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큐레이션 기반 뉴스 플랫폼에 대한 이용자 선호 탐색: 컨조인트 분석을 중심으로 (Explore User Preferences for Digital News Platforms: Analysis of Attribute Factors Using Conjoint Analysis)

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최초등록일 2025.07.12 최종저작일 2023.04
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큐레이션 기반 뉴스 플랫폼에 대한 이용자 선호 탐색: 컨조인트 분석을 중심으로
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    • 🔍 뉴스 소비 행태의 최신 트렌드를 심층적으로 분석한 연구
    • 📊 컨조인트 분석을 통한 체계적인 이용자 선호도 탐색
    • 👥 세대별 뉴스 소비 패턴의 차이점을 명확히 제시

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    서지정보

    · 발행기관 : 강원대학교 사회과학연구원
    · 수록지 정보 : 사회과학연구 / 62권 / 1호 / 294 ~ 319페이지
    · 저자명 : 최재서, 김정환

    초록

    국내 인터넷 뉴스 생태계는 포털 뉴스와 이용자를 중심으로 많은 변화를 겪어왔다. 포털과 언론사와의 갈등, 뉴스 이용자들의 뉴스 소비 행태 변화 등으로 인해 다양한 뉴스 서비스 이용 방식이 등장했다. 최근 포털 뉴스 서비스에서 인공지능과 빅데이터 기술을 활용한 알고리즘 큐레이션 서비스가 점차 도입되면서, 다양한 인터넷 뉴스 소비 방식에 따른 각기 다른 이용자 반응이 확인되고 있다. 이에 본 연구는 컨조인트 분석 방법을 활용하여 큐레이션 기반 뉴스 플랫폼에서 제공하고 있는 기능과 인터넷 뉴스 서비스의 속성에 따른 이용자 선호도를 파악하고자 한다. 컨조인트 분석을 위해 인터넷 뉴스 서비스 속성을 ‘뉴스 큐레이션 주체’, ‘랭킹 기반 추천 방식’, ‘뉴스 소비 환경’ 그리고 ‘뉴스 콘텐츠 유형’으로 설정하고 각 속성의 상대적 중요도 및 속성수준 별 효용 추정치를 파악했다. 컨조인트 분석결과, 속성 중에서 뉴스 큐레이션 주체가 가장 중요한 요인으로 나타났다. 각 속성별 가장 가치있게 평가된 수준들은 ‘언론사 편집・추천’, ‘많이 본 뉴스 추천’, ‘포털 뉴스 페이지(인링크)’ 그리고 ‘텍스트 중심 뉴스’로 나타났다. 추가로 연령 집단별 컨조인트 분석결과, 2030 집단과 4060 집단 간에 유사한 속성 선호 평가가 확인되었으나, ‘뉴스 큐레이션 주체’에서 2030 집단은 ‘알고리즘 추천’을, 4060대에서는 ‘언론사 편집・추천’을 가장 선호하는 것으로 확인되었다.

    영어초록

    The online news ecosystem has undergone many changes, focusing on portal news and online news users in Korea. Various ways of using news services have emerged due to conflicts between portals and media companies and changes in news consumption behavior of news users. Recently, as algorithm curation services using AI and Big data technology have been gradually introduced in news portal services, different user reactions are being confirmed according to various online news consumption methods. Therefore, this study aims to identify user preferences according to the attributes of online news services provided by portal news using the conjoint analysis method. For conjoint analysis, the online news service attributes were set to 'News curation subject', 'Ranking-based recommendation', 'News consumption environment', and 'News content type', and both relative importance and utility estimates by each attribute level were identified. As a result of the conjoint analysis, the 'News curation subject' was the most important factor among the attributes. The most valuable levels for each attribute were 'News editing and recommendation by press', 'Most-watched recommendation', 'Portal news page (In-link), and 'Text-oriented news'. In addition, a similar attribute preference evaluation was confirmed between the 2030 group and the 4060 group, but in the ‘News curation subject’, the 2030 group preferred ‘Algorithm recommendation’ and the ‘News editing and recommendation by press’ in the 4060 group

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