메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신유진 (LGU+) 이상우 (연세대)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제21권 제5호
발행연도
2021.5
수록면
1 - 10 (10page)

이용수

DBpia Top 0.5%동일한 주제분류 기준으로
최근 2년간 이용수 순으로 정렬했을 때
해당 논문이 위치하는 상위 비율을 의미합니다.
표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
이 연구에서는 필터버블 현상의 주요 요인인 추천 알고리즘의 정치적 편향성(추천 알고리즘이 이용자가 선호하는 정치 성향의 영상을 제한적으로 제공하는 것)과, 이용자들의 선택적 노출(이용자가 자신이 선호하는 정치 성향의 영상을 자발적으로 선택하는 것)을 실증적으로 검증하고자 하였다. 이를 위해 새로운 유튜브 계정 2개를 개설하여 각각의 계정을 보수/진보 계정으로 일주일 동안 훈련시켰고, 각 계정에서 추천받은 영상들은 이틀 간격으로 수집하였다. 텍스트 마이닝(Text Mining) 방법을 통해 보수 계정에서는 보수 성향의 영상이 더욱 추천되는지, 진보 계정에서는 진보 성향의 영상이 더욱 추천되는지를 알아보았다. 또한 각각의 계정에서 정치적으로 편향된 주제들이 다뤄지고 있는지를 관찰하였다. 설문조사를 통해 유튜브로 정치 및 뉴스 영상을 소비하는 이용자들에게 보수/진보 계정에서 6일째에 추천된 영상 리스트를 제공하여 이용자들이 선택적 노출을 보이는지를 알아보았다. 연구결과, 시간이 지날수록 보수 계정에서는 보수 성향의 영상과 채널이 더욱 추천되고, 진보 계정에서는 진보 성향의 영상과 채널이 더욱 추천되었으며, 보수 계정과 진보 계정에서 추천된 영상들은 대부분 정치적으로 편향된 주제를 다루고 있는 것으로 나타났다. 응답자들의 약 77%는 자신이 선호하는 정치 성향의 영상에 선택적으로 노출되어 보이는 것으로 나타났다.
#유튜브 #추천 알고리즘 #필터버블 #선택적 노출 #뉴스 이용 #정치적 편향성 #YouTube #Recommendation Algorithm #Filter Bubble #News #Political Bias #Selective Exposure

목차

요약
Abstract
I. 서론
Ⅱ. 기존 연구 및 연구문제
Ⅲ. 텍스트 마이닝 분석
Ⅳ. 이용자의 선택적 노출 측정
Ⅴ. 연구결과
Ⅵ. 결론
Ⅶ. 한계 및 시사점
참고문헌

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
김선호 / 2019 / 디지털 뉴스 리포트 2019 한국 :13~28 dbpia http://www.koreanclick.com/insights/newsletter_view.html?code=topic&id=552&page=1 google schola E. Pariser / 2012 / The fiter bubble: How the news personalized web is changing what we read and how we think / Penguin Books google schola 오세욱 / 2019 / 유튜브 추천 알고리즘과 저널리즘 / 정보통신정책연구 19(2):69~92 dbpia 정철운 / 2018 / 가짜뉴스 유튜브 극우보수와 저널리즘 / 인물과사상 (247):168~183 dbpia

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

유튜브 알고리즘과 확증편향
김인식 ,  김자미 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 2021 .01
추천 시스템에 의한 필터 버블 개선 방향 제시 : 유투브를 통해서
조성재 ,  이근희 ,  전경향 외 3명 한국HCI학회 학술대회 2020 .02
개인화 알고리즘으로 필터 버블이 형성되는 과정에 대한 검증
전준영 ,  황소윤 ,  윤영미 멀티미디어학회논문지 2018 .03
유튜브 동영상 추천 알고리즘
이은진 ,  김선화 ,  서수빈 외 1명 대한전기학회 학술대회 논문집 2021 .07
The YouTube Video Recommendation Algorithm using Users" Social Category
유소엽 ,  정옥란 Journal of KIISE 2015 .05

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-310-001768939