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영어

This study aims to comprehend the intermedia agenda setting and mediatization of news with the News Factory program. The study used three methodologies. First, using support vector machine method of supervised machine learning, the unique reporting contents of media companies were extracted and classified. Second, using structural topic modeling, time series changes in reporting contents were analyzed. Lastly, semantic network analysis is used to identify reporting trends. Nine national daily newspapers from 2016 to 2021, with the exception of Dong-A Ilbo and Chosun Ilbo which data set is only available between 2018 and 2021, were analyzed. According to the analysis, Chosun Ilbo has consistently mediatized News Factory program. Other media were more akin to yellow journalism in their coverage of News Factory's social issues. The study advances political communication and journalism by demonstrating how to use various computational social science methods to compare and analyze media coverage between media companies in terms of intermedia agenda and mediatization.

한국어

본 연구는 <뉴스 공장>을 둘러싼 개별 언론사별 보도 내용을 파악하여, 여러 해에 걸친 미디어 간 아젠다 설정과 미디어화를 추적하는 연구이다. 인터미디어 아젠다 이론과 미디어타이제이션 이론을 적용하여 뉴스 미디어 간 보도 내용을 비교 분석하였다. 이를 위해 전산사회과학 방법의 다양한 연구 방법을 적용하였 는데, 우선 서포트 벡터 머신 기계학습을 통해 언론사 고유의 보도 내용을 추출 분류하였다. 그 다음, 구조적 토픽모델링을 통해 언론사별 보도 내용 주제와 보 도 주제의 시계열 변화를 살펴보았다. 이후, 연결망 분석을 통해 구체적인 보도 내용을 파악하고자 하였고, 연구 자료로는 빅카인즈 기사 리드를 활용하였다. 중앙일보, 한국일보, 국민일보, 한겨레, 서울신문, 경향신문, 세계일보 신문의 경우 2016년부터 2021년까지 그리고 동아일보와 조선일보의 경우는 2018년부 터 2021년까지 기사를 분석하였다. 분석 결과, <뉴스 공장>의 보도와 관련하여 인터미디어 아젠다 설정이 나타났는데 대부분 <뉴스 공장>의 이슈를 받아 재생 산하는 방식이었다. 다만 조선일보의 경우 꾸준히 미디어타이제이션을 통해 <뉴스 공장>에 대한 이슈화를 지속적으로 보이는 경향을 보였다. 연구 결과를 종합하면, 조선일보의 미디어타이제이션과 다른 뉴스 미디어의 보도 방식이 결 합하면서 <뉴스 공장> 프로그램의 담론이 확대 재생산되는 영향력 확대와 동시에, 미디어타이제이션에 따른 <뉴스 공장>에 대한 문제제기가 확대될 수 있는 기반 역시 동시적으로 조성되었다.