Journal of Information Science Theory and Practice
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v.10
no.2
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pp.86-101
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2022
This research aimed at studying the factors that influence new media exposure of political news by youths in Isan society in Thailand. The target group comprised 1,200 individuals, obtained from multi-stage sampling from undergraduate students in Isan's autonomous universities, governmental universities, and private institutions. The data collection tool was a questionnaire, the content of which was validated by experts. The reliability of the tool was tested by the formula for Cronbach's alpha coefficient, which yielded a reliability of 0.83. Multiple regression analysis was applied to analyze the data. The results, regarding factors influencing the channels for political news exposure, showed that channels for political news exposure were mostly influenced by inner drives, followed by importance in political news exposure, influence from social networks, and specific characteristics of the Internet. This could explain the variation of channels for political news exposure at 46.5%. In terms of factors influencing political news selection, it was found that political news selection was influenced mostly from social networks, followed by inner drives, benefits from political news exposure, specific characteristics of the Internet, and the field of study. The variation of the political news selection could be explained at 44.6%. These results elaborate on the current situation in Thailand, especially in Isan region, where youths in higher education are playing an increasing role in demonstrating their political stance through various political activities.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.3
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pp.1795-1805
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2015
This paper analyzed the recommendation stories in the online journalism on the user's news choice by college students in two ways. One way is recommendation stories, and the other one is their arrangement and the index of use. From the results of the analysis, 7 out of 11 types of recommendation stories had positive effects on selecting news stories, while the 4 other types had little effect. Most of the recommendation stories that had little effect on the user's news selection were 'comments' or 'things' related to tweets' on SNS. The arrangements of new stories and the searched keywords had some effects on the user's news choice but had no effect on the index of use. In addition, the hours of using news stories and the types of recommendation stories were mostly correlated with each other. Consequently, formal factors, such as the arrangement of news stories and the recommendation stories of online journalism, had positive effects on the user's news selection, as well as headlines and keywords of news stories.
What is the basic nature of Korean public broadcasting system? This research explores this question through an analysis of KBS news coverage of the Korean housing market. This study spotlights the internal news production processes. In detail, this study investigates newsroom routines, such as news selection, news gatherings, and news production. As a result, this study reveals KBS can be classified as "Publicity Model" following reasons. First, KBS news selection process stresses higher viewer ratings for competitive market share and belittles public interests of serving the citizen. This caused KBS news to provide fragmented and truncated news information and to constrict high quality news of significant information for citizen. Second, KBS newsroom operates under the minimum staff resource to produce news programmes and has developed official source dependency as a routine for news gathering. Third, under the limits of report format, KBS news worked as a neutral deliverer of government message and failed to provide more detailed information and diverse viewpoints.
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.
The past, present, and future of online journalism in Korea are inextricably bound up with the portal site news services. In traditional journalism, finite news media took hold on news consumption completely because of performing news production and distribution simultaneously. Since then, in the age of multi-media and multi-channel, the audience selection has become more important because of greatly increasing news media and then exploding news production. In online journalism, the news distribution have emerged as the most important field because of the intensive consuming the portal site news services making use of various news easier, the characteristic of news consumption focusing on not news media brands but news media contents, etc. Therefore, the news present landscape of Korean journalism oriented news distribution has been completed by that the portal site news services became the symbol of online journalism. That the portal site news services performing only news distribution have more influence than the paper based online newspapers and Internet based online newspapers producing news means the change of media power. By this, a conflict between news media and portal site news services appears at all times.
Extractive document summarization aims to select a few sentences while preserving its main information on a given document, but the current extractive methods do not consider the sentence-information repeat problem especially for news document summarization. In view of the importance and redundancy of news text information, in this paper, we propose a neural extractive summarization approach with joint sentence semantic clipping and selection, which can effectively solve the problem of news text summary sentence repetition. Specifically, a hierarchical selective encoding network is constructed for both sentence-level and document-level document representations, and data containing important information is extracted on news text; a sentence extractor strategy is then adopted for joint scoring and redundant information clipping. This way, our model strikes a balance between important information extraction and redundant information filtering. Experimental results on both CNN/Daily Mail dataset and Court Public Opinion News dataset we built are presented to show the effectiveness of our proposed approach in terms of ROUGE metrics, especially for redundant information filtering.
This study explores a value chain structure of TV program including news, drama, and comedy. The purpose of this research focused on factor analysis and the relationship among viewer's program selection motivations. This research explores correlation between personal value and viewing motivation. This study was to identify the value structure of respondent on TV program(news, drama, comedy) based on means-end chain theory. The research used structured APT laddering questions and 251 data was analysed. Through such analysis, category difference by stage and relationship difference were identified and hierarchical value map was compared. There are four different value ladders: first is attributes, functional consequences, psychological consequences, and final value. The result shows that on news program the basic function is viewers are want to visual factor and quickly acquire social news and they pursue a value of personal social relationship. Whereas, on drama program, the viewers are reflected by around person, and they selected a program based on closed related person. In addition, the viewers are influenced by program's social nomination, production's brand in drama, and performer's nomination, producer and program prominence on comedy. The program selection is highly correlated on program selection's credibility, vital energetic life, and social relationship. The results shows that there was no significant difference between low involvement group and high involvement group for main category involvement group respondents.
In recent years, artificial intelligence (AI) services have become one of the most essential parts to extend human capabilities in various fields such as face recognition for security, weather prediction, and so on. Various learning algorithms for existing AI services are utilized, such as classification, regression, and deep learning, to increase accuracy and efficiency for humans. Nonetheless, these services face many challenges such as fake news spread on social media, stock selection, and volatility delay in stock prediction systems and inaccurate movie-based recommendation systems. In this paper, various algorithms are presented to mitigate these issues in different systems and services. Convolutional neural network algorithms are used for detecting fake news in Korean language with a Word-Embedded model. It is based on k-clique and data mining and increased accuracy in personalized recommendation-based services stock selection and volatility delay in stock prediction. Other algorithms like multi-level fusion processing address problems of lack of real-time database.
Television news programs are becoming significant source of health information. This study aims at investigating the current state of health coverage of the prime time news program in Korea. Data were collected from KBS 9 0'clock news in the period of thirteen months. from December 1. 1998. to November 1. 1999. The data were analyzed using content analysis method. and the reliability degree was 99.7% according to the Holsti's inter-coder reliability test. The current research classified 489 health related news items into 49 sub-categories and five health categories through content analysis. Some of the basic results of this study are as follows. 1. The frequency according to health category, health maintenance promotion(57.3%) topped followed by disease prevention(23.2%), disease treatment(14.9%), life ethics(4.0%), and growth development(0.6%). 2. According to human developmental age. for the most part(80.1 %) is applicable to the entire range of human developmental age. 3. Health maintennance promotion category take top of health category by the rate of 57.3% and contain 20 sub-categories. 4. News items in the life ethics category, which had six sub-categories. occupied only four percent of the total health related news. News in the growth development category included two sub categories and occupied 0.6% of the total news items. 5. In disease prevention and disease treatment category, infectious disease(33.2%) showed the highest percentage according to the WHO's international disease classification system. Disease prevention occupied 23.2% and contained eleven sub-categories while disease treatment occupied 14.9% and included ten sub-categories. Television news coverage on health showed a wide variety of selection in terms that they are reporting various issues. This study, however, found that some news items were confusing and failing in presenting scientific evidences. It is suggested that the television coverage on health could be beneficial to most of viewers in receiving important health information and guidelines, only if they are utilizing their own sound discretion in consuming those news.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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