(2024년 3월 1일)
빅데이터배우분석에서는 기사후원금액을 100%가 아닌 10%만 반영합니다.
(2024년 2월 21일)
탑싱어 응원글을 빅데이터 분석에 반영합니다.
빅데이터 분석에 기사댓글 반영이 2배로 변경됩니다.
(2024년 1월 15일)
msn 뉴스의 열독률 집계 분석 보도를 시작합니다.
msn에 톱스타뉴스가 송고한 뉴스의 제목과 조회수를 집계하며, 어느 스타의 뉴스인지를 집계합니다.
빅데이터 분석기사에도 반영합니다.
(2024년 1월 8일)
msn 좋아요 수 집계 분석 보도를 시작합니다.
msn에 톱스타뉴스가 송고한 뉴스 중 좋아요가 표시된 뉴스의 제목을 분석해 어느 스타의 뉴스인지를 집계합니다.
아래 링크에서 msn 톱스타뉴스를 구독할 수 있습니다.
구독하기 : https://www.msn.com/ko-kr/community/channel/vid-j6d7ukiabd0wsrh6vh69bny0gw4aubkfw9v6v4cnspesu8rxm4pa
빅데이터 분석기사에도 반영합니다.
(2023년 11월 20일)
빅데이터 분석 기사에 반영되는 기사후원 점수에 후원금액의 100%를 반영합니다.
(2023년 10월 26일)
댓글, 추천, 열독률, 리트윗, 후원, 스타서베이 순위 기사 등 모든 기사를 집계 대상에 포함합니다.
(2023년 9월 21일)
서베이 순위 집계 기준 변경
서베이 순위 집계는 합산 평균을 반영해 왔으나, 여러 투표에 후보에 오른 스타의 전체 득표수 합산으로 기준이 변경됩니다.
기사후원 점수 집계 반영
기사후원 기능이 새로 추가되면서 기사 후원금액의 10%를 빅데이터 브랜드파워 분석 기사에 후원점수로 반영합니다.
기사 후원 점수는 최근 30일간을 기준으로 반영합니다.
(2022년 3월 7일)
순위 집계 및 발표 조정 (3월 7일)
댓글, 추천, 열독률, 리트윗 순위 발표는 주 6회에서 주 2회(월요일, 목요일)로 축소합니다.
빅데이터 가수 브랜드 순위와 배우 브랜드 순위는 매주 목요일 1회 발표합니다.
빅데이터 가수 브랜드 순위 분석시 투표당 30점으로 조정되면서 스타 서베이 반영 비율을 3.3%로 조정합니다.
스타 서베이 반영 비율 10%로 고정 & 스타 서베이 보도는 집계에서 제외 (2월 23일)
스타서베이 득표 수 반영 비율을 10%로 고정합니다. 스타서베이는 현재 1회 투표에 10표를 지급하고 있습니다. 합산반영 비율 변동이 혼선을 줄 수 있어서, 24일 집계부터는 실제 투표 횟수(10표당 1점)를 그대로 반영합니다.
스타서베이 보도 기사는 중복 반영되면서 편향이 발생하고 있어서 집계에서 제외합니다. 기존 4가지 지표(댓글, 추천, 열독률, 리트윗) 보도와 빅데이터 분석 기사도 그도안 집계에서 제외하고 있었습니다.
4가지 지표의 차이점에 대한 추가 설명(12월 31일)
댓글, 추천, 열독률, 리트윗 4가지 지표에는 이런 차이점이 있습니다.
댓글과 추천 순위는 과거 기사에 대해서도 집계가 됩니다. 즉 최근 일주일 동안 작성된 댓글이나 추천이 어느 시점에 보도된 기사에 대한 것인지는 구분하지 않습니다.
열독률과 리트윗은 최근 일주일간 보도된 기사에 대한 통계입니다. 따라서 과거 기사에 대한 조회수나 과거 트윗에 대한 집계는 하지 않습니다.
4가지 지표 모두 기사 제목을 분석합니다.
'홍길동'이란 스타의 이름이 기사의 제목에 포함된 경우 댓글, 추천, 열독률, 리트윗 집계에 홍길동이 포함됩니다.
'홍길동' 관련 보도에 추천을 하고, 댓글을 작성했는데 집계에 포함되지 않을 수 있습니다.
그런 경우에는 reporter@topstarnews.co.kr로 집계에 '홍길동'을 포함시켜 달라고 요청해 주시기 바랍니다.
메일 제목에 [집계요청]을 말머리로 보내 주시기 바랍니다.
여러 명의 스타가 제목에 나오는 경우 해당 기사에 대한 반응은 각 스타에게 모두 반영됩니다.
