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품목정보
| 발행일 | 2017년 12월 05일 |
|---|---|
| 이용안내 ? |
|
| 지원기기 | 크레마,PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원),아이폰,아이패드,안드로이드폰,안드로이드패드,전자책단말기(저사양 기기 사용 불가),PC(Mac) |
| 파일/용량 | EPUB(DRM) | 42.51MB ? |
| ISBN13 | 9791128809163 |
eBook
데이터 시대의 언론학 연구
[ EPUB ]
황용석 등저 / 한국언론학회 편
|
커뮤니케이션북스
|
2017년 12월 05일
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![[eBook] 네네 보너스데이](https://image.yes24.com/sysimage/renew/loadSpace.png)
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황용석
건국대학교 미디어커뮤니케이션학과 교수다. 성균관대학교에서 방송학 전공으로 박사학위를 받았다. 주 연구 분야는 온라인 이용자 행동 분석과 온라인 저널리즘, 인터넷 정책 연구다. 주요 저서로 『온라인저널리즘』 등이 있으며, 주요 논문으로는 “A new dimension of the digital divide”, “Structural change in search engine news service” 등이 있다.
이준웅
서울대학교 언론정보학과 교수다. 미국 펜실베이니아대학교에서 박사학위를 받았다. 주 연구 분야는 정치 커뮤니케이션, 다중 매체 이용자 연구, 미디어 정책론 등이다. 주요 저서로 『말과 권력』이 있고, 논문으로는 “Reconsidering ‘virtuous circle’ and ‘media malaise’ theories of the media: An 11 nation study” 등이 있다
손동영
한양대학교 미디어커뮤니케이션 학과 교수다. 텍사스대학교에서 커뮤니케이션학 박사 학위를 받았다. 주 연구 분야는 미디어심리, 소셜네크워크와 집합행동, 시뮬레이션 연구 방법 등이다. 주요 논문으로 “Collective dynamics of the spiral of silence”, “Anatomy of interaction experience”, “A structural solution to communication dilemmas in a virtual community” 등이 있다.
김상민
서울대학교, 서울과학기술대학교, 성신여자대학교 강사다. 조지메이슨대학교에서 문화연구 전공으로 박사학위를 받았다. 주 연구 분야는 기술문화 연구, 뉴미디어 미학, 대중예술, 청년 문화 등이다. 저서로는 『디지털 자기기록의 문화와 기술』, 『데이터 사회의 명암』(공저) 등이 있으며, 주요 논문으로는 “신체, 어펙트, 뉴미디어” 등이 있다.
유경한
한국외국어대학교 미네르바교양대학 조교수다. 펜실베이니아주립대학교에서 언론학 박사학위를 받았다. 주 연구 분야는 정보와 결합된 엔터테인먼트의 정치사회적 영향력이며, 저서 『혼종 엔터테인먼트』 등과 논문 “Why do we use different types of websites and assign them different levels of credibility?”(공저), “Participatory, or Deliberative Democracy?”(공저) 등이 있다.
최세정
고려대학교 미디어학부 교수다. 미시건주립대학교에서 매스미디어(광고) 전공으로 박사학위를 받았다. 주 연구 분야는 광고와 뉴미디어이며, 현재는 디지털 환경에서의 브랜드 커뮤니케이션 효과 연구에 주력하고 있다. 저서로 『커뮤니케이션 과학의 지평』, 『미디어 경영론』 등이 있으며, 논문으로는 “Predicting selfie-posting behavior on social networking sites: An extension of theory of planned behavior”, “Why we post selfies: Understanding motivations for posting pictures of oneself” 등을 공동 저술하였다.
김익현
지디넷코리아 미디어연구소장이다. 성균관대학교에서 언론학 박사학위를 받았다. 논문 “뉴미디어 텍스트 읽기에 대한 방법론적 고찰: 프랑코 모레티의 꼼꼼히 읽기와 원거리 읽기 논쟁을 중심으로”를 비롯해 저서 『웹 2.0과 저널리즘 혁명』, 『인터넷신문과 온라인 스토리텔링』 등이 있으며 『비욘드뉴스?? 등을 번역했다.
