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The Korean Society for Journalism & Communication Studies (KSJCS)
[ Article ]
Korean Journal of Journalism & Communication Studies - Vol. 67, No. 1, pp.185-229
ISSN: 2586-7369 (Online)
Print publication date 28 Feb 2023
Received 13 Dec 2022 Revised 27 Jan 2023 Accepted 01 Feb 2023
DOI: https://doi.org/10.20879/kjjcs.2023.67.1.005

언론의 정치 성향에 따른 기업 보도 태도의 차이와 기업인 경기평가 심리에 미치는 영향 분석 : BERT 기반 딥러닝 모형을 적용한 빅데이터 분석

이승윤* ; 백강희** ; 이종혁***
*YTN 경제부 기자 risungyoon@ytn.co.kr
**한남대학교 정치언론학과 조교수 khbaek@hnu.kr
***경희대학교 미디어학과 교수 jonghhhh@khu.ac.kr
Conservative and Progressive Media’s Corporate News Coverage and Their Effects on Businessmen’s Economic Evaluation Sentiment : Big Data Analysis with BERT-Based Deep Learning Model
Sung Yoon Ri* ; Kanghui Baek** ; Jong Hyuk Lee***
*Reporter, Business News Division, YTN risungyoon@ytn.co.kr
**Assistant Professor, Department of Politics & Communication Studies, Hannam University khbaek@hnu.kr
***Professor, Department of Media, Kyung Hee University, corresponding author jonghhhh@khu.ac.kr

초록

본 연구는 기업 관련 기사 154,876건을 수집해 기사별 보도 태도(긍정-부정)를 BERT 기반 딥러닝 모형으로 측정하고, 구성 의제, 언론사 정치 성향, 정부의 정치 성향 등에 따른 차이를 비교 분석했다. 추가로 기업 보도와 기업인의 경기 평가 심리 사이의 영향 관계도 시계열 분석으로 검증해 보았다. 토픽 모델링 분석 결과, 기업 보도는 상품-판매, 경제-정책, 기술-신제품, 투자-사업, 경영-지분, 인사-채용, 의혹-수사 등 7가지 차원으로 구성되는 것으로 나타났다. 기업 보도의 태도 지수 평균은 분석된 모든 언론사에서 0.5(0에 가까울수록 부정적, 1에 가까울수록 긍정적)를 웃돌 정도로 긍정적 보도가 많았다. 이 가운데에도 신문사들이 방송사들에 비해, 보수 언론이 진보 언론에 비해 더욱 친기업적 보도 경향을 나타냈으며, 기업의 불법 행위에 대한 의혹-수사 관련 보도에서도 보수 언론이 진보 언론에 비해 덜 비판적인 것으로 분석됐다. 기업 보도는 보수 성향인 박근혜 정부 때보다 진보 성향인 문재인 정부 시기에 더 긍정적인 것으로 드러났다. 또한, 기업 보도와 기업인의 경기 평가 심리 간에는 다양한 영향 관계가 나타났다. 기술-신제품과 의혹-수사 토픽에서 기업 보도가 기업인 심리에 영향을 미쳤으며, 상품-판매, 경영-지분, 인사-채용 토픽에서는 반대로 기업인 심리가 기업 보도에 영향을 미쳤다. 이와 같은 상호작용은 진보 언론보다 보수 언론에서, 중소기업보다 대기업에서 더 많이 유의미하게 나타났다. 바람직한 기업 보도를 위해서는 진보 언론의 목소리와 중소기업에 관한 관심이 강화돼야 하겠다.

Abstract

This study collected 154,876 corporate news articles and measured their positive or negative attitude using a BERT-based deep-learning model. The attitude scores were then compared among various factors such as topics, media’s political orientation, and government's political orientation. Additionally, this study analyzed the relationship between corporate news attitude and businessmen’s economic evaluation.

First of all, topic modeling analysis revealed that corporate reporting was comprised of 7 dimensions: product-sales, economy-policy, technology-new product, investment-business, management-share, personnel-employment, and suspicion-investigation. These dimensions encompass most activities of corporations and demonstrate the suitability of this classification for corporate news analysis.

Furthermore, the research team developed a training dataset (n = 3,198) for positive-negative classification based on the YTN and Yonhap Infomax’s corporate news. After the team trained a BERT-based deep-learning model several times, the final model showed an accuracy rate of 94.69%.

This model measured the attitude of every corporate news article and showed that the majority of the news coverage was generally positive. Nearly two-thirds (62.64%) were classified as positive, and the average attitude scores of analyzed news media were higher than 0.5 (closer to 0 is negative, and closer to 1 is positive). It implies that the trend of market-driven journalism has been strengthened as the number of news media increases and their competition intensifies.

