데이터 저널리즘: 피할 수 없는 트렌드

영국 저널리즘 연구소인 로이터가 발표한 2024년 언론 및 미디어 동향 보고서에 따르면 언론과 미디어에 영향을 미치는 주요 동향은 3가지다. 새로운 유형의 기기가 많이 등장한다. 오디오 및 비디오 제작을 전문으로 하는 디지털 플랫폼과 소셜 네트워크가 폭발적으로 성장하고 있습니다. 인공지능(AI)의 물결.

이 세 가지 추세는 모두 데이터 저널리즘과 관련이 있습니다. 데이터 저널리즘은 디지털 미디어 환경을 통해 점점 더 자신의 위치와 역할을 주장하는 저널리즘 유형입니다.

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데이터 저널리즘은 점점 더 그 위치와 역할을 주장하고 있습니다.

데이터 저널리즘은 저널리스트의 정보 마이닝 능력과 통계학자의 분석 능력, 모델러의 그래픽 역량을 결합한 새로운 형태의 저널리즘입니다.

오늘날 전통적인 언론과 미디어 작품의 보도가 대중의 관심을 끌지 못하는 상황에서 데이터 저널리즘을 전개하는 것은 피할 수 없는 추세입니다. 언론은 대중이 가능한 한 빨리 정보에 접근할 수 있도록 언론의 표현 방식을 바꿔야 합니다. 데이터, 수치, 증거는 차트, 인포그래픽 등을 통해 시각화되어야 하며, 이를 통해 보도자료에서 눈길을 끄는 풍부한 정보를 만들어야 합니다.

'수신자 우선' 모델이 널리 적용됨에 따라 대중의 정보 수용 활동은 점차 디지털 플랫폼으로 '이전'되고 있으며, 정보는 정보 출처를 구분하지 않고 대중에게 전달되고 있습니다. 독자와 대중을 연결하기 위해 언론과 미디어 기관은 다른 정보 흐름과 섞이지 않도록 고유한 특성, 고유한 정체성, 고유한 강점을 가져야 합니다. 데이터 저널리즘은 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 블록체인, 메타버스 등의 기술은 데이터 저널리즘이 발전하는 데 "영양소"로 간주됩니다.

AI가 폭발적으로 성장하는 상황에서, 언론사에서 데이터 저널리즘의 역할이 점점 더 중요해지고 있습니다. AI의 지원을 통해 언론사는 인터넷에서 무제한의 오픈 데이터 소스를 활용하여 더 많은 데이터를 확보해 고품질 뉴스 기사를 작성할 수 있습니다.

하지만 과학자들이 AI 소프트웨어를 훈련하기 위해 인터넷에 수집한 데이터에는 올바른 데이터와 잘못된 데이터가 모두 포함되어 있습니다. AI 소프트웨어는 의도적으로 거짓되고 오해의 소지가 있는 정보를 생성하는 데이터를 사용하여 훈련 및 사용될 수도 있다는 점을 알아두는 것이 중요합니다. 저널리즘 콘텐츠를 생산하는 데 악용될 경우, 잘못된 정보가 제공될 수 있습니다. 따라서 AI 애플리케이션에서 생성된 콘텐츠를 조정하는 것은 저널리즘과 미디어 활동의 주요 과제입니다.

실제로 디지털 미디어 환경의 영향으로 많은 베트남 언론사가 데이터 저널리즘을 효과적으로 활용하고 있습니다.

AI 시대의 보도 및 미디어 활동 측면에서 우리는 매우 빠르고 점진적으로 접근하여 지역 및 세계 의 언론사와 동등한 수준에 도달했다고 할 수 있습니다. 데이터 저널리즘의 몇몇 "밝은 점"으로는 Nhan Dan 신문, Vietnamplus 등이 있습니다. 그러나 일반적으로 베트남의 데이터 저널리즘 제품의 깊이는 아직 일정 수준에 머물러 있습니다.

필요조건과 충분조건

저널리즘 제품은 데이터가 특정 문제를 명확히 하는 데 주도적인 역할을 하는 경우에만 데이터 저널리즘으로 간주됩니다. 대중은 기자와 언론인에게 데이터를 분석하고 평가할 수 있는 능력을 요구하며, 단순히 건조하고 빈약한 방식으로 데이터를 제시하여 대중이 데이터를 완전히 이해하고 직접 분석하고 평가하기 어렵게 만드는 것은 바람직하지 않습니다.

