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인터넷 뉴스 소비 습관의 시각적 확인을 통한 편향 완화 연구 : Study on ameliorating bias through visualization of consumption habit on online news

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dc.contributor.advisor이준환-
dc.contributor.author황구현-
dc.date.accessioned2017-10-31T08:14:04Z-
dc.date.available2017-10-31T08:14:04Z-
dc.date.issued2017-08-
dc.identifier.other000000146544-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10371/137868-
dc.description학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 사회과학대학 언론정보학과, 2017. 8. 이준환.-
dc.description.abstract인터넷을 통해 뉴스를 소비하는 것이 보편화되면서 발생할 수 있는 편향은 다양한 영역에서 확인된다. 추천 시스템을 통한 알고리즘의 추천을 통해 발생할 수 있는 뉴스 소비의 편향만큼이나 선택적 뉴스 소비는 편향을 이해하는 데 있어 주요한 위치를 차지하고 있다. 본 연구에서는 이러한 개인의 선택적 뉴스 소비를 통한 편향을 완화하는 데 집중하여 시각화를 통해 실험을 수행하였다. 크롬 브라우저의 확장 프로그램을 통해 개인의 실험 전 뉴스 소비 기록을 수집한 뒤, 개인의 소비 뉴스의 섹션, 언론사, 기사 제목을 일주일간의 추이와 함께 확인할 수 있도록 하였다. 실험 전과 비교하였을 때 뉴스 소비에서의 편중도가 완화되는 양상을 보였으나, 세부적인 섹션별 변화에서는 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 마지막으로, 경성 뉴스를 주로 소비하는 참여자와 연성 뉴스를 주로 소비하는 참여자를 대상으로 시각화의 효과에 차이가 있는지 살펴 보았다. 연성 뉴스를 주로 소비하던 참여자들의 경우 경성 뉴스 소비 비중이 증가함을 확인할 수 있었다. 반면, 경성 뉴스를 주로 소비하는 참여자의 경우 유의미한 변화가 확인되지 않았다.-
dc.description.tableofcontents1. 서론 1
2. 관련 연구 및 연구문제 5
2.1. 온라인 뉴스 읽기와 필터버블 5
2.2. 선택적 뉴스 소비와 편향 11
2.2.1. 정치 뉴스의 선택적 소비와 편향 14
2.2.2. 정치 뉴스의 선택적 비(非)소비와 편향 15
2.3. 인터넷에서의 뉴스 소비와 편향 극복 18
2.3.1. 학계의 편향 극복 사례 : balancer 연구 19
2.3.2. 산업에서의 편향 극복 사례 23
3. 연구 방법 30
3.1. 실험 참여자 30
3.2. 실험 절차 30
3.3. 실험 처치 33
3.4. 뉴스 소비의 편향 완화 측정 35
3.4.1. 뉴스 소비의 측정 35
3.4.2. 편향 완화의 측정 36
3.5. 시각화 방식의 구현 37
3.5.1. 뉴스의 수집 및 분류 37
3.5.2. 시각화 방식 형태 39
4. 연구결과 41

4.1. 데이터 클리닝 41
4.2. 세부 연구결과 42
4.2.1. 뉴스 기록 시각화의 뉴스 편중도 개선 효과 42
4.2.2. 시각적 확인의 편향 완화의 세부 변화 46
4.3. 논의 48
5. 요약 및 결론 52
6. 참고문헌 53
-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent1808634 bytes-
dc.format.mediumapplication/pdf-
dc.language.isoko-
dc.publisher서울대학교 대학원-
dc.subject선택적 뉴스 소비-
dc.subject편향 완화-
dc.subject시각화(visualization)-
dc.subject.ddc070-
dc.title인터넷 뉴스 소비 습관의 시각적 확인을 통한 편향 완화 연구-
dc.title.alternativeStudy on ameliorating bias through visualization of consumption habit on online news-
dc.typeThesis-
dc.description.degreeMaster-
dc.contributor.affiliation사회과학대학 언론정보학과-
dc.date.awarded2017-08-
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