Wordle 을 이용한 뉴스 토픽 시각화

Q: 이 논문에서 정의한 NewsWordle이란 무엇인가?

비전문가가 빅데이터를 분석하여 의미 있는 데이터를 발굴하고, Wordle 시각화 기법을 활용하여 인터랙션 기사를 손쉽게 작성할 수 있도록 지원하는 분석 및 제작 도구다.

Q: NewsWordle을 활용한 뉴스 토픽 분석의 핵심 방법과 효과는 무엇인가?

연구 결과, 히스토그램으로 기사량 추세를 파악하고 Wordle과 Brushing and Linking 기능으로 단어 간 연관성과 시간적 변화를 시각화함으로써 비전문가도 효과적으로 인터랙션 기사를 작성할 수 있다.

김재영; 서진욱

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김재영 (서울대학교) 서진욱 (서울대학교)

저널정보: 한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2018 학술대회 발표 논문집

발행연도: 2018.1

수록면: 32 - 35 (4page)

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초록· 키워드

본 논문에서는 Wordle을 이용하여 시간에 따른 뉴스의 토픽 변화를 시각화하고, 이를 바탕으로 비전문가가 쉽게 데이터를 분석, 기사를 작성할 수 있는 툴인 NewsWordle을 제시한다. NewsWordle의 사용성을 평가하기 위해 실제 시각화 결과물을 소개하며, 사용자가 손쉽게 데이터를 분석, 기사를 작성할 수 있음을 설명한다.

#Wordle #시각화 #뉴스 토픽 시각화

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-004-001760113

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
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