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Norbert John C. Robles, 한혜정, 박수진, 최영기
2018 / Clinical and Experimental Vaccine Research
Sreenu, G.; Durai, M. A. Saleem
2019 / JOURNAL OF BIG DATA
Lee S.,Kim J.,Kim D.,Kim K.J.,Park E.
2023 / Applied Mathematics and Computation
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본 연구는 정치적 뉴스 기사뿐만 아니라 비정치 뉴스 기사에도 미디어 편향이 존재함을 확인하고, 이를 평가하기 위한 Implicit Media Bias Dataset을 개발 및 공개했습니다. 한국의 보수 및 진보 성향이 강한 뉴스 매체의 비정치 기사를 수집하여 인간 평가와 딥러닝 모델을 통해 정치적 지향성을 분석한 결과, 두 매체 간에 유의미한 차이가 있음을 밝혔습니다.
How the news media fail American voters : causes, consequences, and remedies
인공지능 알고리즘과 다양성 그리고 편향
디지털 시민성의 조건 : 융합적 관점과 연구 사례
The Oxford handbook of polling and survey methods
Negativity in democratic politics : causes and consequences
모두 거짓말을 한다 : 구글 트렌드로 밝혀낸 충격적인 인간의 욕망
21대 총선과 한국 민주주의의 진화 : 팬데믹 시대의 정치 참여, 사회갈등, 그리고 시민사회
Covering Muslims : American newspapers in comparative perspective
Niche news : the politics of news choice
미디어 인공지능 : 영상 분야의 딥러닝 활용을 중심으로
정치냉소주의와 TV저널리즘
Computational propaganda : political parties, politicians, and political manipulation on social media
Feeling Politics : Emotion in Political Information Processing
키워드, 공기어, 그리고 네트워크 : 신문 빅데이터가 보여주는 것 =
Left turn : how liberal media bias distorts the American mind
Citizens, politics, and social communication : information and influence in an election campaign
Elections and voting behaviour : new challenges, new perspectives
데이터 천재들은 어떻게 기획하고 분석할까? : 직관을 넘어 핵심을 꿰뚫는 데이터 분석의 절대 법칙
Political communication research : approaches, studies, assessments
Sentiment analysis and opinion mining
Telematics and Informatics
Lee J.,Cha J.,Park E.Public Opinion Quarterly
Budak, C.; Goel, S.; Rao, J.M.Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence
Chun, Selin; Choi, Daejin; Kwon, TaekyoungPROCEEDINGS OF THE 2020 CONFERENCE ON EMPIRICAL METHODS IN NATURAL LANGUAGE PROCESSING (EMNLP)
Baly, Ramy; Da San Martino, Giovanni; Glass, James; Nakov, PreslavKasetsart Journal of Social Sciences
Kasim, A.; Mohd Sani, M.A.연구방법논총
박상현IEEE Access
Swati S.,Mladenic D.,Grobelnik M.Political Communication
Michael Heseltine; Bernhard Clemm von Hohenberg; Ericka Menchen-Trevino; Tomasz Gackowski; Magdalena WojcieszakInternational Journal of Communication
Van Der MEER T.G.L.A.,HAMELEERS M.,KROON A.C.International Journal of Press/Politics
Wojcieszak M.,de Leeuw S.,Menchen-Trevino E.,Lee S.,Huang-Isherwood K.M.,Weeks B.Journal of Quantitative Linguistics
Kang H.,Yang J.Journalism
Tully M.,Vraga E.K.,Smithson A.B.Social Network Analysis and Mining
Yun B.,Lim J.Y.,Yun M.한국방송학보
신동호, 이종혁Machine Learning with Applications
Davis, Sara R.; Worsnop, Cody J.; Hand, Emily M.Journal of Theoretical Politics
