. Interestingly while the number of articles covering the environment increased from the 1980s and into the 1990s, the number of articles decreased from 1999 to 2004 as the post-IMF period seems to have suppressed interest in the ecological issues despite the economic growth that followed. With the change in media coverage people have begun to recognize environmental issues as having social impact. As a result the people have begun to take such issues more seriously and take more active role in effecting environmental policy. Thus it is important that the media presents it's stories in an object manner to insure that the public is properly informed.
이 연구는 유병언 사망 사건과 관련된 언론 보도를 네트워크 분석하고, 이 사건이 소셜네트워크사이트를 통해 어떻게 확산되는지 이슈의 확산 과정을 네트워크 분석했다. 지상파 언론과 종편을 분석 대상으로 언론보도의 이슈 현저성, 단어의 가시성과 연결성을 분석했다. 네트워크 분석 결과 종편은 사건과 관련된 핵심 정보보다는 유병언 유류품, 브랜드, 시신에 대한 루머를 강조했고, 지상파 방송은 국과수의 DNA 검사 결과를 중심으로 보도했다. 시기별로 보면 1기 지상파는 '유병언 시신 발견 프레임'을, 종편은 '수사 비난 프레임', '명품 강조 프레임'으로 사건을 틀지었다. 2기 지상파는 '유병언 사인 분석 프레임'을, 종편은 '의혹 제기 프레임'을 강조했다. 3기 지상파는 몇 건 밖에 보도하지 않아 분석의 의미가 없고 종편은 '주변 정보 강조 프레임'이 부각되었다. 언론의 보도는 유투브와 SNS를 통해 확산되었는데, 네트워크 분석 결과 유병언 사망과 관련된 루머가 주목을 받은 것으로 나타났다. 인터넷과 SNS의 발달로 독자들이 적극적으로 의견을 표출하면서 루머를 확산시킨 것으로 생각된다. 음모론의 확산 과정에서 주류 언론은 종편의 선정적이고 자극적인 보도에 밀려 영향을 발휘하지 못했음이 밝혀졌다.
이동통신을 비롯하여 많은 무선통신 시스템에서 사용자들의 멀티미디어 정보에 대한 수용가 증가함에 따라 채널의 용량을 늘리기 위한 여러 가지 방법들이 시도되고 있다. 그러나 현실적으로 여러 가지 제약에 의하여 사용할 수 있는 채널의 숫자와 용량이 제한되어 있다. 이러한 상황을 해결하여 좀 더 크고 많은 채널을 얻기 위한 여러 가지 방법들이 소개되었고 현재에도 연구되고 있다. 이 논문에서는 위성 DMB시스템을 기반으로 하여 제시된 여러 가지 방법 중 계층변조 방식을 이용하여 채널의 용량 및 그에 따른 성능을 분석하도록 한다. 특정 환경에서 사용자 수 증가에 의한 성능분석 및 계층면조 방식과 기존의 방법을 비교 분석하도록 한다.
노인들을 위한 정보서비스는 우리나라 공공도서관의 새로운 도전이다. 공공도서관을 주체로 하는 인터넷기반 노인정보서비스를 개발하기 위하여 노인들의 정보원 정보요구 그리고 정보이용 현황을 조사하였다. 1060명의 노인에 대한 면접조사를 수행하여 분석한 결과, 노인들은 대중매체와 비공식 구두 커뮤니케이션을 선호하며, 요구정보는 건강의료, 뉴스, 취미, 종교, 레저여행의 순서로 나타났다. 23%에 해당하는 인터넷 이용 노인들의 활용현황과 인터넷 비이용자들의 장애요인을 식별하였다. 분석결과와 선행연구를 기초로 하여, 정보개발 참고봉사 인터페이스 교육 등으로 구성된 서비스 개발 모델과 협동운영방식을 제안하였고 향후 발전을 위한 문제점과 개선방안을 제시하였다.
최근 스마트폰 시장의 빠른 성장과 함께, 애플리케이션 시장 또한 크게 성장하고 있다. 애플리케이션은 날씨, 뉴스와 같은 정보검색을 비롯하여 교육, 게임, SNS 등 다양한 형태로 제공되고 있으며 다양한 유통경로를 통해 배포되고 있다. 이에 따라 일상에서 유용하게 사용할 수 있는 애플리케이션뿐만 아니라 악의적 목적을 가진 악성 애플리케이션의 배포 역시 급증하고 있다. 본 연구에서는 오픈마켓을 통해 배포되고 있는 정상 애플리케이션 및 Android MalGenome Project에서 제공하는 악성 애플리케이션의 이벤트를 추출, 분석하여 임의의 애플리케이션의 악성 여부를 판별하는 모형을 작성하고, 여러 가지 지표를 통해 모형을 평가하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권1호
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pp.391-406
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2015
Social media have emerged as new communication channels between consumers and companies that generate a large volume of unstructured text data. This social media content, which contains consumers' opinions and interests, is recognized as valuable material from which businesses can mine useful information; consequently, many researchers have reported on opinion-mining frameworks, methods, techniques, and tools for business intelligence over various industries. These studies sometimes focused on how to use opinion mining in business fields or emphasized methods of analyzing content to achieve results that are more accurate. They also considered how to visualize the results to ensure easier understanding. However, we found that such approaches are often technically complex and insufficiently user-friendly to help with business decisions and planning. Therefore, in this study we attempt to formulate a more comprehensive and practical methodology to conduct social media opinion mining and apply our methodology to a case study of the oldest instant noodle product in Korea. We also present graphical tools and visualized outputs that include volume and sentiment graphs, time-series graphs, a topic word cloud, a heat map, and a valence tree map with a classification. Our resources are from public-domain social media content such as blogs, forum messages, and news articles that we analyze with natural language processing, statistics, and graphics packages in the freeware R project environment. We believe our methodology and visualization outputs can provide a practical and reliable guide for immediate use, not just in the food industry but other industries as well.
