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날것 그대로의 과학, DT

20191029날것 그대로의 과학, DT

알리바바를 성공시킨
마윈의 말이다.
“우리 삶과 커뮤니케이션에
빅데이터로 무장한 인공지능이
5G 속도로 관여할 것이다.
개인은 물론 공동체 문화가
데이터 중심으로 재편될 수 있다.”
우리에게 전면적 사고를 주문하는 것,
IT를 넘어
데이터 테크놀로지, DT다.

데이터 테크놀로지와 커뮤니케이션 연구_표지데이터 테크놀로지와 커뮤니케이션 연구
데이터 테크놀로지(DT) 시대에 걸맞게 연구의 초점이 정보에서 데이터로 변화해야 한다. DT 시대에 주목해야 할 기술의 특성과 기능을 살펴보고, 이로 인한 커뮤니케이션 양식과 미디어 환경의 변화를 전망한다. 4차 산업혁명과 관련해 DT에 대한 경제 산업적 분석이 주를 이루는 상황에서 커뮤니케이션 연구자들의 관점과 해석을 제시해 우리 사회에 의미 있는 시사점을 제공할 것이다. 한국언론학회 기획, 곽규태 외
 
데이터 시대의 언론학 연구_표지데이터 시대의 언론학 연구
초연결, 빅데이터, 알고리즘. 오늘날 사회 변동을 규정짓는 핵심 키워드다. 모든 것이 연결되고 데이터화되고 알고리즘으로 짜여 개인은 물론 사회를 움직인다. 디지털 환경에서 생성되는 빅데이터는 미디어 활동과 미디어 이용자 연구의 새 장을 열고 있다. 컴퓨터 기반이라는 새로운 과학적 접근 방식에 대한 이해를 돕고, 그에 적합한 연구방법론을 제시한다. 데이터와 컴퓨터 중심 시대에 언론학이 추구해야 할 새로운 학문적 방향성을 담았다. 한국언론학회 엮음, 황용석 외
 
R를 이용한 사회과학데이터 분석: 구조방정식모형 분석_표지R를 이용한 사회과학데이터 분석: 구조방정식모형 분석
기초편, 응용편에 이은 고급편. 이 책은 상업용 통계 프로그램들 이를테면 SPSS, SAS는 사용할 수 있지만, R를 익숙하게 사용하지 못하는 연구자도 접근할 수 있도록 저술되었다. 연구자는 리코딩 등의 데이터 사전 처리를 거친 후, 여기에 자신이 테스트하려는 구조방정식모형에 맞도록 R 커맨드를 수정하는 방식으로 R를 이용해 구조방정식모형을 테스트할 수 있다. 백영민 지음
 
관심의 시장: 디지털 시대 수용자의 관심은 어떻게 형성되나_표지관심의 시장: 디지털 시대 수용자의 관심은 어떻게 형성되나
디지털 기술과 모바일의 등장으로 소셜 미디어 같은 온갖 미디어들이 사람들의 관심을 끌기 위해 치열하게 경쟁한다. 수용자의 관심이 어떻게 구조화되는지 설명할 수 있나? 빅데이터 기반 미디어 측정치와 알고리즘을 통해서 가능하다. 이 책은 수용자 시장을 구성하는 미디어 이용자, 미디어 조직, 미디어 이용 측정치에 대한 경험을 포괄적으로 다룬다. 수용자의 관심이 향후 공동체와 사회조직에 어떠한 영향을 끼칠지를 전망하였다. 제임스 웹스터 지음, 백영민 옮김
 
클라우드와 빅데이터의 정치경제학_표지클라우드와 빅데이터의 정치경제학
클라우드 컴퓨팅은 빠르고, 편리하며, 환경 친화적이고, 비용 절감 효과가 크다. 그러나 거대 자본과 권력의 결탁, 신기술 도입에 따른 실업, 디지털 폐기물에 의한 환경오염 등 사회적으로 부작용이 우려되는 기술이다. 문제를 해결하려면 기술 낙관론에서 벗어나 역사·사회·경제적 차원에서 비판·평가가 필요하다. 미디어 정치경제학자가 클라우드 컴퓨팅의 담론과 실재를 분석했다. 정보 자본주의의 명암을 확인할 수 있다. 빈센트 모스코 지음, 백영민 옮김
 
소셜 빅데이터 마이닝을 활용한 미디어 분석 방법_표지소셜 빅데이터 마이닝을 활용한 미디어 분석 방법
더 이상 연구자에게 소셜 빅데이터 마이닝이 생소한 개념이어선 곤란하다. 현대 사회에서는 미디어 이용자들의 의견이 대량생산되고, 이용자마다 미디어를 이용하는 행태도 다양하기 때문이다. 이 책은 공학적 분석 기술에 익숙하지 않은 독자도 읽을 수 있는 유용한 개념과 소셜 빅데이터를 분석할 때 고려해야 할 절차를 소개한다. 미디어 분석을 체계화하는 방법과 분석의 신뢰도와 타당성을 높이는 방법을 알 수 있다. 최홍규 지음
 
데이터 인사이트_표지데이터 인사이트
유능한 커뮤니케이션 전략가가 되려면 광고, PR, 브랜드 같은 전략 지식뿐만 아니라 데이터를 제대로 분석하고 해석할 수 있는 능력까지 갖춰야 한다. 대규모 데이터를 분석한다고 해서 무조건 큰 인사이트를 얻을 수 있는 것은 아니다. 인사이트의 크기를 결정짓는 것은 데이터의 크기가 아니라 데이터를 정확하게 분석하고 해석하는 능력이기 때문이다. 작은 데이터에서도 전략적 인사이트를 얻을 수 있는 열 가지 방법을 소개한다. 최창원 지음
 

3031호 | 2019년 10월 29일 발행
날것 그대로의 과학, DT



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