본 논문은 정보 뒤에 숨겨진 의도를 이해하는 것이 중요함을 강조하며, 공공 담론의 매체인 뉴스에서 지각된 뉴스 의도와 그 적용에 대한 구조적인 조사가 부족함을 지적합니다. 이를 위해 의도적인 행동에 대한 학제 간 연구를 검토하고, 개념적 해체에 기반한 뉴스 의도 이해 프레임워크(NINT)를 제시합니다. NINT는 의도의 구성 요소를 식별하여 뉴스 의도와 그 응용 프로그램을 구조적으로 나타낼 수 있도록 합니다. NINT를 기반으로 새로운 의도 인식 데이터셋을 제시하고, 가짜 뉴스 탐지와 같은 뉴스 관련 작업에서 의도 지원의 잠재력을 조사하여 가짜 뉴스 탐지 작업에서 +2.2% macF1의 성능 향상을 보였습니다. 행동 기반 의도 인지와 계산 사회 과학에 대한 귀중한 통찰력을 제공하고자 합니다.