로봇 저널리즘 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 로봇 저널리즘 위키백과, 우리 모두의 백과사전. 둘러보기로 가기 검색하러 가기 로봇 저널리즘 ( Robot Journalism ) 은 기존 언론의 정확성과 신뢰성을 유지하면서 컴퓨터 알고리즘을 이용하여 자동으로 작성되는 기사, 혹은 이러한 언론의 변화 흐름을 지칭한다. 기존에는 자료 분석 등 기자를 보조하는 역할만 해 왔으나 2010년대가 지남에 따라 스포츠, 재난, 금융 분야에 있어 기존 언론인을 대체할 수 있을 정도로 발전함에 따라 로봇 저널리즘이라는 용어가 탄생했다. 목차 1 알고리즘의 기사 작성 방식 2 로봇 기사에 대한 독자 인식 정도 3 로봇 저널리즘의 사례 3. 1 로봇 저널리즘의 한국 사례 4 각주 알고리즘의 기사 작성 방식 [ 편집 ] 그동안 로봇 저널리즘은 핵심 알고리즘은 특허에 묶여 있어 구체적인 구현 방식이 잘 알려지지 않았으나 미 콜럼비아 저널리즘 스쿨 토우센터 닉 디아카풀로스 연구원이 자동화 기사 작성 알고리즘의 작동 과정을 분석해 2014년 6월12일 토우센터 블로그에 소개했다. 그에 따르면 로봇 기사 작성 기술은 대체로 5가지 단계로 구성된다. 1단계 : 데이터 수집 및 분석 첫 번째는 데이터를 수집, 분석하는 단계이다. 로봇 저널리즘은 주로 표준화된 데이터가 풍부한 영역에서 활용된다. 예를 들면,
데이터 수집 및 분석 첫 번째는 데이터를 수집, 분석하는 단계이다. 로봇 저널리즘은 주로 표준화된 데이터가 풍부한 영역에서 활용된다. 예를 들면, 스포츠나 날씨, 증권 분야가 대표적이다. 표준화된 데이터를 얻기가 쉽고 그 형태도 비교적 깨끗한 것이 특징이다. 2단계 : 가치있는 뉴스거리 탐색 두번째 단계에서는 통계적 방법론이 개입된다. 예를 들어 스포츠 뉴스에서 가장 의미 있는 정보는 통계적 일탈 지표를 먼저 확인하는 것이다. 최소치나 최고치 혹은 전 경기 대비 큰 변화를 보인 변수를 알고리즘은 계산해내야 한다. LA 다저스 투수 류현진 선수의 볼넷이 전 경기 대비 100 % 증가했다는 데이터가 수집됐다면 뉴스 가치를 지닌 데이터로 분류하게 된다. 3단계 : 기사 작성의 관점 확정 이 단계는 일반적으로 기자들이 제목을 뽑거나 기사의 주제를 확정하는 과정에 해당하는데, 이 또한 수집된 데이터의 분석을 통해 해결한다. LA 다저스가 슬럼프에 빠졌다거나 홈 경기 승률이 오락가락한다거나 하는 시각을 알고리즘이 데이터의 비교 분석을 통해 추출해낸다. 닉 디아코플로스 연구원은 " 단일 기사에 대한 관점은 중요도에 따라 1 ~ 10까지 분류가 된다 " 고 설명했다. 4단계 : 세부 기사 배열 최종 확정된 시각에 맞게 세부
활용하고 있는 각 알고리즘 별로 설명을 붙이자면 아래와 같다. 스태츠몽키 ( StatsMonkey ) 스태츠몽키는 2009년 4월 미국 노스웨스턴대 지능정보 연구실의 학술 프로젝트에서 처음 시작되었다. [ 3 ] 해당 학교 저널리즘과 및 컴퓨터공 학과 학생 4명은 한 수업에서 조별 연구과제를 작성하기 위해 뭉친 팀원이었다. 디지털 뉴스시장의 확대에 따라 지역 언론사가 겪고 있는 문제가 무엇인지 정의하고 그 해결책을 제시하라는 연구과제를 해결하기 위해 이들은 기자들의 단순노동을 줄여 그들이 좀더 가치 있는 일에 집중하도록 돕기위해 스태츠몽키라는 이름의 알고리즘을 개발하였다. 스태츠몽키는 스포츠 게임 데이터를 수집해 자동으로 기사를 완성하는 프로그램으로 현재의 로봇 저널리즘의 실용화를 이끌었다. 이것은 2010년 스타트업 기업으로 창업한 내러티브 사이언스로 한층 더 발전했다. 현재 내러티브 사이언스는 < 포브스 > 등에'[UNK]'( Quill ) 이라 불리는 로봇 저널리즘 소프트웨어를 판매해 수익을 얻고 있는데 < 포브스 > 는 주요 시황 정보를 내러티브 사이언스의 로봇을 활용해 하루 수십 건씩 작성한다. 다만 타 기사 비교했을 때 로봇이 작성한 기사의 페이지뷰가 높지는 않은 것으로 알려졌
