최근 확인한 콘텐츠
데이터가 존재하지 않습니다.
Lee, Sang-Yeon; Jeong, Deuk-Young; Choi, Jinseo; Jo, Seng-Kyoun; Park, Dae-Heon; Kim, Jun-Gyu
2024 / ETRI JOURNAL
데이터가 존재하지 않습니다.
loading...
본 연구는 빅 데이터 시대 뉴스 룸에서 데이터 저널리즘의 역할과 발전을 모색하기 위해 미국과 유럽의 미디어 기업 사례 및 관련 전문가 의견을 분석했다. 분석 결과, 데이터 저널리즘 기반 뉴스 애플리케이션이 뉴스 콘텐츠의 중요한 부분을 차지하고, 상호작용적 콘텐츠가 미래 저널리즘의 기본이 될 것으로 예상된다. 또한, 미디어 기업의 생존을 위해 데이터 저널리즘 도입은 필수적이며, 이에 따라 뉴스 룸의 조직 및 취재 방식 변화가 예상된다.
데이터 저널리즘
디지털 미디어와 저널리즘 4.0 : 미래 미디어 =
데이터 분석과 저널리즘 : 빅데이터 시대, 저널리스트를 위한 데이터 분석 기법 =
데이터 분석과 저널리즘 = 저널리스트 손으로 직접 수행하는 공공데이터 분석 레시피
메타저널리즘 =
디지털 저널리즘 연구란 무엇인가?
저널리즘의 미래 : 자기 복제와 포털 중독 언론에 미래는 있는가 =
데이터 분석과 저널리즘 : 저널리스트 손으로 직접 수행하는 공공데이터 분석 레시피 =
인간과 빅데이터의 상호작용 =
디지털 저널리즘 : 모든 정보가 인터넷 세계에서 공개되는 시대
(2017) 해외 미디어 동향 =
웹 3.0시대의 디지털 미디어와 저널리즘
데이터 시대의 언론학 연구
New media, old news : journalism & democracy in the digital age
참여 저널리즘 : 디지털 독자 개발 전략
기자들, 유튜브에 뛰어들다 : 지상파 기자들의 뉴미디어 생존기
커뮤니케이션 통계분석론 =
Rethinking research methods in an age of digital journalism
Journalism Practice
Borges-Rey, E.Digital Journalism
Hendrickx J.,Montero E.,Ranaivoson H.,Ballon P.Newspaper Research Journal
Boyles, J.L.; Meyer, E.언론과 사회
이소은, 박찬경Media Asia
Zeng, Y.한국언론학보
윤호영洛阳师范学院学报 / Journal of Luoyang Normal University
韩伟伟; Han WeiweiBig Data and Society
Stalph F.Journalism
Laura Ahva; Margareta Salonen; Liisa Ovaska; Karoliina Talvitie-LambergDigital Journalism
Moran R.E.,Shaikh S.J.Journalism Practice
Chorley, M.J.; Mottershead, G.미디어와 공연예술 연구
이민규, 강연곤미디어와 인격권
전창영, 오세욱한국디자인문화학회지
최유진; 박수진艺术科技 / Art Science and Technology
庄杰; 梁燕Digital Journalism
Scott A. EldridgeJournalism Practice
Belair-Gagnon V.,Holton A.中文信息 / Chinese Information
金星希Journalism Practice
Morini F.Digital Journalism
John V. Pavlik전선 / 학사
미래뉴스실습II는 심화된 데이터 저널리즘을 다룬다. 데이터 저널리즘은 디지털 사회에서 정보의 생산과 확산과정에서 점차 중요해지는 데이터의 역할을 다루는 학문 분야로 공개된 데이터에서 숨겨진 의미를 찾아내고 데이터에서 발견한 통찰력을 바탕으로 독자들의 의사결정에 도움을 주는 과정을 말한다. 본 강좌에서는 데이터 저널리즘에 필요한 기술적인 방법론을 학습하고 새로운 저널리즘 환경에서의 정보의 전달 방법을 경험하고자 한다. 이를 위해 팀별 프로젝트를 통해 실전적인 데이터 저널리즘과 이를 기반으로 한 미래뉴스 시스템의 구현 과정을 경험할 것이다.전선 / 학사