Anthony Fowler; Kisoo KimINFORMATION SYSTEMS JOURNAL
Miller, Stacy; Menard, Philip; Bourrie, David; Sittig, ScottPolicy and Internet
Falck F.,Marstaller J.,Stoehr N.,Maucher S.,Ren J.,Thalhammer A.,Rettinger A.,Studer R.POLITICAL COMMUNICATION
Wojcieszak, Magdalena; Menchen-Trevino, Ericka; von Hohenberg, Bernhard Clemm; de Leeuw, Sjifra; Goncalves, Joao; Davidson, Sam; Goncalves, AlexandreDIGITAL JOURNALISM
Lee, Eun Ju; Jang, Jeong-woo전선 / 대학원
아시아 연구 데이터 분석은 아시아 전역의 사회문화적 역학 연구를 위해 데이터 집약적 기법과 인문학적 해석을 연결하는 학제적 방법으로서 문화 분석을 소개한다. 이 강의는 문화 분석을 단순한 방법론적 틀이 아닌, 컴퓨터적 접근 방식과 해석적 실천을 연결하는 구체적인 방식으로 다룬다. 이를 통해 인문학과 사회과학을 특징짓는 상호텍스트성, 심층적인 역사적 맥락, 그리고 상황적 발화를 전면에 부각시킨다. 경험적으로, 이 과정은 텍스트, 시각, 청각의 세 가지 탐구 영역을 아우르며, 컴퓨터 도구를 활용하여 민족주의, 카스트와 같은 사회적 응집력, 그리고 언어, 지역, 젠더, 계급 등 사회학적 지표 전반에 걸친 다양한 변이와 같은 강력한 사상의 궤적을 추적한다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 AI가 매스 커뮤니케이션을 포함한 인간 커뮤니케이션 전 영역에 걸쳐 메시지 작성, 확산, 큐레이션(curation) 등 보다 다양하고 적극적인 역할(agency)을 수행하게 됨에 따라 대두되는 질문들을 (a) 인간-AI 커뮤니케이션(human-AI communication)과 (b) AI 매개 커뮤니케이션(AI-mediated communication)의 하위 분야로 나누어 심층적으로 고찰한다. 먼저 인간-컴퓨터 상호작용(human-computer interaction), 컴퓨터 매개 커뮤니케이션(computer-mediated communication) 분야의 대표적 이론 및 관련 실증연구들을 학습하고, AI 발전에 따른 최신 연구동향을 검토한다. 실제 AI 활용 사례(예; AI 스피커, AI 뉴스 추천 시스템. 챗봇)를 대상으로 기술적 속성, 이용자들의 속성, 커뮤니케이션 맥락 등에 따라 기존 이론 및 모델을 어떻게 수정, 보완, 확장해야 하는지 논의한다. 이를 통해 커뮤니케이션학에서 AI의 문제를 어떻게 정의하고 연구할 것인가에 대한 이해를 증진시킬 것이다.교양 / 학사
이 과목의 목적은 데이터 문해력에 대한 기본지식을 함양하고 이를 통하여 데이터 기반 의사결정능력과 올바른 정보를 취사선택하는 방법을 익히는 데 있다. 이 과목을 통하여 다양한 통계의 오용사례를 살펴보고 데이터를 전달하는 미디어를 올바르게 이해하고 데이터를 기반으로 효율적으로 본인의 주장을 제시하는 방법에 대해 배운다.전선 / 대학원
불완전한 정보로 인한 시장문제와 소비자 문제를 바탕으로 소비자들의 정보탐색활동을 평가하고, 매체로부터의 정보를 분석함으로써 바람직한 정보정책의 틀을 제시한다.전선 / 대학원
인지과학 연습 1의 내용을 보다 확장하여 인지과학의 연구사, 연구주제등을 다각도로 검토하여 과정에 진입한 학생들에게 인지과학의 기초적 지식배경을 제공하는데 목적이 있다.전선 / 대학원
다른 과목에서 배운 계량적 분석방법을 현실 농업문제에 응용한다. 비교정학(comparative statics)에 의한 모형분석, 칼만 필터(Kalman filter), 뉴럴 네트워크(neural network), 유전자 알고리즘(genetic algorithm), 부트 스트랩핑(boot strapping), 커널 추정(kernel estimation) 등을 다룬다.전선 / 대학원
이 수업은 디지털 미디어의 사회침투 (mediatization; 미디어화)에 따라 네트워크가 하나의 범사회적인 구성원리로 부상하는 현상을 주로 인간관계의 형성과 유지에 관한 논의에 초점을 두고 학습합니다. 미디어가 우리의 일상과 어떻게 결합하는지, 즉 우리가 주변사람들 혹은 공동체와 맺는 관계를 중심에 두고 그 관계 위에서 공유되는 정보와 감정, 개인과 공동체와의 관계 등이 미디어화와 더불어 어떤 변화를 겪는지를 보고자 합니다. 기존 연구에 대한 학습과 동시에 실제 우리 일상에 대해 비판적으로 ‘관찰’하고 책 바깥으로 나와 생각하는 연습을 통해 다시 미디어의 본질에 관한 통찰력을 키워보고자 합니다. 미디어화에 따른 인간관계망의 변화, 개인과 집단의 미디어 이용, 공동체의 형성, 협력관계의 발생 등의 이슈를 다룹니다.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
디자인 연구의 기본이 되는 논문의 개념 및 기본 연구 설계 방법을 학습하고 실습한다. 디자인 자료 수집의 기초가 되는 설문지 및 인터뷰 시나리오 구성, 자료 수집 방법 및 전략, 연구 대상 설정 등의 연구 설계의 기초 과정을 이해하여, 연구 설계를 할 수 있는 능력을 배양한다. 또한 본인 연구주제와 관련된 선행 연구 분석을 통해, 연구논문계획서를 작성하여, 디자인 연구 진행의 기초가 될 수 있도록 한다.전선 / 학사
