Portal vs. Generative AI in Digital News : Sentiment Neutralization and Information Fidelity Across Summarization Sources
Abstract
본 연구는 뉴스 요약 주체에 따라 한국어 뉴스 요약문의 정서 표현과 정보 보존 양상이 체계적으로 달라지는지를 분석한다. 다섯 개 주제 영역에서 표집한 50개 기사를 대상으로 동일 입력 조건에서 생성된 포털 기반 추출 요약(Naver IRIS)과 생성형 인공지능 요약(ChatGPT-4o)을 비교하였다(총 150개 텍스트). 감성 보존은 KoBERT 기반 극성 확률 변화와 감성어 비율을 통해 측정하고, 정보 보존은 ROUGE-L(F1-score) 유사도로 평가하였다. 또한 형태소 분석을 활용하여 문장 길이와 어휘 지표 등 문체적 특성을 분석하였으며, 대응표본 t-검정과 이원분산분석을 통해 차이를 검증하였다. 분석 결과 생성형 인공지능 요약은 포털 요약보다 긍정 감성을 더 많이 유지하고 부정 감성을 더 강하게 완화하는 경향을 보였으며, 이러한 차이는 사회 및 생활 분야 기사에서 특히 두드러졌다. 반면 ROUGE-L 차이는 제한적이고 일관되게 유의하지 않아 요약 출처의 선택이 어휘적 중복보다 정서적 재구성과 더 밀접하게 관련됨을 시사한다. 본 연구는 자동 뉴스 요약에서 주제 민감적 평가와 경량 품질 통제의 필요성을 제안한다.
Fields of Study & Subjects
Sentiment Analysis and Opinion Mining
Advanced Text Analysis Techniques
Topic Modeling
Publication details
- Journal / source
- Information Systems Review
- Volume
- 28
- Issue
- 1
- Pages
- 311–329
- Publication date
- 28 February 2026
- Language
- KO