스포츠 AI 심판에 대한 언론의 인식: 키워드 네트워크 분석 활용
Media Perception of Sports AI Referees: Using Keyword Network Analysis
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초록
이 연구의 목적은 키워드 네트워크 분석을 통해 스포츠 AI 심판에 대한 언론의 인식을 분석하는 것이다. 이 연구의목적을 달성하기 위해 한국언론진흥재단 언론 DB 빅카인즈(Bigkinds)에서 AI 심판 관련 뉴스 기사 총 4,832건을연구자료로 선정하였다. 키워드 네트워크 분석을 위해 KrKwic 프로그램 사용하여 데이터 전처리를 수행하였다. 이후 Netminer 4.0를 활용하여 1-mode 네트워크 분석을 수행하고 연구결과를 시각화하였다. 이 연구의 결론은다음과 같다. 첫째, AI 심판에 대한 인식은 대체로 야구 관련 키워드가 높은 빈도와 연결성을 나타냈다. AI 심판의정확성과 공정성에 대한 긍정적인 평가가 있는 반면에 기계 결함과 오류에 대한 부정적 평가가 있음을 확인하였다. 둘째, AI 심판에 대한 종목별 인식은 세 가지 종목에서 확인할 수 있었다. 야구에서는 자동투구판정시스템(ABS)의도입 이슈와 이러한 AI 심판의 잠재적 문제에 대한 논란이 확인되었다. 축구에서는 AI 심판의 활용과 기술적 오류에대한 문제를 확인하였다. 체조에서는 AI 심판의 올림픽 도입과 정확하고 공정한 채점 시스템에 대한 기대를 확인하였다. 이 연구에서는 언론보도에 나타난 뉴스기사를 통해 스포츠에서 AI 심판의 정확성과 공정성에 대한 긍정적인 기대가있는 반면에 AI 심판의 오류와 오판 그리고 전반적인 신뢰성에 대한 의구심이 여전히 남아 있는 것을 확인할 수있었다. 이러한 결과는 AI 심판 시스템에 대한 전반적인 역량을 평가할 수 있는 새로운 관점을 제공한다. 후속 연구에서는 다양한 스포츠 종목과 상황을 분석하여 AI 심판 시스템에 대한 지속적인 개발 및 개선을 위한 방안을 모색하는데 기초자료로 활용하고자 한다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze the media’s perception of sports AI referees through keyword network analysis. To achieve the purpose of this study, a total of 4,832 news articles related to AI referees were selected as research data from Bigkinds, the media database of the Korea Press Foundation. For keyword network analysis, data preprocessing was performed using the KrKwic program. Afterwards, 1-mode network analysis was performed using Netminer 4.0 and the research results were visualized. The conclusions of this study are as follows. First, the perception of AI umpires generally showed high frequency and connectivity with baseball-related keywords, which confirmed that while there were positive evaluations of the accuracy and fairness of AI umpires, there were negative evaluations of machine defects and errors. did. Second, the perception of AI referees by event was confirmed in three events. In baseball, controversy was confirmed regarding the issue of introducing the Automatic Pitching System (ABS) and the potential problems of such AI umpires.In soccer, the use of AI referees and technical errors were confirmed. In gymnastics, expectations for the introduction of AI judges in the Olympics and an accurate and fair scoring system were confirmed. This study confirms through news articles in media reports that while there are positive expectations about the accuracy and fairness of AI referees in sports, there are still concerns about AI referee errors, misjudgments, and doubts about overall reliability issues. These results provide a new perspective to evaluate the overall capabilities of AI referee systems. In follow-up research, I plan to analyze various sports events and situations and use them as basic data to find ways to continuously develop and improve the AI referee system.
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