Additionally, there was a significant difference in the attitude of corporate news between conservative and progressive media. Conservative media showed more positive coverage of companies than progressive media. Even in the news on corporate scandals and investigations, conservative media were less critical than progressive media. According to previous research, there is a claim that pro-business bias is a main discourse strategy for conservative groups. Since the 1990s, neo-liberalism has been accepted as an important value in our society, and competition and deregulation have been highly valued. Economically, businesses in their pursuit of freedom and profits should be positively considered with the expectation of the trickle-down effects. On the other hand, progressive groups have emphasized government’s intervention to decrease economic polarization and have been critical of businesses. Nowadays conservative and progressive media also maintain these different perspectives and make significant differences in their corporate news.

The relationship between corporate news attitudes and businessmen’s economic evaluation has shown various results. Corporate news affected the businessmen’s economic evaluation in the topics of technology-new products and suspicion-investigation while it was vice versa in the topics of product-sales, management-share, and personnel-employment. Such inter-relationship was more significant in conservative media than progressive media and in large companies rather than small companies. To improve corporate news coverage, the voice of progressive media needs to increase and there should be more interest in small companies.

Keywords:

Economic Journalism, Corporate News, Political Orientation, BERT Deep-Learning, Granger Causality

키워드:

경제 저널리즘, 기업 보도, 정치 성향, BERT 딥러닝, 그랜저 인과관계

References

  • Allen, H., & Savigny, H. (2012). Selling scandal or ideology?: The politics of business crime coverage. European Journal of Communication, 27(3), 278-290. [https://doi.org/10.1177/0267323112455907]
  • Baek, Y. (2017). Text-mining using R. Seoul: Hanwool Academy.
  • Ban, H., Kim, N., & Noh, H. (2010). Comparative study of coverage toward Korean economy by foreign and domestic press. Korean Journal of Journalism & Communication Studies, 54(5), 397-422.
  • Behr, R. L., & Iyengar, S. (1985). Television news, real-world cues, and changes in the public agenda. Public Opinion Quarterly, 49, 38-57. [https://doi.org/10.1086/268900]
  • Billard, T. J. (2019). Setting the transgender agenda: Intermedia agenda-setting in the digital news environment. Politics, Groups, and Identities, 7(1), 165-176. [https://doi.org/10.1080/21565503.2018.1532302]
  • Blei, D. M., Ng, A. Y., & Jordan, M. I. (2003). Latent dirichlet allocation. Journal of Machine Learning Research, 3, 993-1022.
  • Blood, D. J., & Phillips, P. C. B. (1995). Recession headline news, consumer sentiment, the state of the economy and presidential popularity: A time series analysis 1989-1993. International Journal of Public Opinion Research, 7(1), 2-22. [https://doi.org/10.1093/ijpor/7.1.2]
  • Case, K. E., Quigley, J. M., & Shiller, R. J. (2005). Comparing wealth effects: The stock market vs. the housing market. Advances in Macroeconomics, 5(1), 1-32. [https://doi.org/10.2202/1534-6013.1235]
  • Cha, C., Wang, Y., & Lee, J. (2022). News coverage on COVID-19 and partisan agenda-setting: An analysis of topic modeling results and survey data. The Journal of the Korea Contents Association, 22(1), 86-98.
  • Chang, M., & Min, Y. (2021). Politicization and polarization in the COVID-19 vaccine news coverage: Focusing on the editorials in four leading daily newspapers in Korea. Journal of Science and Technology Studies, 21(3), 139-173.
  • Choi, J., & Hong, S., & Jho, W. (2021). Framing contests over international news: An analysis of media discourse on GSOMIA termination. Information Society & Media, 22(2), 51-75. [https://doi.org/10.52558/ISM.2021.08.22.2.51]
  • Choi, J., & Kim. S. (2014). Democracy, the media and discourse politics case study about media’s intervention in representing labor strikes. Korean Journal of Communication & Information, 67, 152-176.
  • Choi, C., & Im, Y. (2021). Sentiment analysis as a research method on partisanship in the presidential coverage. Korean Journal of Journalism & Communication Studies, 65(1), 35-70. [https://doi.org/10.20879/kjjcs.2021.65.1.035]
  • Damstra, A., & Boukes, M. (2021). The economy, the news, and the public: A longitudinal study of the impact of economic news on economic evaluations and expectations. Communication Research, 48(1), 26-50. [https://doi.org/10.1177/0093650217750971]
  • Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). Bert: pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805, .
