데이터 저널리즘: 피할 수 없는 트렌드.

로이터 저널리즘 연구소(영국)의 2024년 저널리즘 및 미디어 트렌드 보고서에 따르면, 저널리즘과 미디어에 영향을 미치는 주요 트렌드는 세 가지입니다. 첫째, 다양한 유형의 새로운 기기 등장, 둘째, 오디오 및 비디오 제작을 위한 전문 디지털 플랫폼과 소셜 네트워크의 폭발적인 성장, 셋째, 인공지능(AI)의 확산입니다.

이 세 가지 트렌드는 모두 데이터 저널리즘과 관련이 있는데, 데이터 저널리즘은 디지털 미디어 환경을 통해 점점 더 그 입지와 역할을 강화하고 있는 저널리즘의 한 형태입니다.

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데이터 저널리즘은 점점 더 그 입지와 역할을 확고히 하고 있습니다.

데이터 저널리즘은 기자들의 정보 수집 능력과 통계학자의 분석 능력, 그리고 모델링 전문가의 그래픽 기능을 결합한 새로운 형태의 저널리즘입니다.

오늘날 데이터 기반 저널리즘의 도입은 불가피한 추세입니다. 전통적인 저널리즘과 미디어 전달 방식이 대중의 관심을 사로잡는 데 실패했기 때문입니다. 저널리즘은 대중이 최대한 신속하게 정보에 접근할 수 있도록 접근 방식을 바꿔야 합니다. 데이터, 수치, 증거는 차트, 인포그래픽 및 기타 시각 자료를 통해 시각화되어야 하며, 이를 통해 흥미롭고 유익한 저널리즘 콘텐츠를 제작할 수 있습니다.

'청중 우선' 모델이 널리 채택되면서 대중의 정보 소비는 점차 디지털 플랫폼으로 이동하고 있으며, 정보의 출처와 관계없이 대중에게 전달될 수 있게 되었습니다. 독자와 대중과 소통하기 위해 미디어 조직은 다른 정보 흐름 속에서 묻히지 않도록 고유한 특징과 강점을 가진 정체성을 확립해야 합니다. 데이터 저널리즘은 이러한 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

인공지능(AI), 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 블록체인 기술, 메타버스 등의 기술은 데이터 저널리즘 발전을 위한 "영양분"으로 여겨진다.

인공지능(AI) 붐이 일어나는 시대에 데이터 저널리즘은 뉴스 기관에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. AI의 도움으로 뉴스 기관은 인터넷상의 무한한 공개 데이터 소스에 접근할 수 있으며, 이를 통해 고품질 기사를 작성하는 데 필요한 더 많은 데이터를 확보할 수 있습니다.

하지만 과학자들이 인공지능 소프트웨어 학습을 위해 인터넷에서 수집하는 데이터에는 정확한 데이터와 부정확한 데이터가 모두 포함되어 있습니다. 인공지능 소프트웨어는 이러한 데이터를 이용하여 의도적으로 허위 정보를 만들어내고 여론을 호도하도록 학습될 수도 있다는 점에 유의해야 합니다. 언론 콘텐츠 제작에 이러한 방식이 악용될 경우, 잘못된 정보와 왜곡을 초래할 수 있습니다. 따라서 인공지능 애플리케이션이 생성한 콘텐츠를 검열하는 것은 언론 및 미디어 분야의 중요한 과제입니다.

실제로 디지털 미디어 환경의 영향으로 많은 베트남 뉴스 통신사들이 데이터 저널리즘을 상당히 효과적으로 구현해 왔다.

우리는 인공지능 시대의 저널리즘 및 미디어 활동 측면에서 지역 및 세계 의 미디어 기관들과 빠르게 융합하고 점차 따라잡고 있다고 할 수 있습니다. 데이터 저널리즘 분야에서 주목할 만한 사례로는 난단 신문, 베트남플러스 등이 있습니다. 하지만 전반적으로 베트남의 데이터 저널리즘 콘텐츠 수준은 여전히 ​​일정 수준에 머물러 있다고 볼 수 있습니다.

