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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강병희 (경기북과학고등학교) 신승협 (세종대학교)
저널정보
한국사회과교육학회 시민교육연구 시민교육연구 제56권 제3호
발행연도
2024.9
수록면
209 - 238 (30page)

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선거에서 뉴스는 선거에 대한 정보를 제공하고, 시민의 정치 참여에 영향을 미치는 중요한 미디어이다. 그러나 뉴스는 인간이 만들어낸 산물이란 점에서 특정 프레임을 가지고 있다. 이러한 프레임을 분석하고 판단하는 것은 사회과 교육에서 중요하게 논의되는 미디어 리터러시이다. 본 연구에서는 뉴스 프레임 분류에 있어 인공지능의 기계학습을 활용하여 뉴스 데이터를 분류하고, 이를 통해 언론의 선거 보도에 있어 바람직한 역할을 고려하여 선거 뉴스를 직접 작성하는 선거 교육 방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 텍스트 분류 알고리즘으로 멀티노미얼 나이브 베이즈와 앙상블(랜덤 포레스트와 익스트림 그레이디언트 부스팅) 알고리즘을 활용하여 전략적 프레임과 이슈적 프레임의 뉴스 데이터를 학습한 뒤, 해당 모델로 제20대 대통령 선거를 보도한 뉴스 기사를 분류하도록 하였다. 그 결과 멀티노미얼 나이브 베이즈 모델의 성능이 높았고, 분석한 뉴스 기사 중 약 2/3이 전략적 프레임에 해당하였다. 제안하는 선거 교육 방안은 미디어 리터러시의 요소인 접근, 분석, 평가, 생성을 고려하여, 미디어를 통한 선거 뉴스 탐색, 선거 뉴스 프레임 분석, 인공지능 기계학습을 이용한 뉴스 프레임 분류 및 평가, 그리고 이슈적 프레임에 기반한 선거 뉴스 작성을 포함한다.
#사회과 선거 교육 #뉴스프레임 분류 #미디어 리터러시 #인공지능 #기계학습(머신러닝) #social studies election education #news frame classification #media literacy #artificial intelligence #machine learning

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