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KCI등재 학술저널

애플리케이션 사용 유형과 모바일 뉴스의 지각된 속성의 관계성

모바일 앱 의존성과 텍스트 마이닝을 중심으로

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연구자나 언론사는 이용자의 주관적 입장에서 모바일 뉴스의 속성이 무엇인가를 파악하기보다는 모바일 뉴스의 전파나 수용에 초점을 맞추는 경향이 있다. 이 과정에서 실제 이용자들이 모바일 뉴스를 어떻게 이해하는가에 대한 체계적인 설명이 부족하다. 이에, 본 연구는 이용자들이 모바일 뉴스의 속성을 애플리케이션(이하 앱)의 유형에 따라 다르게 인식할 가능성을 모바일 앱 의존성의 관점에서 분석했다. 본 연구는 이용자들의 설문 응답에서 모바일 뉴스의 속성을 추출하기 위해 통계 프로그래밍 언어인 R 기반의 텍스트 마이닝 기법을 적용했다. 포털 앱 사용자는 전체 설문자의 73.3%로 가장 많았으며, 포털 앱과 언론사 앱의 동시 사용자(24.9%), 언론사 앱 사용자(1.8%) 순이었다. 이 집단들은 모바일 뉴스를 매일 사용하거나 2일에 한 번 사용해, 모바일 뉴스가 앱을 중심으로 소비되는 것으로 나타났다. 포털 앱 사용자와 포털 앱-언론사 앱의 동시 사용자는 휴대성, 이동성, 접근성, 실시간 전달성, 편리성, 간단성, 간편성, 신속성, 정확성을 모바일 뉴스의 속성으로 이해했다. 차이점으로 포털 앱 사용자는 추가로 다양성, 압축성, 핵심성을 모바일 뉴스의 속성으로 파악한 반면에 포털 앱-언론사 앱 사용자는 모바일 환경에 최적합의 최신 뉴스에 주목했다. 본 연구의 의의는 매체 의존 이론의 관점에서 이용자들이 뉴스 앱의 유형에 따라 모바일 뉴스의 속성을 다르게 인식한다는 점을 발견했다는 것이다. 또한, 본 연구는 R 기반의 텍스트 마이닝 기법으로 이용자들의 응답 982건을 분석해 의미 연결망과 군집 분석으로 시각화했다. 특히 본 연구의 텍스트 마이닝 절차는 후속 연구자들이 참고할 수 있다.

Researchers and news media tend to focus on distribution or adoption of mobile news rather than identifying how users understand mobile news from their perspectives. Given this situation, there is the lack of systematic explanation of how people understand mobile news. By noting this problem, this study analyzed how users understand attributes of mobile news according to application types by using mobile application dependency. This study performed a text mining analysis of R, a statistical programming language, to extract the perceived attributes of mobile news from users’ survey answers. Users of portal apps constituted 73.3% of the entire participants, followed by users of portal apps and news media apps (24.9%) and users of news media apps (1.8%). These three groups used broadcasting mobile news on a daily basis or every second day, indicating that news consumption through mobile is a dominant phenomenon. Portal app users and users who consumed apps of portals and news media understood the attributes of mobile news in terms of being easy to carry, mobile, available, real-time accessible, easy to use, simple, fast, and accurate. The differences between the two groups included that portal app users considered the mobile news to be diverse, condensed, and essential, while those who used apps of portals and news media viewed the mobile news to be up-to-date, and best fit for the mobile environment. This study is meaningful because it found the perceived concept of mobile news differed with the types of apps from the perspective of media dependency theory. This study analyzed the 982 survey answers by using the text mining of R, and visualized the semantic network and clusters of key words. In particular, the text mining procedures of this study are useful for future research.

I. 문제제기

II. 배경정보: 통계 프로그래밍 언어 R

III. 문헌고찰

IV. 연구방법

V. 연구결과

VI. 논의 및 결론

참고문헌

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