- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구에서는 방송자료에 대한 지적 접근점을 제공하기 위한 방편으로, 뉴스 및 시사보도 프로그램의 내용 기술을 위한 패싯 분석 기법의 적용을 시도하였다. 랑가나단의 PMEST 기본 패싯에 기반하여, 보도 장르에 적합한 기본 패싯-‘누가’, ‘무엇을’, ‘어떻게’, ‘어디서’, ‘언제’-을 생성하였으며, 보도 장르의 형식적 구조와 내용적 요소를 반영하여 패싯의 구성요소를 추출하였다. 이를 실제 방영한 시사보도 프로그램을 대상으로 적용해 본 결과, 본 연구에서 제안한 패싯이 보도 장르의 맥락적 요소를 잘 표현해주고 있었으며, 패싯의 적용은 특정 방송내용에 대한 식별을 증진시킬 것으로 기대되었다.
Abstract
This study aims to provide intellectual access to TV content using faceted classification. In order to describe the content of news and current affairs programs, a faceted approach was explored. Based on the Ranganathan’s PMEST formula, the basic facets - ‘who’, ‘what’, ‘how’, ‘where’, ‘when’ - and their sub-facets were created, specifically for describing the news genre. Additionally, the formal structure and the contextual features of the news genre were mainly considered for creating sub-facets. These created facets were applied to a news genre program. The result shows that these suggested facets are useful for representing well the contextual components of the news genre. The application of faceted classification is expected to improve the identification of the specific TV content.
초록
최근 이용자들이 정보를 공동생산하고 소비하는 웹기반 서비스들이 활발해지면서 이용자가 정보를 이용한 기록이나 이용자가 습득한 정보를 활용하여 생산한 다양한 부가 정보들이 다시 이용자에게 제공되고 있다. 또한 쌍방향으로 이용자들이 소통할 수 있는 정보채널이 다양해짐으로써 공통된 관심사를 가진 이용자의 정보소비 경험을 공유할 수 있는 방법이 활발하게 모색되고 있다. 이 연구에서는 동시출현정보 분석기법과 자아중심 네트워크 분석 기법을 적용하여 IMDB 서비스의 기존 이용자들이 자신이 보고 싶거나 좋아하는 영화를 선별하여 만들어 놓은 영화리스트에 나타난 정보를 토대로 특정 영화를 좋아하는 이용자가 선호할 만한 다른 영화를 찾아낼 수 있도록 연관영화정보를 다각적으로 표현하였다. 한 영화를 기준으로 연관 영화, 감독, 장르로 분석을 한 결과 영화의 테마나 주인공성향과 같은 다양한 자질로도 연관영화가 연결되었고 감독의 경우 영화내용보다는 감독의 인지도에 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 영화는 주제의 복합성이 큰 것으로 나타나 장르가 연관영화정보를 제공하기에 적합하지 않은 것으로 분석되었다.
Abstract
Recently, many information services allow users to collaborate to produce and use information. Sharing information is also important for users who have similar taste or interest. As various channels are available for users to share their experiences and knowledge, users’ data have also been accumulated within the information services. This study collected movie lists made by users of IMDB service. Co-word analysis and ego-centered network analysis were adapted to discover relevant information for users who chose a specific movie. Three factors of movies including movie title, director and genre were used to present related movie information. Movie title is an effective feature to present related movies with various aspects such as theme or characters and the popularity of directors affects on identifying related directors. Genre is not useful to find related movies due to the complexity in the topic of a movie.