언론 및 기술환경의 변화로 데이터를 수집, 분석하여 작성하는 데이터 저널리즘 기사에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 수업에서는 주요 언론사들과 협업으로 데이터 저널리즘 기획 기사 프로젝트를 수행한다. 학생들은 약 3~4개의 팀으로 나뉘어 학기말까지 정치, 경제/사회, 문화/스포츠 등의 주제에 대해 기획 기사를 작성한다. 학생들은 데이터를 활용한 기획 기사에 적합한 주제를 발굴하고 기사 작성을 위한 데이터 수집, 데이터 분석, 기사 작성 등의 작업을 수행한다. 이를 위해 다양한 데이터 저널리즘 사례들을 공부하고 데이터 수집 및 분석을 위한 통계 모형과 도구들을 학습한다. 최종 성과물은 협업 언론사들의 정식 기사로 게재될 예정이다. 매주 강의는 데이터 저널리즘 사례 분석 및 기획 (주 2~3시간), 데이터 분석 연습(주 1~2시간)으로 구성된다.전선 / 학사
데이터 저널리즘은 디지털 사회에서 정보의 생산과 확산 과정에서 점차 중요해지는 데이터의 역할을 다루는 학문 분야이다. 본 수업에서는 파이썬 프로그래밍 언어를 사용하여 데이터 분석 기법을 학습하고 이를 데이터 저널리즘에 활용하는 방법을 학습한다.전선 / 학사
본 과목은 저널리즘 분야의 기초 이론들을 학습하고, 한국의 현실에서 발견할 수 있는 저널리즘 문제들을 이론에 비추어 분석하고 토론하는데 목적이 있다. 미국과 유럽, 그리고 한국의 저널리즘에 대한 이론적 축적과 함의 등을 검토하고, 한국적 맥락에 적용할 수 있는 연구주제를 선정해 보고서를 완성하고 발표하는 형식으로 진행된다.전선 / 학사
사물인터넷(IoT)을 비롯한 스마트 환경과 소셜네트워크 서비스의 보편화로 인해 다양하고 방대한 데이터가 발생하고 있다. 이와 함께 막대한 양의 데이터를 신속하게 처리할 수 있는 컴퓨팅 환경의 발달과 창의적인 시각으로 데이터를 분석하고 연결하는 인공지능의 개발로 빅데이터는 여러 분야의 혁신적인 패러다임으로 등장하고 있다. 빅데이터는 데이터 그 자체의 효용성보다는 다양한 방법의 가공을 통한 데이터 간의 연결 및 창의적인 분석을 통해 혁신적인 가치를 창출하고 있으며, 빅데이터의 분석과 활용은 산업과 국가 경쟁력의 척도가 되고 있다. 빅데이터의 분석을 통해 새로운 가치를 창출하기 위해서는 다학제적 융합연구가 필요하다. 이 강의에서는 빅데이터 기업, 연구소 및 학계 전문가들을 초빙하여 최신 빅데이터 기술 경향에 대하여 알아본다. 또한 실제 업무에서 사용되는 툴을 활용하여 다양한 분석 기법을 공부하게 된다. 빅데이터 분야에 관심있는 학생들에게 진로 및 전공 선택에 대한 전망을 제시하게 될 것이다.전선 / 대학원
오늘날 정보화의 가속화로 미디어의 중요성이 점차 증대되고 있는 추세이다. 이에 패션미디어의 변천 과정을 살펴보고, 신문, 패션전문지, TV, 디지털미디어 등 현대사회에서 주로 활용되는 패션미디어들의 특성들을 파악해봄으로써 패션미디어의 효과적인 활용 전략을 수립해본다. 또한 각종 미디어에 담겨있는 패션 기사들을 분석해봄으로써 패션에 관한 비평적 시각을 배양한다.전선 / 학사
본 강좌는 매스 미디어 가운데 오랜 역사를 가진 신문매체의 특성 및 본질과 기능, 발달과정, 신문의 역할과 사명, 그리고 사회적 책임과 윤리 등의 기본 개념을 살펴봄으로써 저널리즘의 기본적인 지식을 광범위하고 체계적으로 이해하고, 나아가 신문이 우리사회에 갖는 정치 · 경제 · 사회 · 문화적 함의를 이해하는 데 그 목적이 있다.전선 / 대학원
이 과목은 신문과 방송뉴스의 생산과 수용과정을 언론의 사회적 조건과 관련해서 이론적으로 검토하고 그것을 한국언론의 현상에 적용하는 분석과 비판능력의 함양을 목적으로 한다. 학부과목들을 통해 습득된 매스 커뮤니케이션이론과 분석방법을 활용해서 언론과 국가, 언론과 자본의 관계를 알아보고 우리나라의 현실을 살펴본다. 나아가 뉴스생산 조직으로서 신문사와 통신사의 역할, 메시지로서 뉴스의 사회적 성격, 전문직으로서의 기자와 게이트키핑 과정, 기자들의 직업사회화 등의 이론적 문제들을 검토한다.전선 / 대학원