인터넷 신문이다. 뉴트봇 B2는 매일 00시에 작동하며, 프로그래밍된 템플릿에 데이터를 삽입하는 방식으로 작동된다. 또한 한국직업능력개발원 커리어넷 오픈 API 를 이용해 데이터를 수집하여 기사를 발행한다. [ 19 ]'< < < 로봇저널리즘 실험실 ; / / Robotera. kr'공익증대 목적으로 설립된 로봇저널리즘 실험실이다. 이곳에서 로봇기자 개발이 이뤄지고 있다. 2019년 1월10일 현재 30명의 로봇기자가 하루 400 ~ 500여개 기사를 생산중에 있다. 2018년 12월22일 카이스트 과학저널리즘에 재학중이던 [UNK] 김지완 기자가 서울대학교 이준환 교수 특강을 계기로 설립했다. 학자나 개발자 시각에서 벗어나 현직 기자의 시각에서 로봇저널리즘을 발전시킬 수 있다는 생각이 실험실의 출발점이다. 이후 뉴트리션 조석진 기자가 프로젝트에 동참하면서 공동개발 · 운영 등 협업 형태로 다양한 로봇저널리즘 실험이 진행되고 있다. 이 실험실의 특징은 이준환 교수의'hcid랩'이 기술분야 중점을 뒀다면, 저널리즘과 공익성에 무게 중심을 뒀다. 2019년 1월 현재 하루 396개의 미세먼지 기사를 작성해 대한민국에서 가장 많은 미세먼지 기사를 내보내고 있다. 기사에 단순 미세먼지 정보
이런 데이터 셋을 자체 방식으로 분석, 트렌드 분석과 시간 축에 따라 정렬한다. 그런 다음 분석한 데이터를 바탕으로 인사이트를 찾아내고 자연어 생성 기술을 이용해 읽기 쉬운 문장을 생성하게 된다. 여기에서 문장 길이를 바꾸거나 제목 형식이나 시각화 등을 곁들이기도 한다. 이렇게 만들어진 글은 다양한 플랫폼에 전송하게 된다. 이는 앞서 언급했던 알고리즘의 기사 작성 방식과 유사하다. 포털사이트 야후 또한 워드스미스를 이용하여 기상예보, 주식 관련 리포트, 축구 리포트나 야구 관전평을 작성하며 자동차 관련 사이트 에드먼드 닷컴 또한 워드스미스를 활용하여 자동차 리포트를 작성한다. AP 통신은 2014년 7월부터 워드스미스를 활용하여 기업 분석 기사를 작성하기 시작했다. AP통신은 자동화 프로그램을 도입하기 전만 해도 분기당 약 300개 기업의 실적을 처리했던 것에 비해 2015년 기준으로 분기별 3000건의 기업 분석 기사를 작성하고 있다. [ 7 ] 로봇 저널리즘의 한국 사례 [ 편집 ] 한국에서 기사 작성을 위한 알고리즘을 연구하고 있는 연구소로는 서울대학교 hcid 랩이 있으며 가 해당 연구소의 연구 성과를 활용하여 2016년 초반 로봇 저널리즘을 도입하였다. 또한 보다 앞서서 국내 최초로 로봇 저널리즘을 활용한 언론사로는 IT 전문 언론사 테크홀릭이 존재한다. 서울대학교 hcid
기사가 진도, 위치, 국내영향 등의 자세한 사실을 언급한 반면, 는 지진사실만 제목으로 표출하는데 그쳤다. 하단 링크 참고 로봇저널리즘 실험실 각주 [ 편집 ] ↑ 로봇이 기자를 대체할 수 있다 vs. 없다 Archived 2016년 5월 23일 - 웨이백 머신, < Media Issue > 2015년 1권 13호. ↑ " [ Global Issue ] 로봇저널리즘 ". 《 IIssueMaker 》. 2015년 6월 3일. 2016년 5월 29일에 확인함. ↑ " [ Global Issue ] 로봇저널리즘 ". 《 IssueMaker 》. 2015년 6월 3일. 2016년 5월 25일에 확인함. ↑ " 로봇 vs 기자, 독자는 기사 차이 못 느꼈다 ". 《 I블로터 》. 2014년 10월 30일. 2016년 5월 29일에 확인함. ↑ " 워1년간 기사 수십만 건 쏟아내 ". 《 I주간조선 》. 2015년 4월 20일. 2016년 5월 29일에 확인함. ↑ " 자동 기사 로봇... 워드스미스란 ". 《 테크홀릭 》. 2015년 3월 11일. 2016년 5월 29일에 확인함. ↑ " 로봇 저널리즘의 진격... AP " 기업실적 기사 자동화 " ".