  • Fogarty, B. J. (2005). Determining economic news coverage. International Journal of Public Opinion Research, 17(2), 149-172. [https://doi.org/10.1093/ijpor/edh051]
  • Goidel, R. K., & Langley, R. E. (1995). Media coverage of the economy and aggregate economic evaluation: Uncovering evidence of indirect media effects. Political Research Quarterly, 48, 313-328. [https://doi.org/10.1177/106591299504800205]
  • Granger, C. W. (1969). Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods. Econometrica: journal of the Econometric Society, 37(3), 424-438. [https://doi.org/10.2307/1912791]
  • Han, D. (2000). Primary definers, economic bias, and political agenda: A case study. Korean Journal of Journalism & Communication Studies, 44(2), 215-245.
  • Ham, S., Kim, H., & Kim, Y. (2021). A big-data analysis of media coverage on COVID-19: Topic modeling and semantic network analyses by issue cycle and political orientation. Korean Journal of Journalism & Communication Studies, 65(1), 148-189. [https://doi.org/10.20879/kjjcs.2021.65.1.148]
  • Harrington, D. E. (1989). Economic news on television: The determinants of coverage. Public Opinion Quarterly, 53(1), 17-40. [https://doi.org/10.1086/269139]
  • Henry, O., Olekalns, N., & Shields, K. (2010). Sign and phase asymmetry: News, economic activity and the stock market. Journal of Macroeconomics, 32(4), 1083-1100. [https://doi.org/10.1016/j.jmacro.2010.06.006]
  • Hester, J. B., & Gibson, R. (2003). The economy and second-level agenda setting: A time-series analysis of economic news and public opinion about the economy. Journalism & Mass Communication Quarterly, 80(1), 73-90. [https://doi.org/10.1177/107769900308000106]
  • Hollanders, D., & Vliegenthart, R. (2011). The influence of negative newspaper coverage on consumer confidence: The Dutch case. Journal of Economic Psychology, 32(3), 367-373. [https://doi.org/10.1016/j.joep.2011.01.003]
  • Hong, J. (2020, October). Newsroom Sales Organization: The Price of Back Advertising is ‘Mistrust in the Press’… Media companies should also disclose their sponsorship in a transparent manner. Newspaper & Broadcasting, 598, 8-11.
  • Hong, J., & Son, Y. (2017). Korean media partisanship in the report on THAAD rumor: Network and frame analysis. Korean Journal of Communication & Information, 84(4), 152-188. [https://doi.org/10.46407/kjci.2017.08.84.152]
  • Hyun, K., & Seo, M. (2019). Comparing conservative and progressive audiences in their partisan perception, trust and use of hostile and friendly news media. Korean Journal of Journalism & Communication Studies, 63(2), 46-76. [https://doi.org/10.20879/kjjcs.2019.63.2.002]
  • Jonkman, J., Boukes, M., & Vliegenthart, R. (2020). When do media matter most? A study on the relationship between negative economic news and consumer confidence across the twenty-eight EU states. The International Journal of Press/Politics, 25(1), 76-95. [https://doi.org/10.1177/1940161219858704]
  • Joseph, V. R. (2022). Optimal ratio for data splitting. Statistical Analysis and Data Mining: The ASA Data Science Journal, 15(4), 531-538. [https://doi.org/10.1002/sam.11583]
  • Jung, J. & Lee, J. (2022). A comparative analysis of the news coverage on the Korea-US alliance with the alliance-independence perspectives: An application of BERT-based deep-learning model, Journal of Cybercommunication Academic Society, 39(4), 205-263. [https://doi.org/10.36494/JCAS.2022.12.39.4.205]
  • Kim, E., Yu, H., & Han, K. (2019). Analysis of Frame Types in the Income-led Growth News Reports. Korean Journal of Communication & Information, 96, 7-36. [https://doi.org/10.46407/kjci.2019.08.96.7]
  • Kim, H. (2016). Quantitative measurement tools, qualitative measurement tools. Seoul: KEYMAKER.
  • Kim, I. (2022, February 9). At a falling stock price...News sentiment index hits worst in a year and five months. Hankyung. Retrieved 10/18/22 from https://www.hankyung.com/economy/article/202202091405i
  • Kim, K. (2019). Kim Ki-hyun's natural language processing deep learning camp (PyTorch): From the basics of deep learning-based natural language processing to depth. Seoul: Hanbit Media.
  • Kim, S. (2009, September). Financial crisis and Media: South Korean newspapers’ coverage on the global financial crisis in 2008 through the public sphere function. Paper presented at the 15th Korea-Japan symposium, Seoul.
  • Kim, S., & Kim, E. (2014). Media Framing of the Economic Reporting and Government Economic Policy: Focusing on Real Estate Reporting of Lee Myung-Bak and Roh Mu-Hyun Governments, Modern Society and Public Administration, 24(1), 425-454.
  • Kim, S., & Park, S. (2016). A publicity broadcasting model vs. A public broadcasting model: Content analysis of economic news of KBS and BBC. Journal of Media Economics & Culture, 14(1), 39-84. [https://doi.org/10.21328/JMEC.2016.02.14.1.39]