필요충분조건

언론 보도물이 데이터 저널리즘으로 인정받으려면 데이터가 특정 사안을 명확히 하는 데 핵심적인 역할을 해야 합니다. 대중은 기자와 언론인이 데이터를 분석하고 평가할 수 있기를 요구하며, 단순히 건조하고 내용 없는 방식으로 데이터를 제시하여 대중이 완전히 이해하지 못하고 스스로 분석하고 평가하도록 만드는 것을 원하지 않습니다.

데이터 과학을 저널리즘에 적용하고 미디어 조직이 데이터 기반 저널리즘 콘텐츠를 제작하는 과정은 다음과 같은 단계를 포함합니다. 아이디어 구상; 데이터 및 데이터 소스 식별 및 정의; 인터넷상의 공개 데이터 소스와 기존 데이터 소스에서 데이터 선택; 기술 플랫폼을 기반으로 데이터 보강; 분석, 평가 및 콘텐츠 세트 구축; 데이터 기반 저널리즘을 적용한 기사 제작을 위한 시각화.

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뉴스 기관들은 인공지능 덕분에 대중의 관심을 끄는 풍부한 콘텐츠를 만들어낼 것입니다.

인공지능을 기반으로 뉴스 기관들은 대중의 관심을 사로잡는 풍부한 콘텐츠를 만들어낼 수 있을 것입니다. 뉴스 기관들은 이미 방대한 양의 데이터를 저장하고 있습니다. 이러한 데이터를 잘 연결하고 공유한다면, 훨씬 더 효과적이고 질 높은 기사를 많이 제작할 수 있을 것입니다.

저는 베트남 언론이 미디어 기관들이 데이터를 공유하고 협력하여 공통 데이터 저장소를 구축할 수 있는 언론 생태계를 조성해야 한다고 생각합니다. 그렇게 함으로써 인공지능의 부정적인 영향에 대한 우려를 줄일 수 있을 것입니다.

선전부, 정보통신부 등의 규제 기관과 베트남 언론인협회와 같은 전문 단체는 언론 기관에 대한 지침과 방향을 제시하고, 공통 플랫폼을 구축하며, 필요할 때 데이터를 공유할 수 있는 "공동의 경쟁 환경"을 조성하여 데이터 저널리즘의 잠재력을 극대화해야 합니다.

미디어 기관들은 디지털 뉴스룸을 구축하고 다양한 플랫폼에서 다채로운 디지털 저널리즘 콘텐츠를 개발하여 독자와의 상호작용을 증진시키고, 디지털 환경에서 지속 가능한 발전을 도모하는 운영 모델 전환 계획을 수립해야 합니다.

동시에 미디어 조직은 디지털 성숙도 수준을 평가하고 기술을 일관되고 안전하며 지속 가능한 방식으로 적용하기 위해 데이터 분석, 처리, 예측 및 정보 품질 모니터링을 수행해야 합니다.

언론 및 미디어 교육 기관 또한 기술 플랫폼에 기반하여 새로운 요구 사항에 맞춰 교육 프로그램을 조정해야 합니다. 미래의 디지털 뉴스룸에 필요한 인력을 양성하기 위해서는 디지털 저널리즘 교육 프로그램을 확장, 업데이트 및 개발하는 것이 필수적입니다. 나아가 데이터 저널리즘 발전을 우선시하여 뉴스룸의 리더, 기자, 편집자 등을 대상으로 디지털 뉴스룸 구축, 운영, 구현에 필요한 기본 역량에 대한 교육 및 재교육 프로그램을 개발하고 시행해야 합니다.

데이터 저널리즘은 미디어 조직에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 이에 따라 전 세계 미디어 조직은 AI와 데이터 저널리즘을 뉴스룸 관리, 저널리즘 콘텐츠 제작, 유통 채널 다변화에 활용할 수 있습니다.

기자와 리포터들은 지원 도구/소프트웨어를 사용하여 수집된 원시 데이터를 분석함으로써 예리한 통찰력과 전문적인 기술을 활용하여 사건이나 현상의 특이점이나 주요 특징을 파악하고, 독자의 요구를 충족하는 고품질 기사를 기획하고 작성할 수 있습니다. 기술의 다양한 활용으로 데이터 기반 저널리즘 기사는 기존의 저널리즘 방식보다 훨씬 빠르고 쉽게 제작될 수 있습니다.

쩐꽝디에우 부교수 (호찌민 정치대학)