김대원
카카오 정책지원파트장이다. 고려대학교에서 언론학 전공으로 박사 학위를 받았다. 주 연구 분야는 AI와 O2O 등 신기술과 미디어 산업 간의 융합, 디지털 저널리즘 등이다. 주요 논문으로 “Newspaper companies’ determinants in adopting robot journalism”(공저), “드론 저널리즘의 효과와 문제에 대한 인식 연구”, “O2O 사업모델이 접목된 택시 서비스의 소비자 후생 효과” 등이 있다.
박령주
서강대학교 언론문화연구소 선임연구원이다. 서강대학교에서 디지털 콘텐츠 전공으로 박사학위를 받았다. 주 연구 분야는 복잡계, 미디어 경제, 인터넷 매개 커뮤니케이션, 디지털 콘텐츠 등이다. 주요 논문으로 “집합행동의 발생과 확산에 대한 시스템 다이내믹스 연구”, “놀이이론 기반의 인터넷 루머의 집합적 확산자에 관한 연구”(공저) 등이 있다.
백영민
연세대학교 언론홍보영상학부 부교수다. 펜실베이니아대학교에서 언론학으로 박사학위를 받았다. 주 연구 분야는 정치 커뮤니케이션과 정량적 사회과학데이터 분석 기법이다. 저서로 『R를 이용한 텍스트 마이닝』 등이 있으며, “Cross-cultural comparison of nonverbal cues in emoticons on Twitter: Evidence from Big Data analysis”(공저), “Cultural Values and Cross-cultural Video Consumption on YouTube” 등의 논문이 있다.
이상엽
연세대학교 언론홍보영상학부 조교수다. 미시간주립대학교에서 미디어와 정보(Media & Information) 전공으로 박사학위를 받았다. 주 연구 분야는 온라인 데이터 분석이다. 저서로는 Handbook on the Economics of the Media(공저) 등이 있으며, 주요 논문으로는 “Interpersonal influence on online game choices”, “Homophily and social influence among online casual game players” 등이 있다.
성윤택
한국방송광고진흥공사 미디어다양성팀 전문위원이다. 성균관대학교에서 언론매체 전공으로 학위를 받았다. 주 연구 분야는 수용자 연구, 시청률 및 통합 시청 조사이며, 논문 “미디어테크놀로지의 진화 방향”, “What to Read in the Morning?: A Niche Analysis of Free Daily Papers(FDPs) and Paid Papers in Korea”(공저) 등을 저술하였다.
건국대학교 미디어커뮤니케이션학과 교수다. 성균관대학교에서 방송학 전공으로 박사학위를 받았다. 주 연구 분야는 온라인 이용자 행동 분석과 온라인 저널리즘, 인터넷 정책 연구다. 주요 저서로 『온라인저널리즘』 등이 있으며, 주요 논문으로는 “A new dimension of the digital divide”, “Structural change in search engine news service” 등이 있다.
이준웅
서울대학교 언론정보학과 교수다. 미국 펜실베이니아대학교에서 박사학위를 받았다. 주 연구 분야는 정치 커뮤니케이션, 다중 매체 이용자 연구, 미디어 정책론 등이다. 주요 저서로 『말과 권력』이 있고, 논문으로는 “Reconsidering ‘virtuous circle’ and ‘media malaise’ theories of the media: An 11 nation study” 등이 있다
손동영
한양대학교 미디어커뮤니케이션 학과 교수다. 텍사스대학교에서 커뮤니케이션학 박사 학위를 받았다. 주 연구 분야는 미디어심리, 소셜네크워크와 집합행동, 시뮬레이션 연구 방법 등이다. 주요 논문으로 “Collective dynamics of the spiral of silence”, “Anatomy of interaction experience”, “A structural solution to communication dilemmas in a virtual community” 등이 있다.
