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[SDF2015_Rule Breakers(도전자)] 조슈아 벤튼(Joshua Benton)  - 하버드대 니먼 저널리즘 랩 소장

저널리즘의 혁신을 추적하다

둘째날 Rule Breakers 세션에서는 저희 프로젝트와 매우 밀접하게 연관된 연사가 나와 강연을 해 주었습니다. 바로 미국 하버드 대학교의 니먼 저널리즘 랩 소장인 조슈아 벤튼인데요, 벤튼은 오늘날 언론 매체에 혁신적인 변화를 요구하는 메시지를 주제로 세션을 진행했습니다.

조슈아의 세션을 리뷰함에 앞서, 먼저 조슈아 벤튼에 대한 소개를 짧게 하겠습니다. 조슈아 벤튼이 랩장으로 있는 '니먼 저널리즘 랩' 은 2008년 설립된, 저널리즘의 혁신과 뉴스의 보도, 유통, 노출, 소비, 결제방식을 포함한 뉴스의 변화를 추적하는 온라인 뉴스룸입니다. 그는 2007년 하버드에 합류하기 전 기자, 칼럼니스트, 신문사 해외 특파원 등으로 활동해왔으 주로 댈러스 모닝 뉴스 소속으로 일했습니다.

(출처: http://www.latimes.com/local/lanow/earthquake-27-quake-strikes-near-westwood-california-rdivor-story.html)

강연은 LA에서 발생한 지진으로 시작됩니다. 지난 3월 LA에 새벽 4시에 지진이 있었습니다. 긴급한 뉴스가 필요했고, 사람들은 이 뉴스를 통해 상황을 확인해야만 했습니다. 하지만, 새벽 4시 LA Times 뉴스부서에는 그렇게 많은 사람이 있지 않았습니다. 그렇지만, 누군가 지진발생 3분만에 기사를 작성하고, 송고했습니다. 바로 이 누군가는 QuakeBot이라는 알고리즘이었습니다.

(출처:https://twitter.com/earthquakesla)

이 알고리즘은 LA 타임즈의 한 기자가 제작한 알고리즘인데, 일정 강도 이상의 지진이 발생했을 때 자동으로 기사가 제작되고 송고되는 알고리즘이었습니다. 각 지역의 지진 관련 자료들은 자동으로 사이트에 업로드되고, 이 알고리즘이 이를 확인 후 자동으로 기사를 작성하는 것입니다. 기사는 후에 사람인 기자가 조금의 수정을 하게 되는데, 기자의 역할은 기사에서 단지 "contributer"로 기록될 뿐입니다.

(출처:NYT. The Best and Worst Places to Grow Up)

이와 유사한 '자동화'와 관련된 다른 예시도 있습니다. 바로 뉴욕타임즈의 소득의 이동성에 관련된 기사입니다. 하버드에 있는 연구진들이 사람의 출신지에 따라 성장했을 때 자신의 소득을 향상시킬 수 있는 능력에 영향을 받는가에 대해 조사를 했습니다. 이런것을 지도위에 그래픽으로 매핑을 했고, 독자들이 서버에 송신하는 인터넷 IP에 따라, 바로 자신이 거주하는 지역에 대한 자료를 확인할 수 있게 제작했습니다. 독자가 거주하는 장소에 따라 기사가 바뀌게 되는 것입니다.

마지막 예시는 미국내 대학 야구팀에 관한 이야기입니다. 야구에는 수많은 지표가 있고 이는 대부분 완벽하게 지표화 되어있습니다. 모두들 알다시피, 미국에는 3개의 메이저 야구팀이 있으며 수백개의 대학 야구팀이 있습니다. 그렇기에 대학 야구팀을 충분히 커버하는 기자들이 없었습니다. 이런 상황에서 Automatic Insight라는 회사가 자동화된 기사 생성 알고리즘을 개발했습니다. 야구와 관련된 지표를 기반으로 사람들은 충분한 기사를 받게 되는 것입니다.

로봇 저널리즘 

위와 3가지 예시와 같은 상황을 통틀어 조슈아 벤튼은 '로봇 저널리즘'(관련기사)을 소개합니다. 덧붙여 그는 "Data is changing Journarism!"이라고 이야기합니다. 학습된 기계가 어떻게 저널리즘의 흐름을 바꾸는 것인지. 이는 저널리즘의 측면에서 매우 낙관적인 이야기일수도 아닐수도 있습니다. 아래는 보도와 생산과 관련된 (로봇 저널리즘 뿐만이 아닌) 소셜 네트워크와 결합된 사례입니다.

뉴욕 타임즈의 4th Down Bot 보통 야구경기에서는 4번째 공격을 할때 선수와 감독들은 중요한 판단을 내리게 됩니다. 잘못된 결정은 팀에 큰 손해를 끼칠 수도 있습니다. 이 Bot은 그동안 있었던 수많은 경기의 데이터를 기반으로 코치의 어떠한 결정이 좋았고 나빴는지를 미리 판단하고 해결책을 제시합니다. 과거에는 이같은 해설이 시간적 시차가 있었으나, 오늘날에는 트위터를 통하여 바로 공개됩니다. 유사한 사례는 ReplayLastGoal Bot 인데, 이는 축구 경기에서 골이 발생하면 자동으로 골 장면을 저장하여 재생시켜 주는 것입니다. 이와 같은 상황에는 제작 순간을 제외하고, 어떠한 인간의 개입도 들어가지 않습니다.

