This study conducted to predict the stock market prices based on the assumption that internet news articles might have an impact and effect on the rise and fall of stock market prices. The internet news articles were tested to evaluate the accuracy by comparing predicted values of the actual stock index and the forecasting models of the companies. This paper collected stock news from the internet, and analyzed and identified the relationship with the stock price index. Since the internet news contents consist mainly of unstructured texts, this study used text mining technique and multiple regression analysis technique to analyze news articles. A company H as a representative automobile manufacturing company was selected, and prediction models for the stock price index of company H was presented. Thus two prediction models for forecasting the upturn and decline of H stock index is derived and presented. Among the two prediction models, the error value of the prediction model ① is low, and so the prediction performance of the model ① is relatively better than that of the prediction model ②. As the further research, if the contents of this study are supplemented by real artificial intelligent investment decision system and applied to real investment, more practical research results will be able to be developed.

이 연구는 뉴스 미디어 환경 변화에 대응하기 위해 연합뉴스가 빅데이터 저널리즘을 어떠한 방식으로 활용해야 하는지에 관하여 심층 분석하였다. 이를 위해 연합뉴스 기자들과 빅데이터 저널리즘 전문가들을 대상으로 뉴스 미디어 환경 변화, 변화하는 연합뉴스의 위상과 전략, 빅데이터 저널리즘의 필요성과 활용방안에 관한 심층인터뷰를 실시하였다. 연구결과, 미디어 환경의 변화는 소비자들이 뉴스 생산에 적극적으로 참여할 수 있는 토대를 마련해 주었지만 불확실한 뉴스 유통이나 선정적 기사 양산, 언론의 신뢰도 하락 등 심각한 부작용을 초래하고 있었다. 연합뉴스는 언론사들을 대상으로 하는 도매상 역할과 일반 독자들과 만나는 소매상 역할을 동시에 맡게 되었고, 이에 따라 속보 외에도 일반 독자들의 요구에 맞춘 새로운 기사의 형식과 내용을 시도하는 전략 수정이 요구되고 있다. 저널리즘의 신뢰성과 공정성을 회복하기 위한 혁신 방안 중 하나로 제시된 빅데이터 저널리즘은 탐사보도, 지역보도 등에 활용될 수 있을 것으로 분석되었고 이를 위한 선결 과제로 전담 부서와 인력 확충, 기자 교육 프로그램 마련, 공공 데이터 확보 등이 실무적 차원으로 제시되었다.