PC페이지에서 기사를 추천하면 투표권을 2개를 지급합니다. (12월 29일~)
모바일 페이지에서는 기존대로 투표권을 1개 지급합니다.
빅데이터 배우 브랜드 통합 순위 시작(12월 28일~)
빅데이터 배우 브랜드 통합 순위는 열독률, 독자추천, 기사댓글, 리트윗종합순위 등의 4개 지표를 반영합니다.
독자추천, 기사댓글 점수는 10배로 가중 합산합니다.
기사 추천 투표권 갯수 증가 (12월 23일~)
기사를 추천하면 지급하는 기사 추천 투표권을 하루 10개에서 20개로 늘립니다.
빅데이터 가수 브랜드 통합 순위에 스타 서베이 득표수 반영 비율을 조정합니다. (12월 20일~)
기존에 적용하던 스타 서베이 반영비율은 4대 지표와 1:1로 맞춰 적용했으나, 투표만으로 빅데이터 가수 브랜드 순위가 과도하게 높아지는 경우가 있어 이를 방지하기 위해, 스타 서베이 반영비율을 기존 대비 50% 낮춥니다. 그 결과 1:1에서 1:0.5로 반영비율이 조정됩니다.
빅데이터 가수 브랜드 통합 순위에 스타 서베이 득표수 반영 (12월 8일~)
빅데이터 가수 브랜드 통합 순위에 스타 서베이 득표수가 반영됩니다.
기사보도에 기반한 활동성을 평가하는 열독률, 독자추천, 기사댓글, 리트윗종합순위 등의 4개 지표의 한계를 보완하기 위해 스타 서베이의 득표수를 반영합니다.
스타 서베이 득표수를 반영함에 따라 인지도와 대중성을 확보한 스타의 브랜드 밸류가 빅데이터 브랜드 순위에 반영됩니다.
단, 스타 서베이 득표수가 너무 커서 이를 그대로 반영할 경우 나머지 4개 지표의 데이터가 무의미해지므로 스타 서베이 득표수는 4개 지표 합산값과 비교하여 1:1 비율로 반영합니다.
열독률, 독자추천, 기사댓글, 리트윗종합순위 4개 지표와 1:1 비율로 스타서베이 결과를 반영하므로, 스타 서베이 득표수가 브랜드가치 평가에서 매우 중요합니다.
스타 서베이 득표수는 가장 최근에 종료된 투표에서 얻은 득표수를 반영합니다.
기사 추천에 스타 서베이 투표권 지급 시작 (12월 8일~)
스타 서베이는 6시간마다 10개의 투표권이 자동 지급됩니다. 이와 별도로 기사를 추천하면 투표권을 추가로 얻을 수 있습니다. 기사 추천 투표권은 하루에 최대 10개를 받을 수 있습니다.
'빅데이터가수순위'·'기사열독순위'·'독자추천순위'·'댓글종합순위'·'리트윗종합순위' 보도 일요일엔 쉽니다.
매일 독자들의 활동을 집계 보도하는 5가지 순위 보도를 일요일엔 쉽니다.
일요일엔 보도는 하지 않지만 일요일에 독자 여러분이 활동한 내용은 월요일 보도에 반영됩니다.
5가지 순위는 모두 뉴스 보도에 대한 독자 반응을 기준으로 한 통계입니다. 적극적인 제보나 독자투고를 통해 보도량이 많은 스타의 순위가 높아질 수 밖에 없는 구조입니다.
독자투고는 reporter@topstarnews.co.kr로 보내주시기 바랍니다.
이에 따라 뉴스 보도량과 무관하게 팬덤의 규모나 활동성을 확인할 수 있는 서베이를 통해 향후 보도에 어떤 스타에 대해 더 관심을 기울여야 할지 파악할 예정입니다.
또한 서베이 결과 역시 빅데이터가수 브랜드 순위에 반영할 예정입니다.
빅데이터 가수 브랜드 통합 순위 집계 시작 (10월 15일~ )
톱스타뉴스에서 조사발표하는 열독률, 독자추천, 기사댓글, 리트윗종합순위 등 4가지 지표를 기준으로 빅데이터 가수 브랜드가치를 집계 분석해 보도합니다.
4가지 지표를 단순합산하는 것으로는 팬덤 규모나 활동성을 반영할 수 없고, 로그인 기반의 독자추천과 기사 댓글을 통해 팬덤의 규모와 활동성을 평가할 수 있으므로, 독자추천과 기사댓글에 각각 5배의 가중치를 부여합니다.
리트윗 집계 기준에 URL 클릭수 집계 합산 (10월 15일~ )
10월 15일부터 트위터 리트윗 집계에 URL 클릭수를 합산합니다. 뉴스는 읽지 않고 리트윗만 하는 경우가 많고, 반대로 리트윗은 없는데 뉴스를 클릭해서 읽는 사용자가 상당히 많은 것으로 확인됐습니다.
