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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김나현 (디지털애널리틱스) 이상엽 (연세대학교)
저널정보
한국정보사회학회 정보사회와 미디어 정보사회와 미디어 제23권 제1호
발행연도
2022.4
수록면
69 - 105 (37page)
DOI
10.52558/ISM.2022.04.23.1.69

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본 연구의 목적은 신문사의 정치 성향에 따른 코로나19 관련 보도 내용의 차이를 파악하는 것이다. 구체적인 연구 문제는 다음과 같다. 첫 번째로, 언론사의 정치 성향에 따른 보도 내용의 차이가 있는가? 그리고 차이가 존재한다면, 각 언론사들은 코로나19와 관련된 어떠한 이슈를 어느 정도로 다루는가? 두 번째로, 언론사별로 코로나19와 관련하여 사용하는 주요 단어는 어떻게 다른가? 연구 문제에 대한 답을 찾기 위해 본 연구에서는 2020년 2월 12일부터 2021년 1월 31일 사이 조선일보, 동아일보, 경향신문, 한겨레에서 코로나19에 대해서 보도한 기사들을 분석하였다. 분석을 위해 딥러닝 지도학습 알고리즘, 토픽 모델링, 키워드 네트워크에 대한 QAP, 로지스틱 회귀 모형 등을 사용하였다. 분석 결과, 코로나19에 대한 신문사별 보도 내용 차이가 정치 성향에 따라 존재하는 것으로 나타났다. 하지만, 같은 정치 성향을 갖는 신문사들도 다루는 주제들의 비중이 차이가 나는 경우도 있었다. 보수 신문사인 조선일보와 동아일보 경우는 같은 정치 성향이지만 내용의 차이가 존재한 반면 진보 신문사인 경향신문과 한겨레 경우는 내용의 차이가 크지 않은 것으로 나타났다. 본 연구는 다양한 분석 방법 적용을 통해 연구의 간겅성을 제고했으며, 시의적으로 중요한 사회 이슈에 대해 연구했다는 의의를 갖는다. 본 연구에는 코로나19 전체 기간 중 일부 기간에 보도된 기사 내용만을 분석했다는 한계가 존재한다.
#코로나19 #신문사의 정치 성향 #보도 행태 #토픽 모델링 #네트워크 분석 #로지스틱 회귀모형 #COVID-19 #political orientation #news coverage #deep learning #topic modeling #network analysis #logistic regression

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 논의
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 결과
Ⅴ. 논의 및 결론
참고문헌
Abstract

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