작가 소개

지은이 : 정용찬
정보통신정책연구원(KISDI) ICT통계정보연구실 선임연구위원, OECD 인공지능지수 전문가그룹 위원이며(Expert Group on OECD AI Index), 고려대 정책대학원 데이터통계학과 겸임교수다. 현재 국무총리직속 사회보장위원회 행정데이터전문위원회 위원이며 방송통신위원회 미디어다양성위원회 위원, 한국언론학회 미디어데이터사이언스연구회 회장이다. KISDI ICT데이터사이언스연구본부장, AI데이터융합연구실장, 미래예측분석센터장, 국가통계위원회 데이터분과위원, OECD 디지털경제정책위원회 디지털경제측정분석작업반 부의장을 역임했다. 고려대학교 통계학과와 대학원에서 통계학 학사 · 석사 · 박사 학위를 받았다. 한국국방연구원 선임연구원, DNI컨설팅 이사, 방송위원회 연구센터 연구위원으로 일했다. 문화관광부, 한국언론진흥재단, 한국방송광고진흥공사, 영화진흥위원회, 정보화진흥원, 한국인터넷진흥원, 한국콘텐츠진흥원, 출판문화산업진흥원 자문위원으로 활동했다. 저서로 『AI Index, 인공지능지수』(2025), 『마이데이터와 법』(공저, 2022), 『데이터법 이해』(2021), 『인공지능 알고리듬의 이해』(2020), 『통계법의 이해』(2019), 『생각이 크는 인문학 15. 빅데이터』(2018), 『빅데이터』(2013), 역서로 『인공지능 아는 척하기』(2021) 등이 있다. 연구보고서로 “ICT 데이터플랫폼 구축 · 운영사업”(2024), “데이터기반 미래예측 · 정책지원 모델연구 IV(2023)”, “데이터 경제와 데이터 중립성”(2022),“미중 데이터 패권 경쟁과 대응전략(2021)” 등이 있다.

지은이 : 성윤택
한국방송광고진흥공사(KOBACO) 미디어광고연구소 연구위원이다. 성균관대학교에서 언론학 박사학위를 받았다. 수용자 연구, 시청률 및 통합시청조사 등이 주요 연구 분야다. 한국방송통신전파진흥원 연구원(2010~2013), 홍익대, 평택대, 한국방송통신대 등(2007~2016) 시간강사를 역임했다. 현재 인터넷신문자율공시기구 검증위원으로 활동 중이다. 『2020 방송영상 산업백서』(2021), 『데이터 시대의 언론학 연구』(2017)에 공저자로 참여했고, “미디어 테크놀로지의 진화 방향”(2010), “What to Read in the Morning?: A Niche Analysis of Free Daily Papers(FDPs) and Paid Papers in Korea”(2007) 등의 논문을 게재했다.

지은이 : 고흥석
국립군산대학교 미디어문화학부 교수로, 방송과 뉴미디어 산업 및 정책, 미디어리터러시에 대해 연구하고 있다. 방송통신위원회 방송평가위원회 위원을 역임했으며, 공정거래위원회 소비자정책위원회 위원으로 활동하고 있다. 책으로는 《플랫폼 자율규제 사례 및 실효성 제고 방안》(공저), 《AI·메타버스 시대의 산업경제적 광고PR전략》(공저), 《디지털 환경에서 협업 저널리즘 모델 연구》(공저) 등이 있다.

  목차

저자의 말

제1장 미디어 데이터 사이언스 개념

01 미디어 데이터 사이언스 정의
02 미디어와 데이터 사이언스
03 빅데이터, 인공지능, 미디어 데이터 사이언스

제2장 미디어 소비 분야 데이터 사이언스 활용 사례

01 신문 및 라디오 이용과 데이터 사이언스
02 TV 시청률과 데이터 사이언스
03 인터넷 이용과 데이터 사이언스
04 OTT 이용과 데이터 사이언스
05 여론 및 공론화 조사와 데이터 사이언스
06 가짜뉴스와 데이터 저널리즘
07 검색 및 추천 서비스와 데이터 사이언스

제3장 미디어 산업 분야 데이터 사이언스 활용 사례

01 신문산업과 데이터 사이언스
02 방송산업과 데이터 사이언스
03 광고산업과 데이터 사이언스
04 정보통신산업과 데이터 사이언스
05 문화산업과 데이터 사이언스
06 미디어 플랫폼산업과 데이터 사이언스

제4장 정량데이터 기반 미디어 데이터 사이언스 방법론

01 데이터 수집 및 관리
02 표본조사
03 탐색적 데이터 분석
04 분산분석
05 회귀분석
06 인자분석
07 머신러닝, 딥러닝
08 군집분석과 k-근접이웃(k-NN)
09 나이브 베이즈 분류

제5장 텍스트 기반 미디어 데이터 사이언스 방법론

01 자연어처리
02 텍스트 마이닝
03 토픽모델링
04 데이터 시각화
05 사회네트워크 분석
06 거대언어모델(LLM)과 ChatGPT

제6장 미디어 데이터 사이언스 분석 도구

01 엑셀
02 SPSS
03 SAS
04 R
05 파이썬

제7장 미디어 데이터 사이언스 윤리와 정책

01 미디어 데이터 윤리의 기본 원칙
02 미디어 데이터 사례와 제도화의 주요 쟁점
03 미디어 데이터의 글로벌 정책과 규제
04 미디어 데이터 사이언스와 정책 방향

참고문헌
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