저널리즘 : 저널리즘의 ‘동원 모델’은 현실에서 작동할까

  • 어떤 소식이냐면요 : 오늘은 논문을 가져왔습니다. 저널리즘 영향의 ‘동원 모델’에 대한 재검토 정도로 볼 수 있지 않을까 합니다. 아시다시피 저널리즘 영향력 특히 ‘감시견 저널리즘’의 영향은, 공직자 비리나 부정행위의 보도/폭로 -> 대중들의 각인과 해동 요청 -> 공직자들의 행동 변화, 이런 방식으로 작동을 합니다. 하지만 이러한 프로세스가 정말로 작동하는가에 대해 되묻는 논문입니다. 결론만 말씀드리면, 보도 이전에 이미 이러한 영향이 대략적으로 형성이 된다는 것입니다. 동원 모델이 기자들이 믿는 것처럼 작동하는 것은 아니라는 것이죠.
  • 살펴 봐야 할 맥락 : 사실 기자들은 저널리즘이 민주주의에 기여하는 주된 경로와 과정으로서 권력에 대한 감시 보도를 떠올립니다. 그리고 그 폭로로 인해 실제 대중들이 각성하고 투표장으로 향함으로써 세상을 건강하게 변화시킨다고 믿습니다. 우리는 촛불을 통해서 경험을 한 바 있죠. 하지만 이 논문은 다른 관점을 내놓습니다. ‘파나마 페이퍼’ 사례를 통해서 말이죠. 짧게 요약만 하면, 다비드 귄로이그손 아이슬란드 총리의 사임은 보도 이전에 어느 정도 결정이 됐다는 것입니다. 특히 기자들이 그러한 사전적 결정을 내리도록 개입을 했다는 것이죠. 이는 저널리즘이 여론에 미치는 영향을 과대평가하고 정치 관료들의 막후 행동을 과소평가하는 경향을 드러내고 있습니다. 저널리즘의 영향을 조금은 냉철하게 들여다 봐야 한다는 함의를 남기고 있습니다.

비즈니스 모델 : 디지털 구독 ‘무료’ vs ‘유료’ 시험판… 슈피겔의 전환율 테스트

  • 어떤 내용이냐면요 : 만약 여러분들이 구독 모델을 시도한다고 가정해 볼게요. 그럴 경우 사전 프로모션 차원에서 할인 캠페인 등을 검토하게 될 것입니다. 그럴 때 무료 시험판이 구독 전환에 도움이 될지, 할인가 유료 시험판이 도움이 될지 고민하게 될 겁니다. 슈피겔의 사례는 의외로 유료 시험판으로 가도 전환율이 낮아지지 않았다고 합니다. 약간 의외인가요? 일단 테스트 설계가 조금은 복잡합니다. 1단계에선 무료 시험판을 운영하면서 유료 구독 제안에 대한 홍보를 디스플레이 배너를 통해서 진행했다고 합니다. 이를 통해서 독자들의 유료 구독 수용성을 어느 정도 확인을 했다고 하네요. 그런 다음, 월 1유료 유료 시험판을 운영했는데요, 전환율이 떨어지지 않았답니다. 1단계에 비해서 말이죠. 이제 3단계. 첫달 1유로, 첫달 5유로, 3개월 30유로 이렇게 가격 제안을 했더니, 48%가 첫달 1유로를, 29%가 첫달 5유로를, 23%가 3달 30유로를 선택했다고 합니다. 그리고 전환율은 무료 시험판 때보다 높아졌다고 하네요.
  • 살펴 봐야 할 맥락 : 유료 구독에 대한 많은 선입견들은 일단은 작동하지 않는다로부터 시작이 됩니다. 그러다 보니 가격을 낮추거나, 무료를 통해서 유인하는 수단에 더 집중하게 되더군요. 슈피겔의 사례는 꼭 그렇지만은 않을 수 있다는 걸 보여줍니다. 전 종종 이런 말을 하곤 하는데요 “충성도 높은 수용자는 어차피 구독하게 것이다”. 결국 충성도를 높이는 독자 관여 전략에 집중하는 것이 무척이나 중요할 수 있다는 걸 슈피겔 사례가 대변해주고 있는 게 아닐까 합니다.

미디어 관련 기술 : Dall E로 언론사 ‘관련 이미지’ 제작 자동화 가능할까?

  • 어떤 내용이냐면요 : GPT-3 많이 들어보셨죠. 엄청나게 방대한 규모의 언어모델입니다. Open AI가 개발했죠. 국내 언론사들은 GPT-3를 글 잘 쓰는 인공지능이라고 소개를 했더랬습니다. GPT-3는 텍스트 기반 언어모델입니다. 일종의 ‘요청 문장’(prompt)를 제시하면 그 요청 문장에 부합하는 에세이를 작성한다거나 새로운 문장을 만들어내는 언어모델이죠. Dall E는 이것의 이미지 생성 버전이라고 이해하시면 될 듯합니다. GPT-3가 텍스트를 학습 대상으로 삼았다면, Dall E는 이미지와 텍스트를 함께 학습해서 만들어진 언어 모델인 것이죠. 그래서 Dall E에게 ‘미디어고토사가 밥 먹는 사진’이라고 요청 문장을 입력하면 그에 근사한 이미지를 스스로 만들어냅니다. 재미있죠? 단순한 삽화 수준이 아니라 ‘서울의 밤거리’라고 입력하면, 학습한 걸 토대로 그 이미지를 사진으로 생성해냅니다. 3D 이미지물 생성도 가능했다고 합니다. 물론 한계도 있습니다. 요청 문장이 복잡해지면 질수록 엉뚱한 이미지를 생성해낼 확률이 높아진다고 합니다.
  • 언론 산업에 주는 함의 : 사실 국내 많은 언론사들이 관련 이미지 부족으로 어려움을 겪고 있습니다. 중소 규모 언론사일수록 사진이나 삽화 등 기사 삽입용 이미지 제작에 부담을 느끼고 있죠. 비용 문제 때문입니다. 관련 삽화나 이미지가 부족한 기사는 가독성이 떨어지기 마련입니다. 특히 디지털 버전에서도 말이죠. Dall E가 상업적으로 활용이 된다면, 혹은 또 오픈된다면 비교적 손쉽게 이 문제를 해결할 수 있을 듯합니다. 하지만 저작권 문제가 남겠죠? Dall E가 제작한 이미지의 저작권 문제는 아직 논의가 되지 않은 것으로 압니다. 논문으로 발표되지 않았기 때문에 기타 편향 등에 대한 이슈도 명확하게 설명은 되지 않았습니다.

Mike Masnick @mmasnickI, for one, am looking forward to the copyright lawsuits over who holds the copyright for these images (in many cases the answer should be "no one, they're public domain").

Caleb Watney @calebwatneyRIP stock photography https://t.co/XJ6lHYkCeE https://t.co/RRhAc2AdN9

January 5th 20219 Retweets47 Likes