이에 따라 URL 클릭수를 리트윗수에 합산 집계합니다.
독자 추천 체크 방식 개선 (10월 11일)
쿠키를 제거하고 다시 추천하는 현상이 확인되어 로그인 데이터와 연동해서 체크하는 것으로 변경됐습니다.
동일 기사에 여러 번 추천하는 것이 불가능해졌습니다.
기사 열독 순위 보도 시작 (10월 1일~ )
기사열독종합순위는 각 스타에 대해 보도된 기사의 조회수를 합산 집계합니다.
대상 뉴스는 최근 일주일 동안 보도된 기사이며, 각종 순위 보도(추천,댓글,리트윗 등)는 중복집계를 막기 위해 제외됩니다.
기사 조회수는 한번 본 기사는 5분 이내에 다시 보거나 새로고침을 하더라도 조회수가 오르지 않습니다.
중복집계 중지를 위한 상위권 그룹 집계 중지, 멤버별 집계만 유지
독자추천순위와 리트윗순위 등의 순위 집계시에 멤버별 보도량이 많은 방탄소년단 등 상위권에 존재하는 그룹의 경우 중복집계를 피하기 위해 멤버별로만 집계합니다.
현재 집계 방식은 기사 제목을 분석해 집계하는 방식으로, 방탄소년단의 경우 방탄소년단 각 멤버들 기사에 모두 방탄소년단이 포함되므로, 방탄소년단이 중복 집계되는 것을 피할 수 없습니다.
블랙핑크 역시 상위권으로 올라갈 경우 각 멤버별 기사가 중복 집계되는 문제가 발생합니다.
중복된 집계는 전체 집계에 편향을 발생시키므로 이후에도 중복집계가 심하게 발생되는 그룹의 경우에는 그룹을 제외하고 멤버별 집계만 수행합니다.
독자추천 및 댓글은 응원하는 스타의 기사에 해 주세요.
열독률, 독자추천순위, 댓글순위, 리트윗 순위 모두 기사의 제목을 분석합니다.
어느 스타를 다룬 기사였는지 제목을 분석해 해당 스타에 대한 추천, 댓글을 집계합니다.
리트윗 분석도 톱스타뉴스의 트윗이 어느 스타에 대한 보도인가를 파악해 집계하고 있습니다.
따라서 특정한 스타를 응원하시려면 먼저 검색을 통해 해당 스타에 대한 기사를 찾아서 추천이나 응원 댓글을 게시하시는 것이 좋습니다.
응원하는 스타에 대한 기사가 과거 기사라 할지라도 순위 집계에는 포함됩니다.
독자 여러분의 추천과 작성하신 댓글은 일주일 동안 집계에 포함됩니다.
단, 열독률 순위, 독자추천순위, 댓글순위, 리트윗순위를 보도한 기사에 대한 추천, 댓글, 리트윗은 모두 집계에서 제외합니다. 중복집계에 따른 편향이 발생하기 때문입니다.
응원하는 스타에 대한 기사가 없을 경우에는 제보를 해주시거나, 보도를 요청해 주시기 바랍니다.
트위터 리트윗 순위 보도 시작 (9월 7일 ~ )
트위터 애널리틱스를 이용해 최근 일주일간 톱스타뉴스의 트위터를 통해 트윗된 뉴스가 얼마나 많이 리트윗됐는지 집계를 시작합니다.
최근 일주일간 톱스타뉴스 트위터를 통해 발생한 트윗에 대한 집계이므로, 일주일 전의 트윗에 대한 리트윗은 집계에서 제외됩니다.
독자추천 순위를 보도한 뉴스에 대한 리트윗수는 집계에서 제외하며, 댓글많은뉴스를 보도한 뉴스에 대한 리트윗과 리트윗종합순위를 보도한 뉴스에 대한 리트윗도 집계에서 제외합니다.
비회원 댓글 쓰기 중지 (9월 2일 ~ )
댓글 쓰기는 비회원 글쓰기를 허용했으나, 최근 스팸성 댓글이 많아져 비회원 글쓰기 기능은 중단합니다.
댓글을 작성하려면 회원 가입 후 로그인을 해야 작성할 수 있습니다.
'추천/댓글 바로가기' 버튼 추가(8월 20일)
모바일 기사 페이지에서 추천이나 댓글 작성하려면 찾아가기 어렵다는 독자님의 의견이 있었습니다. 이에 따라 모바일 기사 페이지의 제목 아래에 '추천/댓글 바로가기' 버튼을 추가했습니다.
버튼을 클릭하면 본문 다음에 있는 추천 영역으로 이동됩니다.
