[논문]빅데이터를 활용한 팬데믹 전후 탐사보도프로그램에 대한 시청자 인식연구

김경희; 권순철; 이승현

doi:10.17703/jcct.2023.9.3.311

빅데이터를 활용한 팬데믹 전후 탐사보도프로그램에 대한 시청자 인식연구
Study on the Viewers' Perception of Investigative Journalism Before and After Pandemic Using Big Data 원문보기

Journal of the convergence on culture technology : JCCT = 문화기술의 융합, v.9 no.3, 2023년, pp.311 - 320

김경희 (광운대학교 실감융합콘텐츠학과) , 권순철 (광운대학교 실감융합콘텐츠학과) , 이승현 (광운대학교 실감융합콘텐츠학과)

초록
AI-Helper

본 논문은 빅데이터를 활용하여 COVID-19 전후의 탐사보도프로그램에 대한 시청자 인식을 분석하고 탐사보도프로그램 방향성을 분석했다. 사회과학 모델로 정해진 선행연구를 토대로 본 논문의 빅데이터 TV 시사프로그램, 탐사보도프로그램에 관한 단어들의 연관 관계를 코로나19 발현 전후로 조사했다. 이를 통해 코로나19 이전과 이후의 탐사보도프로그램에 대한 시청자 인식의 변화를 시각화해보았다. 연구방법으로는 텍스톰을 이용하여 TV시사프로그램과 탐사보도프로그램을 중심단어로 정해 텍스트 데이터를 가져왔다. 2017년에서 2022년 6월까지 데이터를 수집해 단어들을 정제하고 분석했다. Ucinet 6.0과 Netdraw를 통해 연결중심성에 대해 시각화를 하였고, Concor 분석에 쓰이는 단어 빈도수를 사용해 키워드 개수와 빈도수를 군집화했다. 연구 결과, 펜데믹 전후 시청자 인식에 대한 뚜렷한 변화가 있음을 알 수 있었다. 본 논문의 시사점으로 탐사보도프로그램을 중심키워드로 빅데이터 분석을 하였으며, 분석을 토대로 탐사보도프로그램의 방향성을 제시했다. 나아가 팬데믹 이후 탐사보도프로그램이 시청자에게 어떻게 접근하면 효과적일지에 관해 선행연구를 토대로 제안하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper analyzes viewers' perception of investigative journalism before and after COVID-19, and examines the direction of investigative journalism using big data. Based on the previous research set as a social science model, the relationship between words related to big data TV current affairs programs and investigative journalism in this paper was investigated before and after the appearance of COVID-19. We visualized changes in viewers' perception of investigative journalism by analyzing text data obtained through the use of Textom, with TV current affairs programs and investigative journalism as keywords. Data was collected from 2017 to June 2022 and refined for analysis. We visualized connectivity centrality using Ucinet 6.0 and Netdraw, and clustered the number of keywords and their frequency using Concor analysis. Our study found a clear change in viewer perception before and after the pandemic. As an implication of this thesis, big data analysis was conducted with the investigative journalism as the main keyword, and the direction of the investigative journalism was presented based on the analysis. Furthermore, based on previous research, we suggest effective approaches for investigative journalism after the pandemic to better engage viewers.

주제어

표/그림 (15)