  • Kwon, J., & Ahn, T. (2016). The Analysis of Newspaper Report on National Four Major Rivers Project: Major Ideological Papers’ Columns, Editorials, and their Frames, Locality & Communication, 20(3), 5-36.
  • Larcinese, V., Puglisi, R., & Synder Jr., J. (2011). Partisan bias in economic news: Evidence on the agenda-setting behavior of U.S. newspapers. Journal of Public Economics, 95, 1178-1189. [https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2011.04.006]
  • Lee, H. (2011). The excess of ideology: Discursive strategies of Korean right-wing socio-political discourse between 2005 and 2006 and between 2008 and 2009. Economy and Society, 89, 217-268.
  • Lee, J. (2022a). An automatic classification of policy news in election coverage and the analysis of their relationship with turnout rates: Through topic-modeling and machine learning techniques. Journal of Communication Research, 59(4), 5-58.
  • Lee, J. (2022b). Differences in the use of North Korean experts by conservative and progressive media : Focusing on KPF-BERT-based deep-learning analysis of expert quotes, Korean Journal of Journalism & Communication Studies, 66(6), 154-194. [https://doi.org/10.20879/kjjcs.2022.66.6.005]
  • Lee, J., & Kil, W. (2018). An Analysis of media Fairness Model through Meta-analyses: Focused on Partisanship, Ambivalence, and Biconceptualism, Korean Journal of Communication Studies, 26(1), 117-154. [https://doi.org/10.23875/kca.26.1.6]
  • Lee, J., & Kil, W. (2019). News agenda classification and media diversity analysis using topic-modeling: Based on news on the presidential new year press conference. Korean Journal of Broadcasting and Telecommunication Studies, 33(1), 161-196.
  • Lee, K. (2021). Do it! natural language processing with BERT and GPT: Transformers core principles and hugging face packages. Seoul: Easy.s.Publishing
  • Lee, N., & Baek, K. (2016). Changes in South Korean economic news from 1994 to 2014: Focusing on the watchdog role of journalism. Korean Journal of Journalism & Communication Studies, 60(4), 203-231. [https://doi.org/10.20879/kjjcs.2016.60.4.008]
  • Lee, S., & Oh, H. (2021). Evaluations of news media and news use by media outlets, companies, and topics: Focusing on the moderating effects of users’ political orientation. Korean Journal of Journalism & Communication Studies, 65(2), 241-285. [https://doi.org/10.20879/kjjcs.2021.65.2.007]
  • Lee, W. (2007). Media effects of the attributes frame in Korean economic news. Media & Society, 15(1), 86-122.
  • Lee, W. (2008). Mediate function of the media on economic conditions. Korean Journal of Journalism & Communication Studies, 52(1), 360-385.
  • Lee, W. (2009). A multivariate time series application for the agenda setting research: Vector autoregression models and granger causality tests. Communication Theories, 5(2), 54-100.
  • Lee, W., & Kim, D. (2011). Surge, decline and emphasize: Portrayals of media on socioeconomic index. Korean Journal of Journalism & Communication Studies, 55(6), 304-330.
  • Lee, W., & Lee, M. K. (2010). Business size and media effects: An examination of econo-psychological factors. Paper presented at the Association for Education in Journalism and Mass Communication Annual Conference, Denver, CO.
  • Lee, W., & Oh, M. (2011). A study on effects of media tone to firms’ perception, employment and investment. Journal of Industrial Economics and Business, 24(6), 3775-3790.
  • Lee, W., & On, B. (2021, June). Emotion word masking method for emotional classification of BERT model. Paper presented at the Korean Institute of Information Technology’s Summer Conference. 413-416.
  • Lee, W., & Pae, J. (2016). Multi-dimensional factors on the quality economic news: Focus group interview for the Korea’s economic news producers and specialized media professional groups. Journal of Media Economics & Culture, 14(4), 102-149. [https://doi.org/10.21328/JMEC.2016.11.14.4.102]
  • Lee, W., & Park, J. (2008). The tone of economy news during the Kim Dae-jung and Roh Moo-hyun government. Korean Journal of Journalism & Communication Studies, 52(4), 5-25.
  • Lee, W., & Roh, S. (2008). From “what to think about” to “when to think”: A time series analysis on the temporal gap in the inter-influences among the real-world economy, economic news, and mass economic judgment. Korean Journal of Journalism & Communication Studies, 52(5), 320-345.
  • Lee, W., & Roh, S. (2011). Asymmetric impulse-and-response relationships among economic news, stock market, and consumer behavior: A contingent effect of business cycle on hierarchies, duration, and intensity of economic communication effects. Korean Journal of Broadcasting and Telecommunication Studies, 25(3), 302-348.
  • Lee, W., & Shim. J. (2017). Empirical analysis of economic communication effect theory: Path, direction, intensity, persistence test among Korean economic time series variables, Korean Journal of Journalism & Communication Studies, 61(1), 36-77. [https://doi.org/10.20879/kjjcs.2017.61.1.002]
