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스터디51

유튜브 추천 알고리즘이 이용자의 관심 주제에 따라 필터버블 및 미디어 편향성 형성에 미치는 영향: 정치적 이슈, 환경 이슈, 무작위 관심사를 중심으로 한 실험적 비교 분석 유튜브 추천 알고리즘이 이용자의 관심 주제에 따라 필터버블 및 미디어 편향성 형성에 미치는 영향정치적 이슈, 환경 이슈, 무작위 관심사를 중심으로 한 실험적 비교 분석 -한양사이버대학원 광고미디어MBA 석사3기   1. 연구 주제디지털 시대에 들어서면서 유튜브와 같은 온라인 동영상 플랫폼은 이용자들의 일상에서 빼놓을 수 없는 콘텐츠 소비 매체로 자리 잡았다. 유튜브는 이용자의 관심사와 시청 이력을 바탕으로 맞춤형 콘텐츠를 추천하는 알고리즘을 통해 사용자의 편의성과 만족도를 높이고 있다. 그러나 개인화된 추천 시스템이 발달하면서 이용자들은 점차 자신이 기존에 선호했던 주제나 견해만을 반복적으로 접하게 되는 현상이 발생하고 있다. 이는 ‘필터버블(Filter Bubble)’ 현상으로 불리며, 이용자의 정보 .. 스터디/경영(마케팅MBA) 2025. 4. 7.
유튜브 추천 알고리즘의 필터버블 및 미디어 편향성 형성 영향에 대한 실험적 분석 - 발표자료 유튜브 추천 알고리즘의 필터버블 및 미디어 편향성 형성 영향에 대한 실험적 분석 스터디/경영(마케팅MBA) 2025. 4. 7.
미디어 빅데이터론 미디어 빅데이터론빅데이터 분석 과정 및 기술의 이해📌 학습목표빅데이터 분석 과정 및 결과를 활용하여 방법 설명 가능빅데이터 분석 기술의 종류 및 상황별 선별 가능빅데이터 분석 가치 이해 및 미디어 분야 활용 고민 가능🔖 빅데이터 분석 과정 (크롤링 → 필터링 → NLP → 리포트)데이터 수집: 웹, SNS 데이터 크롤링, 스팸 필터링데이터 처리: 자연어 처리(NLP), 문장 절 분리, 패러프레이징, 구문 분석데이터 분석 결과: 긍·부정 평가, 주요 키워드 및 연관어 추출시각화: 대시보드 및 인사이트 리포트 제공🔖 빅데이터 분석 기술텍스트 마이닝: 방대한 텍스트에서 의미 있는 정보 추출오피니언 마이닝: 소비자 반응의 긍정, 부정, 중립 성향 분석소셜 네트워크 분석: 소셜미디어상의 영향력, 허브 사용자.. 스터디/경영(마케팅MBA) 2025. 3. 25.
영어 - 누군가 만들어놓은 단어 깨부수고 다시 시작하자! 영어를 도입한 누군가가 알아보기 쉽도록 만들어놓은 단어들을 굳이??? 써야할까요??과거시제 현재시제 미래시제는 알아보기쉽지만 조동사? 태 ? to부정사??? 이런 한국적으로 바꾼 단어들이 우리에게 영어를 더 어렵게 만든다고 생각합니다. 한자를쓰던 당시에는 to부정사 조동사 관계절 그런것들이 알아보기 쉬웠겠지만 지금에와서는?? 그렇게 도움이 되지가 않아요영어를 배우는데 외우는걸 넘어서 이렇게 알아보기 쉬울거라 생각하고 붙인 카테고리로 인해 더 문법을 어렵게 만들고있습니다. 그냥 받아들이는것인데말이죠? 1. '집짓기 3총사' (be, have, do 동사) 새 이름: 문장의 뼈대를 세우고, 의미를 덧칠하는 '집짓기 3총사'! 설명: be 동사 (존재의 건축가): 문장의 기둥을 세우고, 주어의 상태나 정체성을.. 스터디 2025. 2. 24.
동사정리 いそぎましょう  서두르자. 会(あ)いましょう 만나자 おくれます 늦어요 まちましょう 기다리자 오쿠리마스 (送ります) 보냅니다 카에리마스 (帰ります)  돌아가다 카카리마스 (掛かります) 걸립니다 카타즈케마스 (片付けます): 정리합니다 降りましょう 오리마쇼 내립시다 스터디/일본어공부하기 2025. 1. 30.
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