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== 신문 내 이데올로기==
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== <span style="color:#00008C">신문 사진 내 이데올로기</span>==
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===<div style="text-align:center">방법 및 과정===
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===방법 및 과정===
 
  
 
* 궁금증 : 구글 Teachable Machine이 신문 사진에서의 이데올로기를 판단할 수 있을까?  
 
* 궁금증 : 구글 Teachable Machine이 신문 사진에서의 이데올로기를 판단할 수 있을까?  
  
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* [ https://teachablemachine.withgoogle.com/models/-GGs6kGeY/  Teachable machine 적용 모델 : 연구1. 신문_최종] <ref> 여기서 제시한 모델에서는 CNN의 원 데이터 221장 중 105장을 제외한 116장만을 활용했다. CNN의 데이터를 모두 적용한 모델은 아래와 같다. [ https://teachablemachine.withgoogle.com/models/CYohhIoyo/연구1. 신문_1st try]</ref>
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* 실습URL : [https://teachablemachine.withgoogle.com/models/-GGs6kGeY/  Teachable machine 적용 모델 : 연구1. 신문_최종] <ref> 여기서 제시한 모델에서는 CNN의 원 데이터 221장 중 105장을 제외한 116장만을 활용했다. CNN의 데이터를 모두 적용한 모델은 다음과 같다. :
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< [https://teachablemachine.withgoogle.com/models/CYohhIoyo/ 연구1. 신문_1st try] ></ref>
  
 
* 방법  
 
* 방법  
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** 국내 정치 성향에 따른 언론 보도 매체를 선정 : 조선일보(보수), 중앙일보(보수), 경향신문(진보), 한겨례신문(진보)
 
** 국내 정치 성향에 따른 언론 보도 매체를 선정 : 조선일보(보수), 중앙일보(보수), 경향신문(진보), 한겨례신문(진보)
 
** 각 매체에서 Floyd 시위와 관련한 이미지 추출 : Fox(107), USA Today(108), CNN(116)<ref> CNN의 경우 초기에는 221개의 이미지 자료를 수집했으나 수가 다른 언론사와 비교해 앞에서 50장,  뒤에서 55장을 임의적으로 제하였다. </ref>
 
** 각 매체에서 Floyd 시위와 관련한 이미지 추출 : Fox(107), USA Today(108), CNN(116)<ref> CNN의 경우 초기에는 221개의 이미지 자료를 수집했으나 수가 다른 언론사와 비교해 앞에서 50장,  뒤에서 55장을 임의적으로 제하였다. </ref>
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** 국내 언론사 지면 기사를 바탕으로 Floyd 시위 관련 이미지 수집 : 조선일보(19), 중앙일보(10), 경향신문(13), 한겨례신문 (15, 1사진 중복)
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** 국내 언론사 지면 기사를 바탕으로 Floyd 시위 관련 이미지 수집 : 조선일보(19), 중앙일보(10), 경향신문(13), 한겨례신문(15, 1사진 중복)
 
** 미국 언론의 이미지를 바탕으로 Teachable Machine 빅데이터 구축  
 
** 미국 언론의 이미지를 바탕으로 Teachable Machine 빅데이터 구축  
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** 한국 지면기사의 이미지를 대입해 이데올로기의 유사성아 나타나는지 판별  
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** 한국 지면기사의 이미지를 대입해 신문별 정치적 성향에 따른 유사성이 나타나는지 판별  
  