정보통신 분야의 기술, 산업, 시장의 변화 동인을 이해하고 이에 따른 공공의 역할과 정부 정책의 변화 방향을 분석한다. 빠르게 진화하고 있는 정보·콘텐트, 유통플랫폼, 소셜미디어, 스마트 공간과 모빌리티, 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능의 확산에 따른 국내외 거대 사업자의 등장과 알고리즘의 윤리성 등을 학습하고, 글로벌 경쟁환경에서 한국기업의 경쟁력과 정부 정책과 제도의 정립에 관하여 토의한다.전선 / 학사
이 수업은 현대 사회에서 데이터화가 미치는 영향과 그에 따른 소통적 실천들의 변화에 대한 주요 쟁점들을 심도있게 고찰한다. 논의 주제로는 데이터 편향 및 윤리, 디지털 감시 기술, 미래 발전 담론, 스마트시티와 커뮤니티, 데이터 인프라와 도시 환경 문제 등이 포함되며, 이 주제들을 심층적으로 탐구하기 위해 미디어 연구, 문화 연구 및 과학기술학의 핵심 개념과 방법론들을 폭넓게 살펴본다. 이론적 학습과 참여형 실습 과제를 통해 학생들은 데이터에 관한 맥락적 이해를 높이고, 인문사회학적 접근법의 중요성을 성찰할 기회를 갖는다. 또한 실제 사례 분석과 토론을 통해 데이터 사회에 관한 총체적, 비판적 사고 능력을 배양한다.전선 / 학사
현대 사회는 인터넷, 모바일 미디어, AI 등 새로운 기술이 일상화되면서 기술 중심 사회로 급격히 옮아가고 있다. 이 강의는 기술 비평에 필요한 이론과 방법론은 물론 다양한 비평의 사례들을 살펴보는 것을 내용으로 한다. 이 강의는 기술에 대한 이해를 토대로 향후 언론인과 저술가로서 기술 비평을 수행할 수 있는 능력을 함양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
사회적 변화에 따라 미디어를 받아들이는 수용자에 대한 새로운 연구가 요구되고 있는 시점이다. 다수의 디지털 매체의 도입으로 인한 기존 수용자 조사 방식의 문제점들이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 몇 가지 제안을 지속적으로 연구할 예정이다. 예컨대 대안적 미디어 이용행태 조사방법으로 최근 대두되고 있는 인터넷 조사와 휴대전화사의 문제점을 대안적 조사의 표집과정과 기존의 확률적 표집틀을 사용하는 경우가 어떻게 서로 다른가를 비교, 분석, 개선할 것이다. 또한 대안적 조사기법의 가장 큰 문제점인 표본 편파의 문제점을 해결하는 방안으로 성향점수를 사용한 성향가중방법, 반복비례 가중법, 표본 선택편의 수정 방법 등에 대해 연구할 것이다.전선 / 대학원
소셜 컴퓨팅과 라지데이터 분석 등이 커뮤니케이션 분야에서도 중요한 이슈로 부상함에 따라 컴퓨터공학을 전공하지 않은 연구자들도 소셜 네트웍 시스템의 기술적, 구조적 특성을 이해할 필요가 있다. 이 수업에서는 Ruby나 Python 등을 사용한 기초 프로그래밍 학습과, 웹 기반 기술(web technology), 데이터베이스 등의 관련 기술에 대한 학습을 통해 실제로 소셜 네트웍을 개발하고 분석하는 방법을 배운다. 또한, 이 과정에서 트위터 등의 소셜 네트웍의 데이터 마이닝 기법을 배우고 소셜 네트웍 분석을 실습을 통해 학습한다.전선 / 대학원
시대별 뉴미디어에 대하여 다각도로 연구하고, 첨단 영상 멀티미디어 시대에 있어서 디지털 테크놀로지와 영상예술이 어우러져 창출하는 뉴미디어의 개발 가능성을 고찰한다. 뉴미디어의 표현도구로서 영화, 음악, 애니메이션 등에 나타나는 디지털이미지를 표현하는 응용 프로그램을 익힌다. 정보화 사회의 토대가 된 디지털 미디어들에 대한 연구와 앞으로 나아갈 방향을 살펴보고, 미디어윤리에 대하여 알아본다. 정보미디어를 통한 커뮤니케이션에 있어서 디자이너의 역할과 향후의 바람직한 정보미디어의 발전방향에 대하여 의견을 나눈다.전선 / 학사