언론사가 저널리즘에 데이터 과학을 적용하고 데이터 저널리즘 제품을 만드는 과정에는 다음과 같은 단계가 포함됩니다. 아이디어 생각해내기; 데이터 및 데이터 출력 소스를 식별하고 정의합니다. 인터넷의 오픈 데이터 소스와 기존 데이터 소스에서 데이터를 선택합니다. 기술 플랫폼 기반 데이터 강화 콘텐츠를 분석, 평가하고 구축합니다. 데이터 저널리즘 애플리케이션 파이프라인을 생성하기 위해 시각화합니다.

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AI 덕분에 언론사는 대중을 위한 매력적인 콘텐츠를 많이 제작할 수 있게 될 것입니다.

AI를 기반으로 뉴스 기관은 대중의 관심을 끄는 많은 콘텐츠를 제작하게 될 것입니다. 언론사에는 많은 "금광" 데이터 저장 시설이 있습니다. 데이터를 잘 연결하고 공유하면, 훨씬 더 훌륭하고 효과적인 기사 줄을 많이 만들 수 있습니다.

저는 베트남 언론이 AI의 부정적 영향에 대한 우려를 줄이기 위해 언론사들이 데이터를 공유하고 공동으로 데이터웨어하우스를 구축할 수 있는 언론 생태계를 구축해야 한다고 생각합니다.

선전부, 정보통신부와 같은 관리 기관과 베트남 언론인 협회와 같은 전문 협회는 지침과 방향을 제공하고, 언론사를 위한 공유 플랫폼을 구축하고, "공동 놀이터"를 만들고, 필요한 경우 서로 데이터를 공유하여 데이터 저널리즘의 잠재력을 극대화해야 합니다.

언론사 측에서는 디지털 뉴스룸을 구축하고, 다양한 플랫폼에서 다양한 디지털 보도 상품을 개발하여 독자와의 상호작용을 늘리고, 디지털 환경에서 지속 가능한 발전 활동을 지향하는 운영 모델을 전환하는 계획을 수립해야 합니다.

동시에, 언론사에서는 자사 기관의 디지털 성숙도 수준을 평가하고, 통합적이고 안전하며 지속 가능한 방식으로 기술을 적용하기 위해 데이터를 평가, 처리, 예측하고 정보 품질을 모니터링해야 합니다.

저널리즘 및 미디어 교육 기관 역시 기술 플랫폼을 기반으로 새로운 요구 사항에 맞게 교육 프로그램을 변경해야 합니다. 미래의 디지털 뉴스룸을 위한 리소스를 준비하기 위해 디지털 저널리즘 교육 프로그램을 확대, 업데이트하고 개발하는 것이 필요합니다. 한편, 디지털 뉴스룸 구축, 배치, 구현 및 운영에 필요한 기본적이고 필수적인 기술에 대한 뉴스룸 리더, 기자, 편집자 등을 위한 교육 및 재교육 프로그램을 개발하고 시행하는 것도 필요하며, 데이터 저널리즘의 발전을 우선시해야 합니다.

데이터 저널리즘은 뉴스 기관에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 이에 따라 전 세계 미디어 기관은 AI와 데이터 저널리즘을 적용하여 뉴스룸을 관리하고, 저널리즘 작품을 제작하고, 배포 채널을 다각화할 수 있습니다.

저널리스트와 기자는 지원 도구/소프트웨어를 사용하여 수집한 원시 데이터를 분석함으로써 통찰력과 전문적인 기술을 바탕으로 이벤트/현상의 특이하거나 뛰어난 점을 찾아내고, 대중의 요구에 부응하는 고품질 기사를 계획하고 배포할 수 있습니다. 다양한 기술 응용 프로그램을 통해 데이터 저널리즘 기사는 기존의 방식으로 저널리즘을 진행하던 것보다 훨씬 빠르고 쉽게 작성될 수 있습니다.

조교수 박사 Tran Quang Dieu (호치민 국립 정치 아카데미)