안녕하세요. 고토사 멤버분들. 이성규입니다.

멤버십을 시작해놓고 너무 넋놓고 있는 것 아니냐 하실 듯해서 가끔 이렇게라도 소식을 전해드리려고 합니다. 아래는 미디어고토사에서 소개한 최근 논문들 사실 이미 미디어고토사 페이스북 페이지에 올려던 글들이긴 합니다. 일단 어느 정도로 필요로 하시는지를 몰라서 테스트 삼아서 보내드립니다. 그리고 가끔 필요로 하는 정보를 메일로 요청해주시면 감사하겠습니다. 찾아서 포스트로 내보내든 멤버용 뉴스레터로 보내든 하겠습니다.

이와 별개로 여러분들과 구글 미트 등으로 가벼운 잡담회(집담회 아님)를 해보면 어떨까 싶은데요. 어떠세요? 형식은 제가 5분 정도 대화를 나눌 의제를 제안하고, 나머지는 그냥 서로의 관심사를 놓고 토론하고 잡담하는 그런 온라인 행사입니다. 혹 참여하실 의향이 있으신가요?

논문 1 : '뉴스 신뢰 개선하기 : 수용자 해법' Improving Trust in News: Audience Solutions

캔버라대 박소라 교수님도 참여한 논문입니다. 논문 중에 '뉴스의 신뢰에 대한 인식' 챕터가 있었는데요. 이 부분 재미있습니다. 뉴스에 대한 신뢰를 두고 각 주체들이 얼마나 다르게 바라보는가를 유추할 수 있어서입니다. 투명성 가치가 저신뢰자에겐 중요한 가치이지만 고신뢰자들에겐 별로 덜 중요하다고 여겨진다는 것. 아래와 같이 이렇게 쓰여 있습니다. 유사한 방법론으로 국내 수용자를 대상으로 한번 연구해보면 좋겠다는 생각을 했습니다.

'뉴스 신뢰를 바라보는 수용자의 인식 격차 : 뉴스 신뢰도 개선을 위하여' 뭐 이런 류.

'고신뢰자들'과 '저신뢰자들' 공히 신뢰 저하를 초래한다고 여기는 가장 중요한 요인은 부정확한 것으로 밝혀진 뉴스 기사의 이력이다. 투명성의 결여, 독선적인 언론인 그리고 선정적인 기사들은 또한 높은 신뢰자와 낮은 신뢰자들 모두에게 신뢰에 대한 인식을 낮출 수 있는 요인으로 인식됐다. 일반적으로 (뉴스에 대한) 신뢰도가 낮은 응답자는 신뢰도가 높은 응답자에 비해 이 같은 모든 요소가 덜 중요하다고 생각하는 경향이 있다. "높은 신뢰자"와 "낮은 신뢰자"는 뉴스에 대한 신뢰 증진을 위한 투명성 부족의 중요성에 대한 인식에서 상당한 차이가 있었다. 뉴스에 대한 신뢰도가 낮은 사람들에게는 투명성의 결여가 가장 중요한 요소인 반면, 신뢰도가 높은 사람들은 독선적인 언론인, 뉴스 브랜드 평판, 정치적 관점, 부정확한 이력을 투명성의 결여보다 더 중요하게 생각했다.


논문 2 : NSTM: Bluomberg에서 실시간 쿼리 기반 뉴스 개요 구성 NSTM: Real-Time Query-Driven News Overview Composition atBloomberg

블룸버그의 Key News Theme(NSTM이라 부른다네요)이라는 솔루션에 대한 논문인데요. 초록에 아래처럼 써 있습니다. 이 처음 들어보는(블룸버그의 터미널 서비스로 추측됩니다) 이 시스템에 하루 평균 1만건의 뉴스가 모인다고 합니다. 네이버의 1/6 수준. 그러다 보니 빨리 효율적으로 발견할 수 있도록 기사 요약이 필수적이었던 모양입니다.

"이 시스템은 회사, 국가 또는 시장에 대한 주요 뉴스를 확인하고 요약하기 위해 소음과 중복 정보를 걸러냅니다. 사용자 쿼리가 주어지면, 블룸버그의 솔루션은 최신 시멘틱 클러스터링 기법과 새로운 요약 방법을 활용하여 포괄적이지만 간결하고 집약된 요약 방법을 만들어 뉴스 소비 프로세스를 획기적으로 단순화합니다."

여기도 BERT 모델이 활용되네요. (BERT-based Sentence Compression). 이런 노력도 있다는 것 정도를 공유합니다.


-----------2020-07-10------5.01.06

논문 3 : 소셜미디어 내 COVID-19 오정보와 전쟁 : 확장 가능한 정확성 넛지 개입에 대한 실험적 근거 Fighting COVID-19 Misinformation on Social Media: Experimental Evidence for a Scalable Accuracy-Nudge Intervention

왜 사람들이 코로나19와 관련해 정확하지 않은 정보를 공유하고 퍼나른다고 생각하시나요? 이 간단한 물음에 대한 실험을 진행한 논문이 '심리과학'지에 게재됐네요. 이 논문은 2가지 실험을 진행합니다.

  1. 진실과 거짓을 구분할 때, 소셜미디어에서의 태도와 직접 구분해달라고 요청받았을 때의 태도를 비교했다고 합니다. 결과는 소셜미디어에서 진실과 거짓을 구분할 때 더 부주의했다고 합니다.
  2. 다시 이들에게 간단히 정확성에 유의하라고 상기를 시켰더니, 진실을 구분한 비율이 3배나 높았다고 합니다.

이 논문의 결론은 사람들에게 정확성에 대해 고민하도록, 주의하도록 넛징하는 방식으로도 소셜미디어에서 거짓 정보를 공유하는 비율을 줄일 수 있다는 것입니다. 넛징으로서 뉴스/미디어 리터러시가 어떤 효과가 있을지는 논문을 다 읽어보지 않아서 잘은 모르겠습니다. 초록만 봤습니다.


논문 4 : 연산적 뉴스 앵글의 분석과 설계 Analysis and Design of Computational News Angles

이 논문은 깊게 읽어보진 못했습니다. 데이터 속에서 뉴스의 가치를 발견하는 하나의 시각과 프레임을 발견해서 그걸로 속칭 '야마'를 잡아보는데 도움을 주는 것이 기술적으로 가능하다는 것으로 읽히긴 했습니다.

저널리스트의 핵심 스킬은 사건이나 상황의 뉴스 가치를 평가하는 능력입니다. 이 목적을 위해 기자들은 종종 뉴스 앵글에 의존합니다. 이를테면 1) 뉴스 가치가 있는지의 여부를 평가하고 2) 결과로서 선택된 뉴스 아이템의 구조를 형성하기 위한 개념적 기준으로 사용됩니다. 저널리즘이 점점 더 컴퓨터를 지원하게 되고, 뉴스 가치가 있는 데이터의 소스가 점점 더 실시간으로 제공됨에 따라, 뉴스 앵글의 운영 버전을 갖춘 저널리즘 소프트웨어 툴을 사용하거나 장착하는 것이 그래서 이 방대한 데이터 공간을 검색할 때, 이러한 툴이 가장 효과적으로 사건을 식별할 수 있도록 하는 것이 합리적입니다. 대상 수용자들에게 도움이 되고, 또한 그들을 적절한 뉴스 앵글로 연결시킵니다.