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학술저널
저자정보
고문정 (서울대학교)
저널정보
사이버커뮤니케이션학회 사이버커뮤니케이션학보 사이버커뮤니케이션 학보 제35권 제1호
발행연도
2018.3
수록면
5 - 51 (47page)
DOI
10.36494/JCAS.2018.03.35.1.5

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이 연구는 이용자들의 참여로 만들어지는 온라인 뉴스 문화에 주목하여 뉴스에 댓글을 쓰거나 뉴스를 공유하는 이들이 어떤 사람들인지를 밝히고자 하였다. 댓글이나 공유된 뉴스는 온라인 뉴스 소비에 영향을 주지만 댓글을 쓰고 뉴스를 공유하는 이들이 누구인지는 공개되어 있지 않다. 이에 ‘어떤 사람들이 온라인 뉴스 이용 문화를 만들고 있는지’를 밝혀 온라인 뉴스 문화에 대한 이해를 넓히고자 한다. 이 연구는 가설에서 출발하지 않고 데이터를 출발 지점으로 삼아 현실과 가장 가까운 대답을 얻으려 했다는 점에서 기존 연구들과 차별화된다. 이를 위해 2016년 언론수용자의식조사 데이터를 근거로 로지스틱 회귀분석, 선형/비선형 판별 분석, 의사결정 나무 모형, 랜덤 포레스트, 서포트벡터 머신을 활용한 통계 학습(statistical learning) 방법을 적용하여 댓글 작성자와 뉴스 공유자를 예측하는 최적의 모델을 찾았다. 연구 결과, 랜덤포레스트를 활용하면 댓글 작성자와 공유자를 약 99%, 94%의 정확도로 예측할 수 있었다. 예측 과정을 살펴보면, 댓글 작성자와 뉴스 공유자는 거의 일치하였기 때문에 이들을 ‘온라인 뉴스 문화 주도자’와 같은 하나의 집단으로 보는 것이 타당하다고 여겨진다. 이들은 서명운동이나 기부와 같은 사회 참여가 활발하며 정치적으로 중도 또는 진보에 가까울 경우가 많았으며 학력이 높았다. 또한 전국종합신문 뉴스에 대한 신뢰도가 낮을수록 댓글을 작성하거나 뉴스를 공유할 확률이 높았고, 그 중에서도 언론인의 사회적 영향력이나 전문성이 크다고 인식할수록 뉴스를 공유하는 사람일 확률이 높은 것으로 나타났다. 또한 이들은 SNS나 메시징 서비스 이용에 많은 시간을 소비했으며, 그 중에서도 1인 미디어나 팟캐스트 같은 이용자 참여형 뉴미디어 소비가 많다면 댓글 작성자, SNS와 메시징 서비스, 시사잡지 등 다양한 매체에서 적극적으로 뉴스를 소비한다면 뉴스 공유자일 경우가 많았다.
#온라인 뉴스 #댓글 작성 #뉴스 공유 #통계 학습 #분류 #Online news #news comments #news sharing #statistical learning #classification

목차

요약
1. 문제의 제기
2. 이론적 배경
3. 통계 학습 모형의 활용
4. 연구방법
5. 연구 결과
6. 논의
참고문헌
ABSTRACT

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