그림 그림 1. 탐사보도프로그램 빅데이터 분석 절차 Figure 1. Analyzing process of investigative journalism program big data
그림 그림 2. 탐사보도프로그램 코로나19 이전 워드클라우드 Figure 2. Word cloud of investigative journalism program before COVID-19
표 표 1. 빈도수 누적 상위 70%의 코로나19 이전 단어 100개 Table 1. 100 Words before COVID-19 in the top 70% cumulative frequency
그림 그림 3. 탐사보도프로그램 코로나19 이후 워드클라우드 Figure 3. Word cloud of investigative journalism program after COVID-19
표 표 2. 빈도수 누적 상위 70%의 코로나19 이후 단어 100개 Table 2. 100 Words in top 70% cumulative frequency after COVID-19
표 표 3. 빈도수 누적 상위 70%의 코로나19 이전과 이후 단어 70개 비교 Table 3. Before and after COVID-19 70 words comparison in top 70% cumulative frequency
표 표 4. 탐사보도프로그램 코로나19 이전 상위 100개 단어 매트릭스 (일부) Table 4. Top 100 word matrix of investigative journalism program before COVID-19 (partial)
그림 그림 4. 탐사보도프로그램 코로나19 이전 단어의 연결중심성 분석 Figure 4. Analysis of words connection centrality before COVID-19 in investigative journalism program
표 표 5. 탐사보도프로그램 코로나19 이전 연결중심성 분석 단어 위치 Table 5. Word Location of Connection Centrality Analysis Before COVID-19 in Investigative Journalism Program
표 표 6. 탐사보도프로그램 코로나19 이후 상위 100개 단어 매트릭스 (일부) Table 6. Top 100 word matrix of investigative journalism program after COVID-19 (partial)
그림 그림 5. 탐사보도프로그램 코로나19 이후 단어의 연결중심성 분석 Figure 5. Analysis of words connection centrality after COVID-19
그림 그림 6. 탐사보도프로그램 코로나19 이전 단어 빈도수 유사점 기준 군집 결과 Figure 6. Cluster result of word frequency similarity before COVID-19 in investigative journalism program
표 표 7. 탐사보도프로그램 코로나19 이후 연결중심성 분석 단어 위치 Table 7. Word location of connection centrality analysis after COVID-19 in investigative journalism program
그림 그림 7. 탐사보도프로그램 코로나19 이후 단어 빈도수 유사점 기준 군집 결과 Figure 7. Cluster result of word frequency similarity after COVID-19 in investigative journalism program
표 표 8. 코로나19 전후 단어 빈도수 유사점 기준 군집 비교 Table 8. Comparison of clusters based on word frequency similarity before and after COVID-19

참고문헌 (13)

Hyung-Cheol Kang, "Content Diversity of the？Investigative Television News Magazine,"？Korean Journal of Broadcasting and？Telecommunication Studies, vol. 21, no. 1, pp. 7-46, 2007.
Munho Choi, "A Study of Ethnography on 'Beruf'？and 'Werfreiheit' of Korean Investigative？Journalists," Seoul National University, 2019.
Huiil Ko, "What is the Characteristic of PD？Journalism?" Kwanhun Club, vol. 108, pp. 50-56,？2008.
Changhee Noh, "The Way of the Media Ecosystemin the Post-COVID-19 Era," Korean Broadcasters？Association, pp. 89-106, 2020.
Kim-Myung Hee, Ryu-Ki Hwan "A Study on？Image Recognition of local Currency Consumers？Using Big Data" The Journal of the Convertgence？on Culture Technology Vol. 8, No.4, pp.11-17, July？2022. DOI : https://doi.org/10.17703/JCCT.2022.8.4.11

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Lee-Jeong Hyun, Kim-Hoo Bin, Shim-Gyo Eon？"Prediction Model of Real Estate Transaction Price？with the LSTM Model based on AI and？Bigdata" International Journal of Advanced Culture？Technology Vol. 10, No. 1, pp. 274-283, March？2022. DOI :？https://doi.org/10.17703/IJACT.2022.10.1.274

원문보기 상세보기
Yunseo Kim, "Changes in Consumption and Media？Usage Behavior After Corona19 and a Study on？Corona Blue,," Chosun University, 2021.
Wookhee Jo, Sanghee Kwon, "Research about the？Characteristic of PD Journalism," Korean Journal？of Broadcasting and Telecommunication Studies,？vol. 26, no. 3, pp. 650-693, 2012.
Yeonsik Kim, Youngchul Yoon, Sohyun Oh,？"Awareness of PD Journalism and Production？Practices," The Korean Society for？Journalism&Communication Studies, pp. 35-40,？2005.
Korea Press Foundation Survey Team, "2018？Media Audience Awareness Survey," 23rd:？Investigation of User Behavior According to？Changes in the Media Environment, Korea Press？Foundation, 2018.
Haejong Joo, Moontaek Cho, Sukhwan Moon,？"Research on Inteligent System for Big Data？Analysis of VOD Content Viewing Style," The？Journal of Korean Institute of Next Generation？Computing, vol. 14, no. 3 pp. 66-74 , 2018.
Keonsik Yoo, "Changes in the Media Market Due？to the COVID-19 Crisis," KCA Media？Issue&Trend, vol. 31, pp. 58-73, 2020.
Wonjun Park, Jihye Lee, Jimin Park, "Changes in？Media Use and Content Market Due to？COVID-19," KCA Media Issue & Trend, vol. 33,？pp. 42-51, 2020.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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