누구나 뉴스와 주가 사이에는 밀접한 관계를 있을 것이라 생각한다. 그래서 뉴스를 통해 투자기회를 찾고, 투자이익을 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 그렇지만 너무나 많은 뉴스들이 실시간으로 생성 전파되며, 정작 어떤 뉴스가 중요한지, 뉴스가 주가에 미치는 영향은 얼마나 되는지를 알아내기는 쉽지 않다. 본 연구는 이러한 뉴스들을 수집 분석하여 주가와 어떠한 관련이 있는지 분석하였다. 뉴스는 그 속성상 특정한 양식을 갖지 않는 비정형 텍스트로 구성되어있다. 이러한 뉴스 컨텐츠를 분석하기 위해 오피니언 마이닝이라는 빅데이터 감성분석 기법을 적용하였고, 이를 통해 주가지수의 등락을 예측하는 지능형 투자의사결정 모형을 제시하였다. 그리고, 모형의 유효성을 검증하기 위하여 마이닝 결과와 주가지수 등락 간의 관계를 통계 분석하였다. 그 결과 뉴스 컨텐츠의 감성분석 결과값과 주가지수 등락과는 유의한 관계를 가지고 있었으며, 좀 더 세부적으로는 주식시장 개장 전 뉴스들과 주가지수의 등락과의 관계 또한 통계적으로 유의하여, 뉴스의 감성분석 결과를 이용해 주가지수의 변동성 예측이 가능할 것으로 판단되었다. 이렇게 도출된 투자의사결정 모형은 여러 유형의 뉴스 중에서 시황 전망 해외 뉴스가 주가지수 변동을 가장 잘 예측하는 것으로 나타났고 로지스틱 회귀분석결과 분류정확도는 주가하락 시 70.0%, 주가상승 시 78.8%이며 전체평균은 74.6%로 나타났다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제26권6호
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pp.1-12
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2019
On the Internet age, the news is generated and distributed not only by traditional news media, but also by a variety of online news media, news platforms, content websites/content farms, and social media. Since it is an easy task to create and distribute news, some of these news reports may contain fake or false facts. In the end, the cyberspace is full of fake or false messages. People may wonder if these fake news actually influence our decision making. In this paper, we discussed a real case of fake news. In this case, a Taiwanese company used some fake news, advertorial news, and news placement to manipulate or influence its stock price and trade volume. We collected all news for the case company during a period of four years and five months (from January 2013 to May 2017). We analyzed the relationship between published news and stock price. Based on the analysis results, we conclude that we should not ignore the influence of news placement and fake business news on the stock price.
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.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제6권3호
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pp.173-183
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2019
This study aims to utilize big data contents of news and social media for developing a corporate strategy of multinational enterprises and their global decision-making through the data mining technique, especially text mining. In this paper, the data of 2 news media (BBC and CNN) and 2 social media (Facebook and Twitter) were collected for the three global leading Korean companies (Samsung, Hyundai Motor Company, and LG) from April, 2018 to April, 2019. The findings of this paper have shown that traditional news media and also modern social media have become devastating tools to extract global trends or phenomena for businesses. Moreover, this presents that a company can adopt a two-track strategy through two different types of media by deriving the key issues or trends from news media channels and also grasping consumers' sentiments, preference or issues of interest such as battery or design from social media. In addition, analyzing the texts of those media and understanding the association rules greatly contribute to the comparison between two different types of media channels to see the difference. Lastly, this provides meaningful and valuable data empowered insights to find a future direction comprehensively and develop a global strategy for sustainability of business.
기술동향정보는 연구개발 활동과 과학기술정책의 결정과정에서 매우 중요한 요소이다. 그러나 기술동향정보 메타데이터에 관한 연구는 미비한 실정이다. 이 연구는 뉴스분야에서 표준적 위치에 있는 NewsML을 참고하되, 국내 기술동향정보 서비스에서 사용된 요소를 고려하여 기술동향정보 메타데이터 요소와 스킴을 제안하였다. 이 연구 결과는 앞으로 국내의 실정에 맞는 기술동향정보 메타데이터 표준을 개발하기 위한 기초자료로 이용될 수 있을 것이다.
This study conducted to predict the stock market prices based on the assumption that internet news articles might have an impact and effect on the rise and fall of stock market prices. The internet news articles were tested to evaluate the accuracy by comparing predicted values of the actual stock index and the forecasting models of the companies. This paper collected stock news from the internet, and analyzed and identified the relationship with the stock price index. Since the internet news contents consist mainly of unstructured texts, this study used text mining technique and multiple regression analysis technique to analyze news articles. A company H as a representative automobile manufacturing company was selected, and prediction models for the stock price index of company H was presented. Thus two prediction models for forecasting the upturn and decline of H stock index is derived and presented. Among the two prediction models, the error value of the prediction model (1) is low, and so the prediction performance of the model (1) is relatively better than that of the prediction model (2). As the further research, if the contents of this study are supplemented by real artificial intelligent investment decision system and applied to real investment, more practical research results will be able to be developed.