 
* 결과  
 
* 결과  
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** [https://drive.google.com/file/d/1hlJLDOoxJiQFrjok1wBO7cpRZaj8xraM/view?usp=sharing 요약표]
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** [https://drive.google.com/file/d/11q0R87riXFYOeoFM-_p9t37c8HOvLerC/view?usp=sharing 결과 요약표]
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** [ 결과 이미지 슬라이드]
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===<div style="text-align:center"> 결론===
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* 이데올로기 관련
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** 신문사의 정치적 성향(보수, 진보)과 유사한 편향성을 보였다.
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** 조선일보와 한겨례신문은 명백한 보수, 진보의 성격을 보인 반면, 중앙일보, 경향신문은 비교적 중도의 성격을 보였다.
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** 해외 이슈이고 인종 차별에 대한 문제가 국내에서 큰 사회 문제가 아님에도 이러한 경향성을 보인다는 점은 유의미적이다.
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** 다만, 편향성이 뚜렷하다고 보기는 어려우며(조선일보) 본 연구가 신문의 정치적 성향을 증명하는 객관적인 지표로 활용될 수 있을지는 아직 의문으로 남는다.
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===결론===
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== <span style="color:#00008C">캐릭터와 인간의 형상적 상관성</span> ==
  
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== 캐릭터와 인간 형상의 상관성 ==
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===<div style="text-align:center">방법 및 과정===
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===방법 및 과정===
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* 궁금증 : 캐릭터에 대한 인간의 선호도는 유사성에 기반하는가, 차이에 기반하는가?
  
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* 궁금증 : 캐릭터에 대한 인간의 선호도는 유사성에 기반하는가 차이에 기반하는가?
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* 실습URL : [https://teachablemachine.withgoogle.com/models/MSsgygaZP/  Teachable machine 적용 모델 : 연구2. 캐릭터와 인간의 관계성]
  
 
* 방법  
 
* 방법  
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* 순서
 
* 순서
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** 개, 곰, 인간의 빅데이터가 될 기본 이미지 수집 : 구글 검색  
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** 개, 곰, 인간의 빅데이터가 될 기본 이미지 수집 : 구글 검색 - 개(100), 곰(100), 사람(100)
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** 개, 곰을 원형으로 하는 캐릭터 이미지 수집 : 구글 검색  
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** 개, 곰을 원형으로 하는 캐릭터 이미지 수집 : 구글 검색 - 개(22), 곰(24)
 
** 기본 사진을 바탕으로 Teachable machine을 통해 빅데이터 구축  
 
** 기본 사진을 바탕으로 Teachable machine을 통해 빅데이터 구축  
 
** 캐릭터 사진을 대입해 개, 곰, 인간 중 어디에 유사성을 더 많이 보이는지 확인  
 
** 캐릭터 사진을 대입해 개, 곰, 인간 중 어디에 유사성을 더 많이 보이는지 확인  
  
 
* 결과  
 
* 결과  
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** [ 결과 이미지 슬라이드]
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** [https://drive.google.com/file/d/1w56EmSZg4bqazn43FPq3SonOqfKtjIMJ/view?usp=sharing 결과 요약표]
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===<div style="text-align:center">결론===
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<div style="text-align:center">[[파일:캐릭터 결과.PNG|500px]] </div>
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* 형상적 유사성 관련
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** 개, 곰 캐릭터 모두 인간과 높은 형상적 유사성을 보였다.
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** 개 캐릭터는 동물 본연의 모습에 형상적으로 더 가까웠으나 인간의 모습과도 높은 유사도를 보였다.
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** 곰 캐릭터는 오히려 인간의 모습에 형상적으로 더 가까웠으며 동물 본연의 모습과의 유사도는 그보다 더 낮게 나왔다. 
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** 동물(개, 곰) 캐릭터에 인간이 느끼는 친밀감은 형상적 유사성에 의한 것일 확률이 높을 것으로 추정된다.
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===결론===
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==주석==
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2020년 10월 18일 (일) 18:01 기준 최신판

