지상파, 종편 뉴스 및 보수우파 유튜브 댓글 분석 : SVM 텍스트 분류와 Glove 방법의 적용

윤호영

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자료유형: 학술저널

저자정보: 윤호영 (이화여자대학교)

저널정보: 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제23권 제3호

발행연도: 2021.1

수록면: 1,399 - 1,416 (18page)

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본 연구는 유튜브 내 지상파, 종편, 보수 우파 방송 뉴스 미디어의 댓글을 분석하는 연구이다. 본 연구는 유튜브라는 공간 내 뉴스 미디어 방송 채널 간 댓글의 유사성을 살펴보고, 유사성을 기준으로 여론 지형을 살펴보고자 한다. 5개월간 평일 주중 뉴스 방송에 대한 9개 채널의 댓글을 수집하여 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)과 단어 임베딩 방법인 Glove 분석 방법을 활용하여 분석하였다. 연구 대상인 이들 9개 방송의 댓글을 기준으로 분석한 결과에 따르면 첫쨰, 유튜브 방송 미디어 댓글 생태계는 크게 MBC 중심 지상파와 정규재TV 보수우파 채널 중심의 2개의 여론 중심이 있는 것으로 확인되었다. 둘쨰, JTBC와 채널A는 중간자적 위치에 있었으나 TV조선은 독자적 위치였다. 셋째, 방송 뉴스 미디어의 댓글이 다루는 이슈는 자료 시기상 ‘검찰’에 관한 사항 등으로 유사하였으나 그 실질적 내용은 중심 인물과 방송에 대한 반응측면에서 여론 중심부가 판이한 형태를 보여, 양극화된 양상으로 나타났다. 본 연구는 유튜브 내 다채널 댓글 생태계에 대한 상호 비교 기반 최초의 경험적 연구라는 의의와 기계학습을 활용한 텍스트 분류 전산사회과학 기반 연구라는 의의를 갖는다.

#유튜브 댓글 #텍스트 분류 #SVM #Glove #보수 우파

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Charles Chang / 2020 / Using word order in political text classification with long short-term memory models / Political Analysis 28(3):395~411

최진호 / 2019 / 4차산업혁명에 관한 뉴스 빅데이터 활용 토픽 분석: 언론사 유형 및 주요시기에 따른 비교를 중심으로 / 사이버커뮤니케이션학보 36(2):173~220

최성철 / 2020 / 토픽모델링 연구동향 분석: 공학과 사회과학 분야 KCI 등재지를 중심으로 / Journal of The Korean Data Analysis Society 22(2):815~826

Lee Drutman / 2013 / The inside view: Using the E nron E‐mail archive to understand corporate political attention / Legislative Studies Quarterly 38(1):5~30

Harcup, T / 2012 / Alternative Journalism, Alternative Voices / Routledge

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윤호영

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