표제지
목차
Ⅰ. 서론 7
Ⅱ. 이론적 배경 11
1. 소셜네트워크 분석(Social Network Analysis) 방법론 11
2. 인터넷 뉴스가 여론에 미치는 영향 15
3. 인터넷 뉴스의 댓글이 여론에 미치는 영향 17
Ⅲ. 교육 분야 온라인 미디어 콘텐츠 영향력 분석 23
1. 댓글 수가 독자의 인식 변화에 미치는 영향 분석 23
2. 인터넷 뉴스 중요도 지수 정의 및 산출 예시 32
Ⅳ. 교육 분야 온라인 미디어 분석을 위한 방법론 고도화 방안 설계 41
1. 원본 데이터 수집 방법 43
2. 기술 통계(descriptive statistics) 분석 44
3. 추론 통계(inferential statistics) 분석 51
4. 데이터 분석 보고서 분석틀 제안 54
Ⅴ. 결론 및 제언 63
참고문헌 67
[부록] 70
판권기 78
〈표 Ⅰ-1〉 연구 절차 및 방법 10
〈표 Ⅱ-1〉 연도별 인터넷 뉴스 부문 뉴스ㆍ시사보도 이용집중도 : 뉴스이용창구 기준(여론집중도조사위원회, 2021) 16
〈표 Ⅱ-2〉 댓글의 특징 17
〈표 Ⅱ-3〉 댓글을 활용한 토론방식의 특징 18
〈표 Ⅱ-4〉 인터넷 뉴스 댓글 이용자 특징 19
〈표 Ⅲ-1〉 설문조사 방법 개요 24
〈표 Ⅲ-2〉 댓글 수가 독자의 인식 변화에 미치는 영향 조사 설문지 양식 24
〈표 Ⅲ-3〉 설문조사에 활용된 인터넷 뉴스 25
〈표 Ⅲ-4〉 설문조사 참여자 성별 분석 27
〈표 Ⅲ-5〉 설문조사 참여자 연령대 분석 28
〈표 Ⅲ-6〉 설문조사 전체 사례수 기술통계 29
〈표 Ⅲ-7〉 댓글 수와 고관여 정도가 인식변화에 미치는 영향(전체 사례) 29
〈표 Ⅲ-8〉 댓글 수가 인식변화에 미치는 영향(전체 사례) 30
〈표 Ⅲ-9〉 설문조사 중 저관여자 사례수 기술통계 31
〈표 Ⅲ-10〉 댓글 수와 고관여 정도가 인식변화에 미치는 영향(저관여자 사례) 31
〈표 Ⅲ-11〉 정책 신뢰 측정 관련 국내외 주요 지수(지표) 33
〈표 Ⅲ-12〉 지수 산출을 위한 표본 추출 내용 35
〈표 Ⅲ-13〉 2022년도 5월 인터넷 뉴스 중요도 지수 일 단위 산출 35
〈표 Ⅲ-14〉 2022년도 5월 인터넷 뉴스 중요도 지수 주 단위 산출 38
〈표 Ⅲ-15〉 댓글 수 구간에 따른 인터넷 뉴스 수 40
〈표 Ⅳ-1〉 빈도 분석 예시 45
〈표 Ⅳ-2〉 군집별 뉴스 기사 목록 48
〈표 Ⅳ-3〉 군집별 본문 요약 자료 예시 49
〈표 Ⅳ-4〉 뉴스의 통계적 유의성 검정 결과 예시 52
〈표 Ⅳ-5〉 댓글의 통계적 유의성 검정 결과 예시 53
〈표 Ⅳ-6〉 데이터 분석 보고서 예시 56
〈표 Ⅴ-1〉 미디어 부문별 여론영향력 가중값(여론집중도조사위원회, 2021) 66
[그림 Ⅰ-1] 비정형데이터 성장 전망 8
[그림 Ⅰ-2] 연구내용 흐름 9
[그림 Ⅱ-1] 액터 간 관계 개념도 12
[그림 Ⅱ-2] 미디어 부문별 여론 영향력 가중값 추이(여론집중도조사위원회, 2021) 15
[그림 Ⅲ-1] 설문조사 응답자 성별 빈도 그래프 27
[그림 Ⅲ-2] 설문조사 응답자 연령대 빈도 그래프 28
[그림 Ⅲ-3] 인터넷 뉴스 수와 중요도 지수 그래프(일 단위) 37
[그림 Ⅲ-4] 인터넷 뉴스 수 그래프(일 단위) 37
[그림 Ⅲ-5] 인터넷 뉴스 중요도 지수 그래프(일 단위) 38
[그림 Ⅲ-6] 인터넷 뉴스 수와 중요도 지수 그래프(주 단위) 39
[그림 Ⅲ-7] 인터넷 뉴스 수 그래프(주 단위) 39
[그림 Ⅲ-8] 인터넷 뉴스 중요도 지수 그래프(주 단위) 40
[그림 Ⅳ-1] EDB 교육 분야 이슈 분석 화면 예시 41
[그림 Ⅳ-2] EDB 키워드 및 연관어 분석 화면 예시 42
[그림 Ⅳ-3] EDB 감성 추이 분석 화면 예시 42
[그림 Ⅳ-4] 검색 키워드 기반의 데이터 수집 방법 43
[그림 Ⅳ-5] gensim 패키지를 활용한 뉴스 본문 규격화 45
[그림 Ⅳ-6] gensim 패키지를 활용한 최적의 주제 건수 분석 예시 47
[그림 Ⅳ-7] 사이킷런 패키지의 PCA 함수를 활용한 군집 시각화 47
[그림 Ⅳ-8] 데이터 분석 방법론 56