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신문 사진 내 이데올로기

방법 및 과정


  • 궁금증 : 구글 Teachable Machine이 신문 사진에서의 이데올로기를 판단할 수 있을까?
  • 방법
    • 주제 : George Floyd 사망 사건 관련 인종 차별 시위
    • 미국 언론과 우리 나라 언론의 정치적 성향의 유사성에 따라 이데올로기의 판별 가능성을 확인하려 함
  • 순서
    • 미국의 정치 성향에 따른 언론 보도 매체를 선정 : Fox(보수), USA Today(중도), CNN(진보)
    • 국내 정치 성향에 따른 언론 보도 매체를 선정 : 조선일보(보수), 중앙일보(보수), 경향신문(진보), 한겨례신문(진보)
    • 각 매체에서 Floyd 시위와 관련한 이미지 추출 : Fox(107), USA Today(108), CNN(116)[2]
    • 국내 언론사 지면 기사를 바탕으로 Floyd 시위 관련 이미지 수집 : 조선일보(19), 중앙일보(10), 경향신문(13), 한겨례신문(15, 1사진 중복)
    • 미국 언론의 이미지를 바탕으로 Teachable Machine 빅데이터 구축
    • 한국 지면기사의 이미지를 대입해 신문별 정치적 성향에 따른 유사성이 나타나는지 판별

결론

신문사 결과 정리.PNG


  • 이데올로기 관련
    • 신문사의 정치적 성향(보수, 진보)과 유사한 편향성을 보였다.
    • 조선일보와 한겨례신문은 명백한 보수, 진보의 성격을 보인 반면, 중앙일보, 경향신문은 비교적 중도의 성격을 보였다.
    • 해외 이슈이고 인종 차별에 대한 문제가 국내에서 큰 사회 문제가 아님에도 이러한 경향성을 보인다는 점은 유의미적이다.
    • 다만, 편향성이 뚜렷하다고 보기는 어려우며(조선일보) 본 연구가 신문의 정치적 성향을 증명하는 객관적인 지표로 활용될 수 있을지는 아직 의문으로 남는다.


캐릭터와 인간의 형상적 상관성

방법 및 과정

  • 궁금증 : 캐릭터에 대한 인간의 선호도는 유사성에 기반하는가, 차이에 기반하는가?
  • 방법
    • 주제 : 개, 곰을 원형으로 하는 캐릭터와 인간의 유사성 판별
    • 개, 곰, 인간 이미지의 빅데이터를 기초로 하여 인간과의 유사성의 정도를 판단하려 함
  • 순서
    • 개, 곰, 인간의 빅데이터가 될 기본 이미지 수집 : 구글 검색 - 개(100), 곰(100), 사람(100)
    • 개, 곰을 원형으로 하는 캐릭터 이미지 수집 : 구글 검색 - 개(22), 곰(24)
    • 기본 사진을 바탕으로 Teachable machine을 통해 빅데이터 구축
    • 캐릭터 사진을 대입해 개, 곰, 인간 중 어디에 유사성을 더 많이 보이는지 확인

결론

캐릭터 결과.PNG


  • 형상적 유사성 관련
    • 개, 곰 캐릭터 모두 인간과 높은 형상적 유사성을 보였다.
    • 개 캐릭터는 동물 본연의 모습에 형상적으로 더 가까웠으나 인간의 모습과도 높은 유사도를 보였다.
    • 곰 캐릭터는 오히려 인간의 모습에 형상적으로 더 가까웠으며 동물 본연의 모습과의 유사도는 그보다 더 낮게 나왔다.
    • 동물(개, 곰) 캐릭터에 인간이 느끼는 친밀감은 형상적 유사성에 의한 것일 확률이 높을 것으로 추정된다.


주석

  1. ↑ 여기서 제시한 모델에서는 CNN의 원 데이터 221장 중 105장을 제외한 116장만을 활용했다. CNN의 데이터를 모두 적용한 모델은 다음과 같다. : < 연구1. 신문_1st try >
  2. ↑ CNN의 경우 초기에는 221개의 이미지 자료를 수집했으나 수가 다른 언론사와 비교해 앞에서 50장, 뒤에서 55장을 임의적으로 제하였다.
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