김상민
서울대학교, 서울과학기술대학교, 성신여자대학교 강사다. 조지메이슨대학교에서 문화연구 전공으로 박사학위를 받았다. 주 연구 분야는 기술문화 연구, 뉴미디어 미학, 대중예술, 청년 문화 등이다. 저서로는 『디지털 자기기록의 문화와 기술』, 『데이터 사회의 명암』(공저) 등이 있으며, 주요 논문으로는 “신체, 어펙트, 뉴미디어” 등이 있다.
유경한
한국외국어대학교 미네르바교양대학 조교수다. 펜실베이니아주립대학교에서 언론학 박사학위를 받았다. 주 연구 분야는 정보와 결합된 엔터테인먼트의 정치사회적 영향력이며, 저서 『혼종 엔터테인먼트』 등과 논문 “Why do we use different types of websites and assign them different levels of credibility?”(공저), “Participatory, or Deliberative Democracy?”(공저) 등이 있다.
최세정
고려대학교 미디어학부 교수다. 미시건주립대학교에서 매스미디어(광고) 전공으로 박사학위를 받았다. 주 연구 분야는 광고와 뉴미디어이며, 현재는 디지털 환경에서의 브랜드 커뮤니케이션 효과 연구에 주력하고 있다. 저서로 『커뮤니케이션 과학의 지평』, 『미디어 경영론』 등이 있으며, 논문으로는 “Predicting selfie-posting behavior on social networking sites: An extension of theory of planned behavior”, “Why we post selfies: Understanding motivations for posting pictures of oneself” 등을 공동 저술하였다.
김익현
지디넷코리아 미디어연구소장이다. 성균관대학교에서 언론학 박사학위를 받았다. 논문 “뉴미디어 텍스트 읽기에 대한 방법론적 고찰: 프랑코 모레티의 꼼꼼히 읽기와 원거리 읽기 논쟁을 중심으로”를 비롯해 저서 『웹 2.0과 저널리즘 혁명』, 『인터넷신문과 온라인 스토리텔링』 등이 있으며 『비욘드뉴스?? 등을 번역했다.
김대원
카카오 정책지원파트장이다. 고려대학교에서 언론학 전공으로 박사 학위를 받았다. 주 연구 분야는 AI와 O2O 등 신기술과 미디어 산업 간의 융합, 디지털 저널리즘 등이다. 주요 논문으로 “Newspaper companies’ determinants in adopting robot journalism”(공저), “드론 저널리즘의 효과와 문제에 대한 인식 연구”, “O2O 사업모델이 접목된 택시 서비스의 소비자 후생 효과” 등이 있다.
박령주
서강대학교 언론문화연구소 선임연구원이다. 서강대학교에서 디지털 콘텐츠 전공으로 박사학위를 받았다. 주 연구 분야는 복잡계, 미디어 경제, 인터넷 매개 커뮤니케이션, 디지털 콘텐츠 등이다. 주요 논문으로 “집합행동의 발생과 확산에 대한 시스템 다이내믹스 연구”, “놀이이론 기반의 인터넷 루머의 집합적 확산자에 관한 연구”(공저) 등이 있다.
백영민
연세대학교 언론홍보영상학부 부교수다. 펜실베이니아대학교에서 언론학으로 박사학위를 받았다. 주 연구 분야는 정치 커뮤니케이션과 정량적 사회과학데이터 분석 기법이다. 저서로 『R를 이용한 텍스트 마이닝』 등이 있으며, “Cross-cultural comparison of nonverbal cues in emoticons on Twitter: Evidence from Big Data analysis”(공저), “Cultural Values and Cross-cultural Video Consumption on YouTube” 등의 논문이 있다.