본 강좌는 정보문화학의 두 축 중 하나인 문화기술에 대한 기초과정이다. 대중문화와 문화산업에 대한 소개와, 이를 통해 유통되는 다양한 문화컨텐츠를 분류하고 이의 속성을 살펴본다. 또한 문화컨텐츠를 미디어기술, 미디어표현, 미디어문화의 측면에서 고찰해 본다.전선 / 학사
현대 천문학에서 대규모 데이터를 다루는 기술의 중요성은 날로 증가하고 있다. 최근 수행되고 있는 대규모 탐사 관측 뿐 아니라 앞으로 계획된 초거대규모 관측 탐사는 빅데이터 자료는 천문학 연구의 새로운 패러다임을 열고 있다. 예를 들어, 천문학자들은 우주 망원경, 전파 망원경, 광학 및 적외선 관측기기 등 다양한 장비를 통해 얻은 수십억 개의 천체 데이터를 분석하고 있으며, 이는 고도의 데이터 분석 기술을 요구하는 복잡한 작업이 되었다. 뿐만 아니라, 수치 모의실험(Numerical simulation)을 통해 생성되는 자료도 매우 큰 규모를 자랑하며, 이들을 효율적으로 분석하고 해석하는 기술의 발전이 필수적입니다. 본 강의는 이러한 대규모 데이터를 효과적으로 다루는 방법과 이를 활용하여 과학적 연구를 수행하는 데 필요한 다양한 기법들을 다룬다. 학생들은 천문학에서 사용되는 대규모 자료의 특성과 이 자료를 처리하기 위한 기본적인 알고리즘 및 분석 방법들을 학습할 것이다. 또한, 학생들은 실제 천문학 연구에 사용되는 데이터를 활용하여 이론을 적용하는 방법을 배우고, 연구 과제를 통해 자신만의 연구 결과를 도출하는 경험을 쌓게 됩니다. 강의의 주요 목표는 대규모 데이터를 다루는 데 필요한 이론적 배경과 실제 분석 기술을 습득하고, 이를 천문학적 질문을 해결하는 데 적용하는 것이다. 이 강의는 또한 천문학 분야에서 데이터 과학의 중요성이 지속적으로 커지고 있다는 점을 고려할 때, 향후 연구와 진로에 있어 중요한 기반이 될 것이다.전선 / 대학원
데이터 분석은 기술 예측 및 기술 전략과 같은 기술 경영 분야와 IT, 제조, 에너지, 헬스케어 등 다양한 산업 분야에서의 프로세스를 개선하거나 의사 결정을 지원하기 위한 필수적인 도구로서 자리매김하고 있다. 이 강의에서는 높은 수준의 데이터 분석을 위하여 필요한 데이터마이닝, 텍스트마이닝, 머신러닝, 딥러닝 분야의 여러 기법들에 대해 심도 있게 배우고, 이를 통해 산업과 경영의 문제를 해결한 사례들을 살펴본다. 강의를 통해 배운 내용을 바탕으로 학생들은 관심 분야에서의 문제 해결 및 나은 의사 결정을 위한 데이터 분석을 수행하며 데이터 분석을 기반으로 한 문제 해결 능력과 비즈니스 통찰력을 기른다.전선 / 대학원
데이터 분석은 기술 예측 및 기술 전략과 같은 기술 경영 분야와 IT, 제조, 에너지, 헬스케어 등 다양한 산업 분야에서의 프로세스를 개선하거나 의사 결정을 지원하기 위한 필수적인 도구로서 자리매김하고 있다. 이 강의에서는 높은 수준의 데이터 분석을 위하여 필요한 데이터마이닝, 텍스트마이닝, 머신러닝, 딥러닝 분야의 여러 기법들에 대해 심도 있게 배우고, 이를 통해 산업과 경영의 문제를 해결한 사례들을 살펴본다. 강의를 통해 배운 내용을 바탕으로 학생들은 관심 분야에서의 문제 해결 및 나은 의사 결정을 위한 데이터 분석을 수행하며 데이터 분석을 기반으로 한 문제 해결 능력과 비즈니스 통찰력을 기른다.전선 / 대학원
협동과정 인지과학 소속 학생들이 속한 다양한 분야들간의 융합연구가 진행될 수 있도록 하기 위해 소속 학생들이 연구하는 분야에 대한 박사과정생들의 연구 소개 및 토론을 통해 서로간의 연구에 대해 이해하고 인지과학이 가지는 다학제적 성격이 부각되는 연구 주제 및 방법론의 공유를 목표로 한다.전선 / 학사
미래뉴스실습 I은 탐사보도를 다룬다. 민주주의 사회에서 탐사보도는 공중의 알권리 확보와 언론의 진실 조명 역할 차원에서 핵심적인 저널리즘 양식이다. 이 강좌에서는 탐사보도 저널리즘의 기초를 학습하고, 실제적인 취재 및 기사 작성 기법을 훈련한다. 구체적으로 체계적인 실습 과정을 통해 팀별 취재 실습 및 뉴스 제작을 경험함으로써 탐사보도 저널리스트가 갖추어야 할 실무적 능력과 윤리적 사명감을 배양한다.