인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
학술저널
DBpia Top 10%
오류 신고하기해당 페이지 내 제목·저자·목차·페이지정보가 잘못된 경우 알려주세요!
초록·키워드
본 연구는 주요 일간지의 20대 대선 보도에 정치적 편향성이 존재하는지, 그리고 어떤 형태로 나타나는지를 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 인공신경망 기반의 딥러닝 모형으로 정치 성향별로 보도 차이가 나타나는지를 분석하고, Doc2Vec으로 유사도를 측정하여 보도 지형의 분포를 살펴보았으며, 정치 성향에 따른 보도 성향 차이를 감성분석으로 분석하였다. 분석 결과는 첫째, 딥러닝 모형을 사용하였을 때 ’진보-중도-보수‘는 89.8%의 정확도로 분류할 수 있었으며, 진보 성향 매체와 다른 성향의 매체의 이진 분류에서는 93% 이상의 정확도로 구분되고 있어 정치 성향에 따른 보도 차이를 확인할 수 있었다. 둘째, Doc2Vec 분석 결과 진보 성향 매체인 경향신문과 한겨레, 보수 성향 매체인 문화일보와 조선일보를 제외하면 나머지 신문사들은 중도 매체에 해당하는 신문사들과 유사도가 높게 나타나고 있었다. 셋째, 감성분석 결과 진보 성향의 매체일수록 20대 대선 보도에서 부정적 용어를 더 많이 사용하는 경향이 나타났으나, 후보에 따른 긍정/부정 보도의 강도 차이는 발견할 수 없었다. 즉, 본 연구에서는 20대 대선에 관한 주요 일간지의 보도 행태에는 ‘진보-중도-보수’라는 정치 성향에 따른 차이가 존재하며, 중도 성향 매체를 중심으로 하는 보도 지형이 나타나고 있음을 확인할 수 있었다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
