이 자료는 한국언론진흥재단이 운영하는 뉴스데이터베이스 BIGKinds를 기반으로 수집·분석된 딥페이크 관련 뉴스 메타정보 자료입니다. 포함 항목으로는 기사 주소, 보도 일자, 언론사, 제목, 통합분류(1~3단계), 개체명(인물·지역·기관·기업), 키워드, 특성추출 값, 본문 내용 등이 있으며, 이를 통해 개별 기사에 대한 구조적·정량적 분석이 가능합니다.

본 자료는 국내 주요 언론사의 딥페이크 및 AI 기반 변조기술 관련 보도를 대상으로, 어떤 범죄·사회·정책 이슈가 어느 시기에 집중 보도되었는지, 주요 키워드와 프레임이 어떻게 형성되었는지 등을 파악하는 데 중점을 두고 있습니다. 이러한 분석을 통해 언론이 딥페이크 성범죄·사기·협박 등 디지털 범죄 문제, 피해자 보호 및 수사 대응 체계, 기술의 확산과 위험성, 온라인 플랫폼의 책임성, AI 규제 논의, 사회·윤리적 쟁점 등 다양한 사안을 어떤 관점에서 재현하는지를 확인할 수 있으며, 이러한 보도 경향이 여론 형성, 정책 추진, 기술 규제 환경 변화 등에 어떤 영향을 미쳤는지를 추적하는 데도 유용합니다.

아울러 이 자료는 범죄학·디지털 정책 연구자, AI 기술 전문가, 법·제도 관계자, 언론·커뮤니케이션 연구자 등에게 딥페이크 보도의 흐름, 이슈별 프레임 변화, 언론의 기술·범죄·사회 이슈 재현 방식을 이해하는 데 기초 자료로 활용될 수 있습니다. This data is a collection of news metadata related to deepfakes, collected and analyzed using BIGKinds, a news database operated by the Korea Press Foundation. Included elements include article address, date, media outlet, title, integrated classification (levels 1-3), named entities (person, region, organization, company), keywords, feature extraction values, and body text. This allows for a structural and quantitative analysis of individual articles. This data focuses on reporting on deepfakes and AI-based forgery technologies from major domestic media outlets, identifying which criminal, social, and policy issues were heavily covered, and how key keywords and frames were formed. This analysis allows for the examination of how the media portrays various issues, including digital crimes such as deepfake sexual crimes, fraud, and threats; victim protection and investigative response systems; the diffusion and risks of deepfake technology; the accountability of online platforms; discussions on AI regulation; and social and ethical issues. Furthermore, this analysis is useful for tracking the impact of these reporting trends on public opinion formation, policy implementation, and changes in the technological regulatory environment. Furthermore, this data can be used as basic data for criminology and digital policy researchers, AI technology experts, legal and institutional officials, media and communication researchers, etc. to understand the flow of deepfake reporting, the changes in frame by issue, and the way the media reproduces technological, criminal, and social issues. 한국언론진흥재단_뉴스빅데이터_메타데이터_딥페이크 Korea Press Foundation_News Big Data_Metadata_Deepfake 2025-12-10 2025-12-17 한국언론진흥재단 뉴스빅데이터팀 신문등의진흥에관한법률 제31조(한국언론진흥재단의 직무) 문화체육관광 - 문화체육관광일반 AI,범죄,디지털털,영상,피해자 AI,crime,digital hair,video,victim 공공저작물_출처표시 + 상업적 이용금지 + 변경금지 수시 csv 2025-12-17 한국언론진흥재단_뉴스빅데이터_메타데이터_딥페이크_20241231