Hoy en día, muchos usuarios coreanos leen noticias en sitios web como Naver y Daum. Los usuarios pueden comentar en los artículos de noticias en dichos sitios, y algunos intentan influir en la opinión pública a través de sus comentarios. Por lo tanto, es necesario analizar a los usuarios de noticias. Este estudio propone un método de aprendizaje profundo para clasificar la postura política de cada usuario. Además, se desarrolla un método para evaluar cuántos comentarios similares escribe cada usuario, y otro método para evaluar la similitud de los comentarios de un usuario con los comentarios de otros usuarios. Recopilamos aproximadamente 2,68 millones de comentarios de cientos de miles de artículos de noticias políticas en abril de 2017. En primer lugar, para los 100 principales usuarios de noticias, clasificamos la postura política de cada usuario con un 92,3% de precisión utilizando solo el 20% de los datos para el entrenamiento de aprendizaje profundo. En segundo lugar, una evaluación de cuántos comentarios similares escribe cada usuario revela que seis usuarios obtienen más de 80 puntos. En tercer lugar, una evaluación de la similitud de los comentarios de cada usuario con los comentarios de otros usuarios revela que 10 usuarios obtienen más de 80 puntos. Por lo tanto, basándonos en este estudio, es posible detectar a los comentaristas maliciosos, mejorando así los sistemas de comentarios utilizados en los sitios web de noticias.