이상엽
연세대학교 언론홍보영상학부 조교수다. 미시간주립대학교에서 미디어와 정보(Media & Information) 전공으로 박사학위를 받았다. 주 연구 분야는 온라인 데이터 분석이다. 저서로는 Handbook on the Economics of the Media(공저) 등이 있으며, 주요 논문으로는 “Interpersonal influence on online game choices”, “Homophily and social influence among online casual game players” 등이 있다.
성윤택
한국방송광고진흥공사 미디어다양성팀 전문위원이다. 성균관대학교에서 언론매체 전공으로 학위를 받았다. 주 연구 분야는 수용자 연구, 시청률 및 통합 시청 조사이며, 논문 “미디어테크놀로지의 진화 방향”, “What to Read in the Morning?: A Niche Analysis of Free Daily Papers(FDPs) and Paid Papers in Korea”(공저) 등을 저술하였다.
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사회과학 연구자들 입장에서 보면, 전통적인 연구 방법, 이론 구축 및 공식적인 과학적 추론 활동에 빅데이터 분석이 대체성을 갖는다고 말하기는 힘들다. 빅데이터 분석은 산업계를 중심으로 확산되어 오다 최근에 연구 분야에 점진적으로 접목되고 있다. 산업 분야에서는 예측의 정확도가 중요하지만, 학문 영역에서는 예측과 함께 왜 그 같은 결과가 나타났는가를 설명하는 것이 중요하다. 컴퓨터 기반 모델링이 아무리 우수한 예측력을 보이더라도 그 과정을 설명할 수 없다면 과학적 완성물이 아니라고 말할 수 있다. 따라서 빅데이터 분석 기법과 전통 과학은 상호보완성을 띨 수밖에 없어 여러 학문 분야가 협업해야 하는 환경에 들어섰다
---「01 서론: 데이터 시대 컴퓨터 기반 언론학 연구?」중에서
오늘날 전 지구적 커뮤니케이션 네트워크의 구축과 확산은 사회적 복잡성의 증대와 더불어 변화의 속도를 상상 이상으로 끌어올리고 있다. 수개월 단위로 새로운 기술이 소개되고 그에 맞춰 사람들의 환경과 일상이 빠르게 변모되는 현실은 변수 간의 정적인 구조를 묘사하려는 기존 연구 방식에 일대 전환을 요구하고 있다. 빠르게 상황이 변화한다고 해서 지속적인 패턴이 모두 증발해 버리는 것은 아니다. 다만 새롭게 부각되는 주제와 키워드들－조합(assemblage), 배열(configuration), 네트워크, 패턴, 변동－로 시선을 돌릴 필요가 갈수록 커지고 있다는 사실을 강조하려는 것이다. 빠르게 변화하는 사회 속에서 주목해야 하는 것은 일회성 효과나 파편적 인과관계가 아닌, 국지적 현실들의 조합, 배열과 그 효과로 어떤 패턴이 나타나는 발생 과정(generative process)이다(Epstein, 2007).
---「03 변동의 과학: 발생적 커뮤니케이션 과학을 향하여」중에서
물론 뉴스타파나 ≪가디언≫ 같은 매체들이 보여 준 탐사 보도는 저널리즘의 소중한 자산이다. 빅데이터 분석을 바탕으로 잘못된 권력을 비판하거나, 잘못된 소문을 바로 잡아주는 건 언론이 담당해야 할 기본 역할이다. 하지만 데이터 저널리즘에 거대한 탐사 보도만 있는 건 아니다. 방대하지는 않지만 그냥 지나치기 쉬운 숫자나 그래프를 활용한 보도 역시 데이터 저널리즘의 또 다른 한 축을 형성하는 중요한 기둥이다. 수많은 정부나 기업들이 매일 데이터를 활용해 자신들의 주장을 펼치고 있는 상황인 만큼 데이터 홍수에 빠지지 않고 그 속에서 제대로 된 메시지를 읽어낼 수 있는 능력도 반드시 요구되는 자질이다. 데이터를 활용한 탐사 보도가 누구나 쉽게 하긴 힘든 예외적인 프로젝트인 점을 감안하면 데이터 리터러시(data literacy) 능력은 오히려 저널리즘 현장에선 더 요구되는 덕목일 수도 있다.