  • Lee, W., Shim, J., & Park, Y. (2007). A time series analysis of the reciprocal agenda-setting relationships running among economic news, the state of the economy, consumer expectations, and consumer behaviors. Korean Journal of Journalism & Communication Studies, 51(4), 280-307.
  • Lee, W., & Shin, M. (2020). Media agenda building on the national economy salience and hierarchy of the agenda in newspaper and broadcasting economic news data(1998-2017). Korean Journal of Journalism & Communication Studies, 64(5), 248-285. [https://doi.org/10.20879/kjjcs.2020.64.5.007]
  • Lim, B., Lee, W., & Lee, M. (2014). Covert cohabitaion of news and advertisement: News frame towards advertisers of media. Korean Journal of Communication & Information, 66(2), 133-158.
  • McCombs, M. E., & Show, D. L. (1972). The agenda-setting function of the mass media. Public Opinion Quarterly, 36(2), 176-185. [https://doi.org/10.1086/267990]
  • McManus, J. H. (1994). Market-driven journalism: Let the citizen beware? Thousand Oaks, CA: Sage.
  • Min, Y. (2016). When We Trust : The Effects of Journalistic Professionalism and Partisan Bias on the Public Trust in the Press and Politics. Korean Journal of Journalism & Communication Studies, 60(6), 127-156. [https://doi.org/10.20879/kjjcs.2016.60.6.005]
  • Mutz, D. C. (1998). Impersonal influence: How perceptions of mass collectives affect political attitudes. Cambridge, MA: Cambridge University Press. [https://doi.org/10.1017/CBO9781139175074]
  • Muzindutsi, P. F., & Nhlapho, R. (2017). Effect of different components of country risk on credit extension in South Africa.International Journal of Economics and Finance Studies, 9(2), 152-166.
  • Park, C., & Han, J. (2008). A study for the Co-relationship among birth, women employment, and economic growth by the VAR approaches. Quarterly Journal of Labor Policy, 8(1), 1-26.
  • Park, J., Jung, Y., Joo, H., & Kim, H. (2020). How has the Republic of Korea viewed ‘North Korea’s and ‘Reunification’ over the past 20 years?: Sentiment words analysis of media articles and longitudinal study of public opinion. Korean Journal of Journalism & Communication Studies, 64(6), 161-201. [https://doi.org/10.20879/kjjcs.2020.64.6.005]
  • Picard, R. (2004). Commercialism and Newspaper Quality. Newspaper Research Journal, 25(1), 54-65. [https://doi.org/10.1177/073953290402500105]
  • Shirvani, H., & Wilbratte, B. (2008). Stock price, consumer sentiment, and economic activity: Some robust bilateral causality tests for the US and the UK. International Business & Economics Research Journal, 7(1), 29-34. [https://doi.org/10.19030/iber.v7i1.3207]
  • Sohn, S., Lee, G., & Lee, S. (2014). Comparative analysis of characteristics and frames of news articles on healthcare: Differences from administration changes and media’s ideological orientation. Korean Journal of Journalism & Communication Studies, 58(1), 306-422.
  • Song, B. (2019). Estimation of partisan bias in media coverage of polling results during the 2017 presidential election. Korean Policy Studies Review, 18(4), 69-93. [https://doi.org/10.30992/KPSR.2019.12.18.4.69]
  • Song, I. (2014). Biased media perception based on media partisanship and audience’s political disposition: In case of newspaper editorials. Communication Theories, 10(3), 222-257.
  • Soroka, S. N. (2006). Good news and bad news: Asymmetric responses to economic information. Journal of Politics, 68(2), 372-385. [https://doi.org/10.1111/j.1468-2508.2006.00413.x]
  • Stevenson, R. L., Gonzenbach, W. J., & David, P. (1994). Economic recession and the news. Mass Communication Review, 21, 4-19.
  • Tuchman, G. (1978). Making News: A Study in the Construction of Reality. New York: Free Press.
  • van Dalen, A., de Vreese, C. H., & Albaek, E. (2017a). Economic news through the magnifying glass: How the media cover economic boom and bust. Journalism Studies, 18(7), 890-909. [https://doi.org/10.1080/1461670X.2015.1089183]
  • van Dalen, A., de Vreese, C. H., & Albaek, E. (2017b). Mediated uncertainty: The negative impact of uncertainty in economic news on consumer confidence. Public Opinion Quarterly, 81(1), 111-130.
  • Yang, Y. (2021). How “Covid-19” affected reporters’ news coverage?: Focusing on reporters’ perception of changes in work environment before and after the pandemic. The Journal of the Korea Contents Association, 21(5), 11-21.
  • Yoo, W., & Ahn, S. (2022). Introduction to natural language processing using deep learning. WikiDocs. Retrieved 10/18/22 from https://wikidocs.net/109251
  • Yu, S., & Keum, H. (1999). The change of financial commitment to news production and the newspaper content quality. Korean Journal of Journalism & Communication Studies, 43(4), 111-146.
  • 隅井孝雄 (2009, September). 日本放送の危機連報道の態と問題点. Paper presented at the 15th Korea-Japan symposium, Seoul.

