$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

한국과 미국 방송사의 코로나19 뉴스에 대해 CNN 기반 정량적 음성 감정 양상 비교 분석
Quantifying and Analyzing Vocal Emotion of COVID-19 News Speech Across Broadcasters in South Korea and the United States Based on CNN 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.26 no.2, 2022년, pp.306 - 312  

남영자 (Humanities Research Institute, Chung-Ang University) ,  채선규 (Department of Industrial Engineering, Hyanyang University)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

전례 없는 코로나19 팬데믹 상황에서 대중의 정보에의 요구는 과도한 코로나19 뉴스 소비를 조장하였다. 뉴스는 대중의 심리적 안녕에도 영향을 미치기에 뉴스 보도 양태에 대한 각별한 주의가 요구된다. 이에 본 연구는 한국과 미국의 주요 뉴스 미디어의 코로나19 관련 뉴스의 음성 감정 양상을 합성곱 신경망에 기반하여 분석하였다. 분석 결과, 대부분의 뉴스 미디어에서 중립이 탐지되었으나 슬픔과 분노도 탐지되었다. 이러한 양상은한국의 뉴스 미디어에서 두드러진 반면 미국 뉴스 미디어에서는 나타나지 않았다. 본 연구는 코로나19 뉴스의 첫 음성 감정 분석 연구로, 뉴스의 감정 분석에 있어 새로운 방향을 제시할 뿐 아니라 팬데믹에 대한 이해 증진에 있어 광범위한 함의를 지닌다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

During the unprecedented COVID-19 outbreak, the public's information needs created an environment where they overwhelmingly consume information on the chronic disease. Given that news media affect the public's emotional well-being, the pandemic situation highlights the importance of paying particula...

주제어

표/그림 (7)

참고문헌 (17)

  1. K. H. Y. Lin, C. Yang, and H. H. Chen, "What emotions do news articles trigger in their readers?," in Proceeding of the 30th Annual International ACM SIGIR conference on Research and Development in Information Retrieval, Symposium on Computer Architecture, Amsterdam: The Netherlands, vol. 38, no. 6, pp. 733-734, 2007. 

  2. M. Seo, "Amplifying panic and facilitating prevention: Multifaceted effects of traditional and social media use during the 2015 MERS crisis in South Korea," Journalism and Mass Communication Quarterly, vol. 56, no. 1, pp. 837-849, Jul. 2019. 

  3. R. L. Nabi, "Exploring the framing effects of emotion: Do discrete emotions differentially influence information accessibility, information seeking, and policy preference?," Communication Research, vol. 30, no. 2, pp. 224-247, Apr. 2003. 

  4. M. Boukes and R. Vliegenthart, "News consumption and its unpleasant side effect," Journal of Media Psychology, vol. 29, no. 3, pp. 137-147, Sep. 2017. 

  5. S. P. Giri and A. K. Maurya, "A neglected reality of mass media during COVID-19: Effect of pandemic news on individual's positive and negative emotion and psychological resilience," Personality and Individual Differences, vol. 180, pp. 110962, Oct. 2021. 

  6. S. Yang, W. Zhang, and Z. Yuan, "Media Reports of the COVID-19 Pandemic: A Computational Text Analysis of English Reports in China, the UK, and the US," Advances in Journalism and Communication, vol. 9, no. 2, pp. 47, May. 2021. 

  7. P. Ghasiya and K. Okamura, "Investigating COVID-19 News Across Four Nations: A Topic Modeling and Sentiment Analysis Approach," IEEE Access, vol. 9, pp. 36645-36656, Mar. 2021. 

  8. D. Suryadi, "Does it make you sad? A lexicon-based sentiment analysis on COVID-19 news tweets," in InIOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Kerala, India, vol. 1077, no. 1, pp. 012042, Feb. 2021. 

  9. Y. Nam, "Analysis of emotions in broadcast news using convolutional neural networks," Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 24, no. 8, pp. 1064-1070, Aug. 2020. 

  10. P. Sermanet and Y. LeCun, "Traffic sign recognition with multi-scale convolutional networks," in The 2011 International Joint Conference on Neural Networks, San Jose, California, USA, pp. 2809-2813. IEEE, Jul. 2011. 

  11. C. Szegedy, W. Liu, Y. Jia, P. Sermanet, S. Reed, D. Anguelov, D. Erhan, V. Vanhoucke, and A. Rabinovich, "Going deeper with convolutions," in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, Boston, MA, USA, pp. 1-9, 2015. 

  12. S. Abdoli, P. Cardinal, and A. L. Koerich, "End-to-end environmental sound classification using a 1D convolutional neural network," Expert Systems with Applications, vol. 136, pp. 252-263, Dec. 2019. 

  13. W. Q. Zheng, J. S. Yu, and Y. X. Zou, "An experimental study of speech emotion recognition based on deep convolutional neural networks," in The 2015 International conference on affective computing and intelligent interaction (ACII), Xian, China, pp. 827-831, 2015. 

  14. Y. Nam and C. Lee, "Cascaded Convolutional Neural Network Architecture for Speech Emotion Recognition in Noisy Conditions," Sensors, vol. 21, no. 13, pp. 4399, Jun. 2021. 

  15. P. Boersma and D. Weenink, Praat: doing phonetics by computer [Internet]. Available: http://www.praat.org/. 

  16. K. Dupuis and M. K. Pichora-Fuller, "Toronto emotional speech set (TESS)," University of Toronto, Psychology Department, 2010. 

  17. Z. Hamidein, J. Hatami, and T. Rezapour, "How people emotionally respond to the news on COVID-19: An online survey," Basic and Clinical Neuroscience, vol. 11, no. 2, p. 171, Mar. 2020. 

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로