제4차 산업혁명 담론과 함께 관심의 대상으로 떠오른 인공지능(AI)을 활용한 보도 역시 넓게 보면 데이터를 활용한 저널리즘 영역에 포함시킬 수 있다. 특히 알고리듬을 활용한 뉴스 생산 방법인 AI 저널리즘, 혹은 로봇 저널리즘은 기존 기자들의 일하는 방식에까지 영향을 미칠 것으로 예상돼 깊이 있는 논의가 필요해 보인다.
---「07 데이터 시대 언론 현장의 변화와 언론학 연구의 과제」중에서
전통적 내용 분석 기법의 대안으로 컴퓨터 기반 텍스트 분석(computerized text analysis)이 주목받고 있다. 전통적 내용 분석이 ‘살아 있는 인간 지능’을 이용해 텍스트를 체계적으로 해석한다면, 컴퓨터 기반 텍스트 분석에서는 알고리듬 형태로 프로그래밍된 ‘죽은 인간 지능’을 이용한다는 점이 다를 뿐이다. 즉 인간의 텍스트 해석 방법을 성공적으로 모방한 알고리듬을 개발할 수 있다면 컴퓨터 기반 텍스트 분석 결과는 타당하다. 자연어 처리 기법(NLP, Natural Language Processing)을 기반으로 하는 통계적 텍스트 처리 기법(statistical text processing)을 이용하면 텍스트에 규칙적으로 나타나는 표현을 빠르고 정확하게 찾아낼 수 있다. 또한 텍스트에 잠재된 토픽(topic)이나 감성(sentiment)을 통계적으로 추정하는 방법들도 속속 개발되고 있다(Pang & Lee, 2008). 물론 현재의 통계적 텍스트 처리 기법이 모든 면에서 전통적 내용 분석 기법을 대신할 수 있는 것은 아니다. 복잡한 상징성(역설, 반어 등)을 읽어 내야만 하는 잠재적 코딩(latent coding)은 여전히 인간 지능은 컴퓨터 알고리듬, 즉 인공지능보다 훨씬 우수하다. 그러나 지정된 텍스트를 찾거나 특정 텍스트 표지(textual marker)를 통해 의미가 명확하게 드러나는 명시적 코딩(manifest coding)의 경우 통계적 텍스트 처리 기법은 처리 속도와 분석 비용, 분석 결과의 재현 가능성에서 전통적 내용 분석에 비해 분석의 효과성은 유사한 수준을 유지하면서도 효율성은 훨씬 더 우수하다.
---「01 서론: 데이터 시대 컴퓨터 기반 언론학 연구?」중에서
오늘날 전 지구적 커뮤니케이션 네트워크의 구축과 확산은 사회적 복잡성의 증대와 더불어 변화의 속도를 상상 이상으로 끌어올리고 있다. 수개월 단위로 새로운 기술이 소개되고 그에 맞춰 사람들의 환경과 일상이 빠르게 변모되는 현실은 변수 간의 정적인 구조를 묘사하려는 기존 연구 방식에 일대 전환을 요구하고 있다. 빠르게 상황이 변화한다고 해서 지속적인 패턴이 모두 증발해 버리는 것은 아니다. 다만 새롭게 부각되는 주제와 키워드들－조합(assemblage), 배열(configuration), 네트워크, 패턴, 변동－로 시선을 돌릴 필요가 갈수록 커지고 있다는 사실을 강조하려는 것이다. 빠르게 변화하는 사회 속에서 주목해야 하는 것은 일회성 효과나 파편적 인과관계가 아닌, 국지적 현실들의 조합, 배열과 그 효과로 어떤 패턴이 나타나는 발생 과정(generative process)이다(Epstein, 2007).