Appendix

부록

  • 권지현·안차수 (2016). 중앙 일간지 4 대강 사업 보도에 대한 프레임 분석: 보수신문과 진보신문의 칼럼 및 사설을 중심으로. <지역과 커뮤니케이션>, 20권 3호, 5-36.
  • 김기현 (2019). <김기현의 자연어 처리 딥러닝 캠프(파이토치 편): 딥러닝 기반의 자연어 처리 기초부터 심화까지>. 서울: 한빛미디어.
  • 김성해 (2009, 9월). <경제위기와 언론: ‘공론장’ 기능을 통해서 본 한국 신문의 2008년 글로벌 금융위기 보도>. 제15회 한·일 국제심포지엄. 서울: 이화여자대학교.
  • 김수영·박승관 (2016). KBS와 BBC의 경제 뉴스 성격 비교 연구: 공보 방송 모형과 공영 방송 모형. <미디어 경제와 문화>, 14권 1호, 39-84.
  • 김수정·김은이 (2014). 경제보도의 미디어 프레임과 정부의 경제 정책: 노무현 정부와 이명박 정부의 부동산 보도를 중심으로. <현대사회와 행정>, 24권 1호, 425-454.
  • 김익환 (2022, 2, 9). 떨어지는 주가에...뉴스심리지수 1년5개월 만에 최악. <한국경제>. Retrieved 10/18/22 from https://www.hankyung.com/economy/article/202202091405i, .
  • 김은정·유홍식·한규준 (2019). 국내 신문의 문재인 정부 소득주도성장에 대한 뉴스보도 프레임 유형 분석. <한국언론정보학보>, 96호, 7-36.
  • 김한중 (2016). <양적 측정도구, 질적 측정도구>. 서울: 키메이커.
  • 민영 (2016). 신뢰의 조건: 저널리즘 전문성과 정파적 편향성이 언론 신뢰와 정치 신뢰에 미치는 영향. <한국언론학보>, 60권 6호, 127-156.
  • 박종민·정영주·주호준·김현우 (2020). 대한민국은 지난 20년간 ‘북한’과 ‘통일’을 어떻게 보았는가? : 언론 보도 빅데이터 분석 및 국민 인식 종단연구. <한국언론학보>, 64권 6호, 161-201.
  • 박추환·한진미 (2008). 출산, 고용, 성장 간 상호연관성 연구: 구조적 VAR 모형을 중심으로. <노동정책연구>, 8권 1호, 1-26.
  • 반현·김남이·노혜정 (2010). 한국 경제에 관한 국내외 언론 보도경향 비교분석 연구. <한국언론학보>, 54권 5호, 397-422.
  • 백영민 (2017). <R을 이용한 텍스트 마이닝>. 서울: 한울아카데미.
  • 송병권 (2019). 여론조사 보도에서 나타난 언론매체의 정치적 편향: 제19대 대통령 선거를 중심으로. <한국정당학회보>, 18권 4호, 69-93.
  • 손승혜·이귀옥·이수연 (2014). 의료복지 기사의 주요 특성과 프레임 비교 분석: 김영삼 정부부터 이명박 정부까지 정권의 변화와 언론사의 이념적 성향에 따른 차이. <한국언론학보>, 58권 1호, 306-422.
  • 송인덕 (2014). 언론사의 정파적 인식과 수용자의 정치성향에 따른 편향적 매체지각: 신문 사설을 중심으로. <커뮤니케이션 이론>, 10권 3호, 222-257.
  • 스미이 타카오 (2009, 9월). <일본의 방송, 경제위기에 관한 보도 실태와 문제점>. 제15회 한·일 국제심포지엄. 서울: 이화여자대학교.
  • 양영유 (2021). 코로나19는 기자들의 취재관행에 어떤 영향을 주었나?: 팬데믹 전후의 근무형태 변화에 대한 기자 인식을 중심으로. <한국콘텐츠학회논문지>, 21권 5호, 11-21.
  • 유세경·금희조 (1999). 재정투입의 변화와 신문의 질: 경제위기상황 이전, 이후의 신문의 행위, 내용 비교분석을 중심으로. <한국언론학보>, 43권 4호, 111-146.
