빅데이터를 활용한 방송뉴스 제목의 다학제적 의미연결망 연구 - KTV 대한뉴스를 중심으로 -

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 국정홍보 기능을 수행하는 KTV 대한뉴스의 시청률이 높은 뉴스 제목을 대상으로 의미연결망 분석을 실시해, 뉴스 제목 단어들의 출현빈도, 연결중심성, 매개중심성, 근접중심성, 아이겐벡터, 집단화계수 등 다학제적 연구를 통해 뉴스 제목의 구성형태와 나아갈 방향을 제시하고자 한다.
그 결과 KTV 대한뉴스의 제목에 출현단어의 출현빈도와 다양한 중심성 지표에 자주 등장한 단어는 문대통령, 지원, 일본. 청와대, 확대, 북한, 코로나19, 정부 등으로 나타났다.
또한, KTV 대한뉴스의 인구통계학적 시청자 구성비는 월 평균소득 199만원 이하 76%, 주부 43.7%, 무직 20.5% 등으로 나타났는데, 뉴스 제목 출현 빈도 2위, 모든 중심성 지표 1위 단어인 ‘지원’과 연결되었다고 볼 수 있다. 이는 KTV 대한뉴스가 주부를 비롯해 무직자, 소외계층을 위한 국민안전, 국민건강 등 사회안전망을 다루었다는 방증이기도 하다.
KTV 대한뉴스의 뉴스 제목은 정부정책의 긍정적인 효과를 분석적으로 접근하여 강조하고 있는 것으로 나타났다. 국민의 건강과 안전에 대한 이슈 선점, 국민의 판단 근거 제공, 진행자의 적절한 설명과 비유등이 채널 이미지를 높이는데 기여했다.
향후, 특화된 정책뉴스 개발로 시청자 확보와 만족도를 제고해야 하며, 뉴스 제목의 스토리텔링이 필요한 것으로 나타났다.
이처럼 본 연구는 시청률이 높은 뉴스 제목의 의미연결망 분석을 통해 기존 빅데이터 연구와의 차별화를 마련하는 한편, 복합적인 의미연결망 분석을 활용해 시청률이 높게 나오는 방송 뉴스 제목의 흐름을 파악하고 예측하는 융복합 연구로서 의미가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study conducted a semantic network analysis of news titles with high audience ratings of KTV DaehanNews, which performs the function of public relations. Therefore this study aims to suggest the composition form and further to the direction of the news title by researching the multidisciplinary such as the frequency of usage of the words in the news title, e.g. frequency, degree centrality, betweenness centrality, the closeness centrality, Eigenvector, centrality.
Subsequently, the frequency of occurrence of words Frequency in the title of KTV DaehanNews and words that frequently discovered in various centrality indicators were in the hierarchical order of President Moon, Support, Japan, Blue House, expand, North Korea, COVID-19, and the government. Besides, the demographic ratio of viewers to KTV DaehanNews was 76% of the monthly average income of 1,990,000 won or less, 43.7% of housewives, and 20.5% of unemployed. It can be said that it is connected with the word “support,” which is the second place in the frequency of appearance of news titles and the first place in all centrality indicators. Public safety and public health for the housewives, the unemployed, and the underprivileged showing up on the screen are strong evidence of KTV DaehanNews reported social safety nets.
The news title of KTV DaehanNews is recognized to emphasize the positive effect of government policy by analyzing it. To be specific, preoccupying the issues of public health and safety, providing the basis for judgment of the people, appropriate explanations and analogies of the host contributed to enhancing the channel image. Furthermore, it is necessary to attract viewers and further let them have a better experience by developing news that is specialized in the policy.
As such, this study distinguishes from existing big data research through candid analysis of the semantic network of news titles with high audience ratings, on the other hand, meant to be converged research for understanding and predicting the flow of broadcast news titles with high audience ratings by utilizing complex network analysis.

목차 (Table of Contents)

• Abstract
• 국문초록
• I. 서론
• Ⅱ. 이론적 논의
• Ⅲ. 연구문제 및 연구방법
• Ⅳ. 분석결과
• Ⅴ. 결론 및 함의
• Reference

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