---「03 변동의 과학: 발생적 커뮤니케이션 과학을 향하여」중에서
물론 뉴스타파나 ≪가디언≫ 같은 매체들이 보여 준 탐사 보도는 저널리즘의 소중한 자산이다. 빅데이터 분석을 바탕으로 잘못된 권력을 비판하거나, 잘못된 소문을 바로 잡아주는 건 언론이 담당해야 할 기본 역할이다. 하지만 데이터 저널리즘에 거대한 탐사 보도만 있는 건 아니다. 방대하지는 않지만 그냥 지나치기 쉬운 숫자나 그래프를 활용한 보도 역시 데이터 저널리즘의 또 다른 한 축을 형성하는 중요한 기둥이다. 수많은 정부나 기업들이 매일 데이터를 활용해 자신들의 주장을 펼치고 있는 상황인 만큼 데이터 홍수에 빠지지 않고 그 속에서 제대로 된 메시지를 읽어낼 수 있는 능력도 반드시 요구되는 자질이다. 데이터를 활용한 탐사 보도가 누구나 쉽게 하긴 힘든 예외적인 프로젝트인 점을 감안하면 데이터 리터러시(data literacy) 능력은 오히려 저널리즘 현장에선 더 요구되는 덕목일 수도 있다.
제4차 산업혁명 담론과 함께 관심의 대상으로 떠오른 인공지능(AI)을 활용한 보도 역시 넓게 보면 데이터를 활용한 저널리즘 영역에 포함시킬 수 있다. 특히 알고리듬을 활용한 뉴스 생산 방법인 AI 저널리즘, 혹은 로봇 저널리즘은 기존 기자들의 일하는 방식에까지 영향을 미칠 것으로 예상돼 깊이 있는 논의가 필요해 보인다.
---「07 데이터 시대 언론 현장의 변화와 언론학 연구의 과제」중에서
전통적 내용 분석 기법의 대안으로 컴퓨터 기반 텍스트 분석(computerized text analysis)이 주목받고 있다. 전통적 내용 분석이 ‘살아 있는 인간 지능’을 이용해 텍스트를 체계적으로 해석한다면, 컴퓨터 기반 텍스트 분석에서는 알고리듬 형태로 프로그래밍된 ‘죽은 인간 지능’을 이용한다는 점이 다를 뿐이다. 즉 인간의 텍스트 해석 방법을 성공적으로 모방한 알고리듬을 개발할 수 있다면 컴퓨터 기반 텍스트 분석 결과는 타당하다. 자연어 처리 기법(NLP, Natural Language Processing)을 기반으로 하는 통계적 텍스트 처리 기법(statistical text processing)을 이용하면 텍스트에 규칙적으로 나타나는 표현을 빠르고 정확하게 찾아낼 수 있다. 또한 텍스트에 잠재된 토픽(topic)이나 감성(sentiment)을 통계적으로 추정하는 방법들도 속속 개발되고 있다(Pang & Lee, 2008). 물론 현재의 통계적 텍스트 처리 기법이 모든 면에서 전통적 내용 분석 기법을 대신할 수 있는 것은 아니다. 복잡한 상징성(역설, 반어 등)을 읽어 내야만 하는 잠재적 코딩(latent coding)은 여전히 인간 지능은 컴퓨터 알고리듬, 즉 인공지능보다 훨씬 우수하다. 그러나 지정된 텍스트를 찾거나 특정 텍스트 표지(textual marker)를 통해 의미가 명확하게 드러나는 명시적 코딩(manifest coding)의 경우 통계적 텍스트 처리 기법은 처리 속도와 분석 비용, 분석 결과의 재현 가능성에서 전통적 내용 분석에 비해 분석의 효과성은 유사한 수준을 유지하면서도 효율성은 훨씬 더 우수하다.
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