  • 유원준·안상준 (2022). 딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문. 위키독스. Retrieved 10/18/22 from https://wikidocs.net/109251, .
  • 이기창 (2021). <Do it! BERT와 GPT로 배우는 자연어 처리: 트랜스포머 핵심 원리와 허깅페이스 패키지 활용법>. 서울: 이지스퍼블리싱.
  • 이나연·백강희 (2016). 1994~2014년 한국 경제뉴스의 변화: 언론의 감시견 역할을 중심으로. <한국언론학보>, 60권 4호, 203-231.
  • 이소은·오현경 (2021). 매체, 언론사, 주제별 뉴스 이용과 언론에 대한 평가: 이용자 정치성향의 조절효과를 중심으로. <한국언론학보>, 65권 2호, 241-285.
  • 이완수 (2007). 한국 경제뉴스의 속성(attributes) 프레임효과 연구. <언론과 사회>, 15권 1호, 86-122.
  • 이완수 (2008). 미디어의 경제현실 매개 기능에 관한 연구. <한국언론학보>, 52권 1호, 360-385.
  • 이완수 (2009). 의제설정 이론에서 그랜저 인과관계 모형의 방법론적 타당성 연구. <커뮤니케이션 이론>, 5권 2호, 54-100.
  • 이완수․김동률 (2011). 오름, 내림 그리고 강조: 사회경제지표에 대한 미디어의 구성방식. <한국언론학보>, 55권 6호, 304-330.
  • 이완수․노성종 (2008). ‘무엇’에서 ‘언제’로: 벡터자기회귀모형을 통한 경제현실, 경제보도, 경제인식 간 상호영향의 시간차 탐구, <한국언론학보>, 52권 5호, 320-345.
  • 이완수·노성종 (2011). 경기 국면에 따른 경제커뮤니케이션 효과의 비대칭성: 경제보도, 주가, 소비행위 간 효과의 위계, 속도, 강도에 관한 시계열 분석. <한국방송학보>, 25권 3호, 302-348.
  • 이완수·박재영 (2008). 국내 경제뉴스 보도경향에 대한 연구: 김대중 정부와 노무현 정부 시기를 중심으로. <한국언론학보>, 52권 4호, 5-25.
  • 이완수·배정근 (2016). 경제 뉴스 품질에 미치는 다차원적 요인 탐구: 경제 뉴스 전문 매체 생산자와 소비자 집단에 대한 표적 집단면접(FGI). <미디어 경제와 문화>, 14권 4호, 102-149.
  • 이완수·신명환 (2020). 국가경제에 대한 미디어 의제 구성: 신문과 방송 경제뉴스 데이터(1998-2017) 분석을 통해 본 의제의 현저성과 위계성. <한국언론학보>, 64권 5호, 248-285.
  • 이완수·심재철 (2017). 경제커뮤니케이션 효과이론에 대한 실증적 분석: 한국경제 시계열 변수 간의 위계, 방향, 강도, 지속성 검정. <한국언론학보>, 61권 1호, 36-77.
  • 이완수·심재철·박양수 (2007). 경제뉴스, 경제상황, 소비자 기대심리 그리고 소비행위의 상호 속성 의제설정 관계에 대한 시계열 분석. <한국언론학보>, 51권 4호, 280-307.
  • 이완수·오민홍 (2011). 미디어 논조가 기업심리, 고용 및 투자에 미치는 영향에 관한 연구. <산업경제연구>, 24권 6호, 3775-3790.
  • 이원민·온병원 (2021). BERT 모델의 감성 분류 정확도 향상을 위한 감성 단어 마스킹 방안. <2021년 6월 한국정보기술학회 하계 종합학술대회 논문집>. 413-416.
  • 이종혁 (2022a). 선거 보도에서 정책기사 자동 분류 및 투표율과의 상관관계 분석: 토픽모델링과 머신러닝 연계 분석을 통해. <언론정보연구>, 59권 4호, 5-58.