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은 1초도 되지 않아 다양한 분량의 동일 기사를 여럿 제작해낼 수 있기 때문이다. 뿐만 아니라 동일 야구 기사라 할지라도 NC 팬을 위한 기사와 한화 팬을 위한 기사를 별도의 공을 들이지 않고 동시에 내보낼 수 있다. 이 교수는 한국에서 로봇 저널리즘 연구에 걸림돌이 한글이라는 언어라고 밝혔다. 한글은 영어에 비해 구조적으로 복잡한 특징을 갖고 있기 때문에 자연어 처리기술 발전이 더딘 편이다. 는 2016년 1월부터 서울대학교 이준환 · 서봉원 교수 연구팀과 협업한 기사 작성 알고리즘 " IamFNBOT " 을 이용하여 자동으로 기사를 작성하고 있다. [ 10 ] 엄호동 < > 온라인편집부국장은 " 품질 자체가 저널리즘에 부합하는 최초의 사례라고 이야기 할 수 있을 것 같다 " 라고 도입의 의미를 설명했다. 측은 현재는 금융 분야에만 사용하고 있지만 나중에는 스포츠 분야, 그리고 속보 뿐만 아니라 분석 기사, 개인 맞춤형 기사에도 응용할 수 있다고 밝혔다. [ 11 ] 테크홀릭의 테크봇 테크홀릭의 설립자 이석원씨는 18년간의 기자생활을 그만두고 기술분야의 소식을 전하는 테크홀릭을 만든 뒤 인공지능이 스스로 기사를 작성하는 소프트웨어'테크봇'을 직접 만들어 운영하고 있다.
내러티브 사이언스의 로봇을 활용해 하루 수십 건씩 작성한다. 다만 타 기사 비교했을 때 로봇이 작성한 기사의 페이지뷰가 높지는 않은 것으로 알려졌다. [ 4 ] LA 타임즈의 퀘이크봇 ( Quakebot ) LA 타임즈는 퀘이크봇 ( Quakebot ) 이라는 로봇 저널리즘 알고리즘을 사용하여 기사를 작성하고 있다. 퀘이크봇은 로스앤젤레스 주변에서 발생하는 지진정보를 실시간으로 수집하고 진도 3. 0 이상의 지진에 대해서는 짧은 기사를 자동으로 작성하여 알리는 역할을 수행하고 있다. 앞서 언급했던 스태츠 멍키와 마찬가지로 특정 이슈에 대한 정보를 수진한 후 정해진 알고리즘에 의해 데이터를 분류하고 기본적으로 만들어져있는 문장에 데이터를 적절히 배치하여 기사를 작성한다. 실제로 미국의 LA타임스 온라인판은 2015년 3월 30일 새벽 2시26분 캘리포니아주 베이커로부터 34마일 ( 약 55km ) 떨어진 곳에서 진도 4. 0의 지진이 발생했다고 보도했다. 이 지진의 최초 보도인 이 기사는 인터넷망을 타고 세계로 빠르게 전파되었는데 지진 발생부터 기사 보도까지 걸린 시간은 약 5분 정도 밖에 걸리지 않은 것으로 알려졌다. 이 기사에는 지진 발생 지역의 상세지도가 들어가 있었고'해당 지역에서 최근 10일 새 진도 3. 0 정도의
년 초반 로봇 저널리즘을 도입하였다. 또한 보다 앞서서 국내 최초로 로봇 저널리즘을 활용한 언론사로는 IT 전문 언론사 테크홀릭이 존재한다. 서울대학교 hcid 랩 한국에도 서울대 hcid 랩의 이준환 교수와 김동환 박사가 상당히 높은 수준으로 로봇 저널리즘을 구현하고 있다. 블로터의 기사 [ 8 ] 현재 알고리즘을 통해 작성된 야구 기사를 페이스북 페이지프로야구 뉴스 로봇에 꾸준히 공유하며 일반인들의 피드백을 받고 있다. 이준환 교수는 로봇 저널리즘 프레임워크의 동작 원리를 데이터 수집, 이벤트 추출, 핵심 이벤트 선별, 분위기 결정, 뉴스 기사 생성, 이렇게 5 단계로 설명하고 있다. [ 9 ] 이 교수는 처음부터 로봇 저널리즘 개발을 염두에 둔 것은 아니었으며 데이터를 시각화하는 과정에서 시각화 방식을 글로 바꿔본 것이 연구의 시작이었다고 밝혔다. 또한 서울대학교 hcid 랩 연구진들은 스크린별 기사 분량 자동 조절이나 개인별 맞춤형 기사 작성 등 단순히 알고리즘을 통해 자동으로 기사를 만들어내는 것 이상을 바라보며 연구를 진행하고 있다. 기자가 각 스크린에 맞춰 같은 기사를 서로 다른 버전으로 매번 작성하기 어렵지만 로봇은 1초도 되지 않아 다양한 분량의 동일 기사를 여럿 제작해낼 수 있기 때문이다. 뿐만 아니라 동일 야구 기사라 할지라도 NC 팬을 위한 기사와
로봇 저널리즘(Robot Journalism)은 기존 언론의 정확성과 신뢰성을 유지하면서 컴퓨터 알고리즘을 이용하여 자동으로 작성되는 뉴스 기사, 혹은 이러한 언론의 변화 흐름을 지칭한다. 기존에는 자료 분석 등 기자를 보조하는 역할만 해 왔으나 2010년대가 지남에 따라 스포츠, 재난, 금융 분야에 있어 기존 언론인을 대체할 수 있을 정도로 발전함에 따라 로봇 저널리즘이라는 용어가 탄생했다.