활동 내역 추가 (8월 18일)
회원 정보 페이지에 내가 추천한 기사 10건, 내가 작성한 댓글 10건을 볼 수 있도록 기능이 추가됐습니다.
회원 정보 페이지 주소 http://www.topstarnews.net/member/userMemberRegForm.html
댓글 순위 보도 시작 (8월 3일 ~ )
8월 3일 '댓글많은 뉴스' 서비스가 시작됐습니다.
댓글수 집계 방식은 독자추천뉴스 집계 방식과 동일합니다.
기사페이지에 노출되는 순위는 매일 밤 0시에 업데이트됩니다.
작성한 댓글은 일주일간 집계에 포함되며, 일주일 후에는 집계에서 제외됩니다.
과거에 보도된 뉴스라 할지라도 일주일 이내에 작성된 댓글은 집계에 포함됩니다.
독자추천 순위를 보도한 뉴스에 대한 댓글수는 집계에서 제외하고 있습니다.
마찬가지로 8월 3일 새롭게 시작된 댓글많은뉴스를 보도한 뉴스와 리트윗종합순위를 보도한 뉴스에 대한 댓글수도 집계에서 제외합니다.
SNS 로그인 적용 (8월 3일)
* 최근 톱스타뉴스 서버의 네트웍 사용량이 비정상적으로 높아져서, 독자추천 참여 방식을 비로그인에서 로그인 방식으로 변경합니다.
8월 3일 SNS 로그인 방식으로 변경됐습니다. 네이버, 페이스북, 구글, 카카오 등의 SNS 서비스 회원 정보와 연동해 쉽게 회원 가입 후 로그인할 수 있습니다.
독자 추천은 각 뉴스별로 한번씩 추천이 가능합니다.
추천은 일주일간 집계에 포함되며, 일주일 후에는 집계에서 제외됩니다.
기사 본문 아래의 '이 기사를 추천합니다' 버튼을 클릭하면 추천이 됩니다.
추천 버튼을 한번 더 클릭해 추천을 취소할 수도 있습니다.
독자추천 순위 보도 시작 (6월 25일 ~)
톱스타뉴스 독자 추천 기사 순위는 최근 일주일간 독자 추천을 가장 많이 받은 기사의 순위를 보여주는 것으로 6월 25일 론칭됐습니다.
<독자추천뉴스 서비스 기획 의도>
독자추천뉴스 서비스는 스타를 사랑하는 독자들이 좋은 뉴스를 추천해 더 많은 독자들에게 좋은 뉴스를 알릴 수 있도록 하고자 기획됐습니다.
이를 위해 독자추천뉴스는 모든 기사 페이지에 (PC에서는 기사 페이지 우측, 모바일에서는 기사 페이지 하단) 상위 5건의 뉴스가 노출됩니다.
독자추천순위는 최근 일주일간 발생한 추천을 집계하는만큼 지금 현재 해당 어느 스타가 팬들에게 사랑받고 있는지 보여줍니다.
<독자추천뉴스 집계 방식 안내>
<과거 뉴스도 추천이 발생하면 집계 대상에 포함됩니다>
과거에 보도된 뉴스라 할지라도 처음 추천을 받으면 집계에 포함됩니다.
과거 뉴스를 검색해 좋아하는 스타의 뉴스를 추천하면 집계에 포함됩니다.
<독자추천뉴스 집계 기간>
독자추천뉴스 순위와 보도를 위한 데이터 집계 기간은 D-7일부터 D-1일까지입니다. 즉 어제를 포함해 7일 동안을 집계 대상으로 합니다.
따라서 8일 이전에 추천된 추천수는 집계에서 제외됩니다.
8일 이전의 추천수가 제외되더라도 매일 새로운 추천이 발생하면 해당 추천수는 그대로 집계에 반영되며, 추천뉴스 순위에도 반영됩니다.
7일동안 추천이 없을 경우 독자추천 뉴스 목록에서 사라집니다.
독자추천 뉴스 순위는 일자별로 집계하고 있으므로 매일 0시에 갱신됩니다.
독자추천 순위를 보도한 뉴스에 대한 추천수는 집계에서 제외하고 있습니다.
마찬가지로 8월 3일 새롭게 시작된 댓글많은뉴스를 보도한 뉴스와 리트윗종합순위를 보도한 뉴스에 대한 추천수도 집계에서 제외합니다.
<독자추천뉴스의 기사 페이지 노출>
모든 기사 페이지에는 독자추천뉴스 랭킹이 표시되고 있습니다.
PC 기사페이지는 기사 우측에 5개의 독자추천뉴스가 노출되며, 모바일 기사페이지는 기사 하단에 1위 뉴스가 노출되고, 아래에 탑5를 노출합니다.