  • 이종혁 (2022b). 보수 언론과 진보 언론의 북한 전문가 활용 방식의 차이 탐색: 인용문에 대한 KPF-BERT 기반 딥러닝 분석을 중심으로. <한국언론학보>, 66권 6호, 154-194.
  • 이종혁·길우영 (2018). 보도 프레임 메타분석 (meta-analysis) 을 통한 보수-진보 매체의 공정성 모형 검증: 정파성 (partisanship), 양가성 (ambivalence), 이중성 (biconceptualism) 을 중심으로. <커뮤니케이션학 연구>, 26권 1호, 117-154.
  • 이종혁·길우영 (2019). 토픽모델링을 이용한 뉴스 의제 분류와 미디어 다양성 분석: 대통령 신년 기자회견 관련 뉴스 분석을 통해. <한국방송학보>, 33권 1호, 161-196.
  • 이항우 (2011). 이념의 과잉-한국 보수세력의 사회정치 담론 전략 (2005~2006년, 2008~2009). <경제와사회>, 89호, 217-268.
  • 임봉수·이완수·이민규 (2014). 뉴스와 광고의 은밀한 동거: 광고주에 대한 언론의 뉴스 구성. <한국언론정보학보>, 66권 2호, 133-158.
  • 장미경·민영 (2021). COVID-19 백신 보도의 정치화와 극화: 주요 언론의 사설 분석. <과학기술학연구>, 21권 3호, 139-173.
  • 정재철·이종혁 (2022). 한미동맹 보도에 대한 의제 도출과 ‘동맹-자주’ 관점의 비교 분석: BERT 모델 기반 딥러닝 모형의 활용. <사이버커뮤니케이션학보>, 39권 4호, 205-263.
  • 차채영·왕위시앙·이종혁 (2022). 코로나19 보도와 정파적 의제설정: 토픽모델링과 설문조사 연결 분석. <한국콘텐츠학회논문지>, 22권 1호, 86-98.
  • 최재동·홍수민·조화순 (2021). 국제 이슈에 나타난 진보·보수언론의 프레임 경쟁: 한일 군사정보보호협정(GSOMIA) 종료의 미디어 담론 분석. <정보사회와 미디어>, 22권 2호, 51-75.
  • 최종환·김성해 (2014). 민주주의, 언론 그리고 담론정치: 파업에 대한 미디어 프레임 변화를 중심으로. <한국언론정보학보>, 통권 67호, 152-176.
  • 최창식·임영호 (2021). 대통령 관련 보도의 감성 분석과 정파성의 지형: 신문별 감성지수의 차이, 일관성, 대통령 지지도와의 관계를 중심으로. <한국언론학보>, 65권 1호, 35-70.
  • 한동섭 (2000). ‘일차규정자’의 결정력과 미디어 경제의 상관관계에 관한 연구: <조선일보>와 <한겨레신문>에 대한 내용분석을 중심으로. <한국언론학보>, 44권 2호, 215-245.
  • 함승경·김혜정·김영욱 (2021). 코로나19 언론보도 경향에 대한 빅데이터 분석: 이슈 주기 및 언론사 정치적 지향에 따른 주제 분석과 언어 네트워크 분석 적용. <한국언론학보>, 65권 1호, 148-189.
  • 현기득·서미혜 (2019). 한국 정파언론 환경의 특수성은 보수와 진보 수용자의 매체 태도와 이용에 차별적 영향을 미치는가? 적대적 및 우호적 매체에 대한 정파적 지각이 매체 신뢰와 이용에 미치는 영향. <한국언론학보>, 63권 2호, 46-76.
  • 홍주현·손영준 (2017). 사드 루머(THAAD rumor) 보도에 나타난 한국 언론의 정파성: 네트워크 분석과 프레임 분석을 중심으로. <한국언론정보학보>, 84권 4호, 152-188.
  • 홍주환 (2020, 10). 뉴스룸의 영업조직화: 뒷광고의 대가는 ‘언론 불신’… 언론사도 협찬 사실 투명하게 밝혀야. <신문과방송>. 598호, 8-11.