Purpose: COVID-19, government regulation and social media have changed many aspects of life including consumption behavior. The influence of social media by spreading massive news about COVID-19 also have the impact toward emotions threat, perceived risk, and perceived value of consumption behavior in Bengkulu Province, Indonesia. This research aims to analyze the extent to which changes in the consumption behavior, mainly for purchasing of corona prevention products through indirect distribution channels. Research design, data and methodology: This research was descriptive quantitative using the IPA method with sample of people in Bengkulu Province. This study obtained 208 respondent data from questionnaires and tested the validity and reliability with corrected-item total correlation method. Results: The study found that COVID-19 pandemic and government regulation variable were in quadrant II, in quadrant III there were social media variable, emotions threat and perceived risk. Meanwhile, in quadrant IV there were perceived value variable. Conclusions: The findings indicated that COVID-19 and government regulation are the most variable that influence people to buy corona prevention product, meanwhile perceived value is the less influence variable. Therefore, government and marketers have to prepare strategic plan in order to raise people awareness to avoid corona by buying corona prevention product.
에볼라 바이러스(Ebola virus disease)와 같은 전염병들은 사회적으로 큰 이슈가 되어 언론의 관심을 받으며 동시에 많은 연구의 대상이 되기도 한다. 이에 따라 국내외로 전염병과 관련된 텍스트 마이닝 연구가 활발하게 진행되고 있으나, 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 상이한 특성을 가진 매체 간 주제를 분석한 연구는 아직까지 진행되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 전염병 중 하나인 에볼라를 키워드로 하여 사회적 특성을 지닌 뉴스 기사와 바이오 분야의 전문적 특성을 지닌 연구 논문 간의 주제 분석을 진행하였다. 텍스트 분석에는 매체별 문헌 데이터로부터 다양한 토픽들을 추출하기 위해 토픽모델링 기법을 적용하였고, 매체 간의 구체적인 내용 분석을 위해 중요 개체를 선정하고 이를 중심으로 동시출현 단어 네트워크 분석을 수행하였다. 또한 각 매체별로 등장하는 주제를 시각적으로 표현하기 위해 토픽맵을 구축하였다. 분석 결과, 두 매체에서 다루는 주제의 차이점과 공통점을 발견할 수 있었으며 동시 출현 주제의 시계열 분석을 통해 매체 간 특성의 차이를 찾을 수 있었다. 본 연구를 통해 상이한 특성을 지닌 매체들의 주제와 개체들을 함께 제시하고, 매체 간의 공통점과 차이점을 보여줌으로써 매체별 정보 생산자들이 연구 및 현상 분석을 진행하는 데 있어 관점의 다양성을 제공할 수 있을 것이다.
최근 다양한 소셜미디어를 통해 생성되는 비정형 데이터의 양은 빠른 속도로 증가하고 있으며, 이를 저장, 가공, 분석하기 위한 도구의 개발도 이에 맞추어 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 환경에서 다양한 분석도구를 통해 텍스트 데이터를 분석함으로써, 기존의 정형 데이터 분석을 통해 해결하지 못했던 이슈들을 해결하기 위한 많은 시도가 이루어지고 있다. 특히 트위터나 페이스북을 통해 실시간에 근접하게 생산되는 글들과 수많은 인터넷 사이트에 게시되는 다양한 주제의 글들은, 방대한 양의 텍스트 분석을 통해 많은 사람들의 의견을 추출하고 이를 통해 향후 수익 창출에 기여할 수 있는 새로운 통찰을 발굴하기 위한 움직임에 동기를 부여하고 있다. 뉴스 데이터에 대한 오피니언 마이닝을 통해 주가지수 등락 예측 모델을 제안한 최근의 연구는 이러한 시도의 대표적 예라고 할 수 있다. 우리가 여러 매체를 통해 매일 접하는 뉴스 역시 대표적인 비정형 데이터 중의 하나이다. 이러한 비정형 텍스트 데이터를 분석하는 오피니언 마이닝 또는 감성 분석은 제품, 서비스, 조직, 이슈, 그리고 이들의 여러 속성에 대한 사람들의 의견, 감성, 평가, 태도, 감정 등을 분석하는 일련의 과정을 의미한다. 이러한 오피니언 마이닝을 다루는 많은 연구는, 각 어휘별로 긍정/부정의 극성을 규정해 놓은 감성사전을 사용하며, 한 문장 또는 문서에 나타난 어휘들의 극성 분포에 따라 해당 문장 또는 문서의 극성을 산출하는 방식을 채택한다. 하지만 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다. 본 연구는 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다는 인식에서 출발한다. 동일한 어휘의 극성이 해석하는 사람의 입장에 따라 또는 분석 목적에 따라 서로 상이하게 해석되는 현상은 지금까지 다루어지지 않은 어려운 이슈로 알려져 있다. 구체적으로는 주가지수의 상승이라는 한정된 주제에 대해 각 관련 어휘가 갖는 극성을 판별하여 주가지수 상승 예측을 위한 감성사전을 구축하고, 이를 기반으로 한 뉴스 분석을 통해 주가지수의 상승을 예측한 결과를 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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