미디어 기술의 발달로 차트와 그래프등이 과거에 비하여 훨씬 인터랙티브합니다. 독자는 이를 바탕으로 본문을 더 쉽게 이해합니다. 이는 탐사보도가 더욱더 데이터 저널리즘에 가까이 가는 것을 돕는 예로 생각됩니다. 데이터가 이전보다 훨씬 풍부해졌고, 뉴스 매체들은 이를 잘 조합하여 기사로 내보내면 되는 것 입니다.

그렇기에, 뉴스 매체의 노력이 필요하다.  

그렇기에, 미디어의 유통과 소비의 부분은 그렇게 밝은 전망이 아닙니다. 뉴스 매체와, 신문사들이 청중을 이해하고 있지 않기 때문입니다. 이들은 '불특정 다수' 로 청중을 이해하는데, 이는 오늘날 발달된 기술과 그렇게 부합하는 생각이 아닙니다. 뉴스 매체들이 오디언스가 누구인지 모른다는 것은 매우 커다란 실수입니다. 뉴스 매체들이 마케팅 이외에는 다른 활동들을 하지 않는데, 이들은 양질의 데이터를 사용해야만 합니다. 그리고 이러한 양질의 데이터는 바로 구글과 페이스북이 가지고 있습니다.

(출처:http://www.forbes.com/sites/adamhartung/2015/04/30/long-term-investors-should-prefer-facebook-to-google/ )

여러 디바이스에 걸쳐 얻은 당신의 데이터를 통하여 구글과 페이스북은 거의 우리의 모든것을 알고있습니다. 그렇기에 그들은, 광고시장에서 지배적인 위치에 있습니다. 글로벌 네트워크 광고수익 지표에서, 거의 70퍼센트에 달하는 광고수입을 구글과 페이스북이 선점하고 잇습니다. 모빌리티 세상에서 우리의 개인적인 모든 데이터가 있는 이러한 개인화된 정보를 받기 때문에, 이와 같은 지표가 나오게 되는 것입니다. 그렇기에, 뉴스도 개인화 되어 제공되어야만 합니다. 그리고 이러한 개인화된 데이터를 위하여 충분한 데이터를 가지고 있어야 합니다.

(출처:http://instantarticles.fb.com)

조슈아 벤튼이 지난 몇주간 애플와치를 사용하며 약 20개의 앱을 사용했다고 합니다. 그러나 그는 여러가지 뉴스 앱 중 그 어떠한 것도 내가 무엇에 관심을 가지고 있는지 알고 있지 않다고 말합니다. 뉴스 매체들이 자신만의 고유한 웹 사이트에만 관심을 가지는 것이 아닌, 소셜 플랫폼 개발이 어떤식으로 되는지, 어떠한 이슈가 등재되는지 확인할 필요가 있습니다. Snapchat은 직접적으로 뉴스를 생산하고 있으며 Facebook's Instant Articles도 이와 유사한 좋은 사례입니다. 사람들이 관심을 가지고 있는 것에 따라, 뉴스 기사들이 퍼블리싱 되는 것입니다.

Platform VS Publisher인 세상입니다. 그리고 Digital Platform이 더 우세에 있습니다. 뉴스 매체는 어떠한 노력을 하고 있을까요? 더 좋은 기사를 위하여, 뉴스 매체는 더 많은 독자를 확보해야 합니다. 더욱더 노력해야 합니다. 함께 정보를 모으고 데이터에 반드시 투자해야 합니다.

Support Your Favorite News Providers!

이러한 양질의 뉴스를 받기 위하여, 독자도 노력을 해야만 합니다. 당신이 선호하는 뉴스매체를 지원하십시오. 신문광고 수익은 지난 10년 하락추세이고, 이 하락은 앞으로 더 심각한 문제가 될 것입니다. 독자가 선호하는 뉴스 매체가 컨텐츠를 원한다면, 서베이에 참여하고 구독하고, 데이터를 제공하십시오. 노력을 하는 것이 필요합니다.

마치며

오늘날 저널리즘이 어떻게 흘러가고, 현재 뉴스 매체가 처한 문제점에 대하여 좀더 직접적으로 통찰할 수 있는 세션이 아니었나 하는 생각이 듭니다. 세션 내내 '개인화'된 자신만의 정보를 제공하는 알고리즘, 로봇 등의 솔루션을 바라볼 때 어떻게 보면 썩 좋은 세상은 아니라는 생각이 문득 들었습니다. 모든것이 나에게 맞추어지고 내가 'Like’한 것들에 의한 서비스가 제공된다면, 나는 프레임에 갇혀 우물속에서만 살아갈 수도 있을 테니까요. 넘치는 빅데이터 속에 '나만을' 위한다는 솔루션이, 우리의 다양성에 대한 생각을 막고 있지 않은지 고민이 필요할 때인듯 합니다.