본 연구는 게임 이용 장애 질병 코드화라는 맥락에서 게임에 대한 언론 보도의 특징을 살펴보고자 했다. 이를 위해 2019년 5월부터 2020년 8월까지 국내 5개의 종합일간지에 보도된 게임 기사 694건을 분석했다. 그 결과, 게임 산업에 대한 보도의 비율이 매우 높았으나 주로 산업 동향·기업사 경영 현황에 관한 보도였다. 정책 보도는 규제 정책이 압도적으로 많았고 특히 중독 관련 정책 보도가 주를 이뤘다. WHO의 질병 코드화를 찬성하는 의견만 다룬 보도는 매우 적었고 반대하는 의견만 다루는 보도와 찬반 의견을 모두 다루는 보도량이 비슷한 비율을 보였다. 반대 근거로는 산업계와 학계의 관점이 반영돼 있었다. 이용 효과 보도는 매우 낮은 비율을 보였으나 게임을 극단적인 범죄·일탈행위의 원인으로 보도하는 기존 관행을 그대로 따르고 있음을 알 수 있었다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제12권2호
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pp.161-166
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2024
As globalization has accelerated, the use of English loanwords is increasing in South Korea. In this paper, we have analyzed news stories from four Korean quality newspapers-Chosun Ilbo, Dong-A Ilbo, KyungHyang Sinmun, and Chung-Ang Ilbo to investigate the usage of English loanwords in news texts. Thirty-eight news stories on life, politics, business and IT were collected from the four newspapers and then analyzed based on the five types of loanwords-Direct, Mixed Code Combination, Clipping and Neologism and Double Notation, partly following Lee's and Rudiger's classification. As a result, the followings were revealed: first, the use of the category Direct was overwhelming the others with 90%, indicating that English loanwords were not translated from its source language and introduced into Korean directly with little modification; second, the use of English loanwords was significantly higher in the sections of business and IT than in other sectors, implying that English loanwords function in a similar way as a lingua franca does within those fields. Furthermore, the linguistic trends can provide a basic guide for translators to make an informed decision between the use of English loanwords and its translated Korean version in English-into Korean translation.
본 연구는 사회갈등 이슈에 대한 국내 텔레비전 보도 프레임의 매체별 차이를 살펴보는데 초점을 두고 있다. 특히 중앙의 언론과 지역의 언론 보도행태를 비교 분석하였다. 이를 위해 본 연구는 동남권 신공항 입지선정이 있었던 2011년 1월 1일부터 백지화가 발표된 2011년 4월 15일까지 보도된 KBS, MBC, SBS 전국방송과 지역방송의 저녁종합뉴스를 비교 분석하였다. 저녁종합뉴스에 대한 프레임 분석은 다시 형식적인 면과 내용적인 면으로 나누어 실시하였다. 분석결과 형식적인면에서는 전국방송과 지역방송 모두 에피소드식의 사례 나열이나 인터뷰를 중심으로 한 감정적 접근을 하는 일화적인 프레임이 주를 이루었고 주제적 프레임은 총 13건으로 7.5%에 그쳤다. 내용적인면에서는 총 174건의 보도기사를 분석한 결과 입지선정 프레임, 유치경쟁 및 대립 갈등 프레임, 경제성 프레임, 백지화 및 반응 프레임, 정부 대책 및 대안 프레임, 기타 프레임의 6개의 뉴스프레임으로 유형화되었다. 유형화된 프레임별로 뉴스보도 특성을 분석한 결과 전국과 지역방송의 보도 프레임이 확연히 구분되었다. 결국 동남권 신공항과 같은 사회갈등 이슈에 대한 매체별 접근 시각은 중앙과 지역, 방송사별 이해관계에 따라서 차이가 있음을 알 수 있다.
본 연구는 2003년도 중요란 국책사업의 하나로서 첨예한 사회적 갈등이 나타났던 핵폐기장 유치 이슈를 텔레비전 뉴스보도가 어떠한 시각에서 다루고 해석, 평가함으로써 이슈에 대한 성격을 어떻게 규정하고 있는지 살펴보고자 하였다. 이를 위해 본 연구는 핵폐기장 유치선언이 있던 2003년 7월 11일부터 유치 재검토가 발표된 12월 10일까지 5개월 동안 보도된 핵폐기장 유치이슈에 대한 KBS, MBC 저녁종합뉴스의 전국 및 지역(전북지역) 뉴스에 대한 프레임분석을 실시하였다. 분석결과 중요한 국책사업으로서 사회적 논란이 많았던 핵폐기장 유치 이슈는 길 등의 원인과 해결보다는 주민들의 시위와 사회적 혼란만 부각시키는 양상을 보였다. 따라서 갈등의 근본원인이자 이슈의 보다 본질적인 사안이라 할 수 있는 선정 절차상의 정당성 문제라든가 위도지역의 지질 적합성, 안전성 문제, 에너지 정책 등의 문제는 제대로 다루어지지 않았다. 결국 텔레비전 뉴스보도에서 핵폐기장 유치이슈는 국가정책적 이슈라기보다는 지역 내 집단간 분쟁으로 그 성격이 규정되고 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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