본 과목은 정보기술의 발달로 인해 야기되는 국제정치의 변화 또는 연속성을 국제정치의 이론적 경험적 시각에서 검토한다. 관련 주제의 보다 심층적인 이해를 위해 과학기술에 대한 개념적, 역사적, 학제 간 논의를 다룰 것이며, 군사안보, 정치경제, 지식문화 등의 분야에서 제기되는 정보화시대 세계정치의 구체적인 사례들을 살펴볼 것이다.전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
이 수업은 인공지능과 기계학습의 이론적 기초를 다루며, 특히 의료 데이터의 다양한 특징에 맞는 학습 및 추론 알고리즘을 디자인하기 위해 필요한 공학적 및 신호처리 원리를 이해하는 데 초점을 맞춘다. 수업에서는 전통적인 기계학습 기법부터 최신 인공지능 기법까지의 원리를 배우고, 이를 통해 수강자가 주어진 데이터를 바탕으로 알고리즘을 설계하고 공학적으로 해석할 수 있는 능력을 키우는 것을 목표로 한다. 의료 데이터는 단백질과 분자 (그래프), 유전체/전사체 (텍스트), 혈당/뇌파 (시계열 신호), 의료 영상 (다차원 영상), 환자 메타 정보 (테이블), 대사 상호 작용 정보 (다차원 행렬) 등 매우 다양한 형태를 가지고 있다. 이러한 다양한 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형식으로 변환하는 과정에서 비선형 함수의 학습이 중요한 역할을 하며, 이는 의료 인공지능의 핵심 신호처리 원리 중 하나이다. 본 수업은 일반적인 기계학습 및 인공지능의 공학적 기초 외에도, 이처럼 의료 데이터의 특성을 반영한 대표적이고 특징적인 기계학습 및 인공지능 기술을 추가적으로 학습한다. 이를 통해 수강자는 일반 데이터 전문 분석가를 넘어선 의료 데이터 전문 분석가로 성장할 수 있는 역량을 갖추는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
본 과목은 대학원 박사과정 수준에서 필요한 우리나라의 주요 정책과정에 대한 경험적 연구능력을 함양시키는 데 목적이 있다. 따라서 본 과목에서는 기존의 미국과 영국 등 서구 국가부문에서의 정책사례를 중심으로 분석되는 정책과정 연구분야의 한계를 극복하고 우리나라에서 실제로 국가정책이 수립 결정·집행되는 과정들을 경험적으로 분석하여 학생들로 하여금 이 분야에서 박사학위논문을 작성할 때 연구의 출발점을 제시한다.전선 / 학사
학부과정을 총정리하는 의미에서 지금까지 학습한 철학, 정책, 실천 등을 우리나라의 실제 분야에 적용해 보기 위한 기반을 구축하려는 목적을 지니는 과목이다. 소득구조, 근로조건, 주택, 의료 등의 문제들을 검토하고, 학생들의 공통적인 관심사도 연구과제로 삼게 된다.전선 / 대학원
이 과목은 보건의료 영역에서 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석을 다룬다. 보건의료 영역에는 여러 종류의 언어 자료가 존재한다. 사람들이 온라인 공간에서 여러 질병에 대해 던지는 질문들, 보건의료 전문가들의 연구들, 질병과 건강에 대한 신문기사들이 그 예다. 이들로부터 정보를 체계적이고 과학적으로 추출할 수 있다면, 보건의료에서 다양한 방식으로 활용할 수 있다. 최근 많이 사용되고 있는 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석은 이런 작업에 새로운 가능성을 제시한다. 본 과목에서는 여러 가지 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석 방법을 학습하고, 보건의료 영역 자료에 적용하는 것을 실습한다.전필 / 대학원
본 교과목은 데이터과학 분야에 관심있는 통계학 석사 과정 대학원생을 대상으로, 데이터 랭글링 및 시각화, 회귀분석, 선형 모형, 일반화 선형 모형, 혼합 모형, 분류를 포함하여 모든 데이터 과학자가 익숙해야 하는 통계 방법론 및 이를 통계 소프트웨어를 사용해 적용하는 실례를 다룬다. 기존의 통계학 과목과 비교하여 본 교과목은 이론에 대한 강조가 덜한 대신, 통계 방법론을 구현하고 주요 개념을 실제 자료에 적용하여 데이터를 분석하기 위해 어떻게 소프트웨어를 사용하는지에 대해 더 중점을 둔다. 주요 개념에 대해서는 그것이 “작동하는 이유”에 대한 직관적 설명을 위주로 한다. 본 과목의 모든 통계 분석은 R과 Python을 사용한다.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 / 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 / 대학원
이 과목은 박사과정 수료직전학기 학생들을 대상으로 한다. 이 과목은 학생들이 자신의 학위논문 proposal을 준비하는 과정으로서의 성격을 갖는다. 그러므로 학생들은 자신의 연구주제에 대해 사전에 충분한 학습이 이루어져 있어야 한다. 수업진행은 수강생별로 연구계획서를 준비하여 발표하고 토론하는 방식으로 이루어진다.전선 / 대학원
다양한 분야, 다양한 형식의 정보를 구조화 할 수 있는 능력을 함양하게 하는 과목이다. 리서치에 의해 조사 수집된 정보를 그루핑 하고 나열되어 있는 정보를 시각적으로 재구성하는 방법을 연구한다. 또한 재구조화된 정보를 여러 매체로 표현할 수 있는 능력을 기른다. 상징과 아이콘, 인포메이션 다이어그램 등으로부터 인포메이션 그라픽스까지 다양한 시각툴을 사용하여 효과적인 정보전달이 될 수 있게 한다. 개인별 주제를 정해 정보를 재해석하는 연구가 이루어지게 된다.