데이터과학과 저널리즘의 만남 - 워싱턴포스트의 변신

최새미 최새미
122% 목표 달성 1,221,100원 예약완료 1,000,000원 목표 50일 남음 마감일 2018년 6월 12일 17시 00분
78 1,221,100원 예약완료 50 일 남음
1,000,000원 목표(122% 달성 2018년 6월 12일 17시 00분 종료
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요약

전년대비 기사 수 10배 증가, 50만 트래픽, 오타의 감소. 워싱턴포스트가 로봇 기자 '헬리오그라프(Heliograf)'를 이용한 2017년 성과입니다.

 

눈 깜짝할 사이에 기사 한 편을 완성해 내는 로봇 기자의 등장 배경에는 데이터가 있습니다. 컴퓨터가 데이터를 보고 문장을 만들어낼 뿐 아니라 기사의 분위기까지 선택할 수 있어 그날의 독자 선호도 반영되지요. 특히 스포츠 중계, 날씨 정보와 같이 데이터가 빠르게 발생하는 분야에서 활약이 돋보입니다.

 

머신러닝, 인공지능, 데이터과학. 그동안 자주 들어봤지만 추상적으로 느껴지셨다고요? 본 리포트에서는 미디어에서 이들 데이터 기반 기술이 어떻게 활용되는지, 실제 작동 원리는 어떠한지, 어떤 가능성을 끌어낼 수 있는지 확인합니다.

 

나아가 데이터 기반 기술을 적극적으로 도입하려는 미디어가 어떻게 '기술자'와 협업을 해나가야 할지 워싱턴포스트가 시도하는 변신을 통해 보여드립니다.

대상 독자

  • 디지털 전환 단계의 언론사 종사자로서 새로운 저널리즘 시대에 본인의 역할을 고민하고 있는 분
  • 새로운 비즈니스 모델을 탐색 중이며, 어떻게 적용해야 하는지 고민 중인 미디어 전략가

  • 뉴미디어 시대를 준비하는 예비 언론인 혹은 미디어 콘텐츠 업계에서 일하기 위해 준비 중인 분

  • 새로운 저널리즘을 이끄는 미디어 테크놀로지에 관심 있는 독자

  • 데이터란 대체 무엇이고 어떻게 사용되길래 다들 데이터 데이터 하는지 궁금한 뉴스 소비자

상품 소개

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- 디지털 리포트는 7월 중 발행 예정입니다.

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콘텐츠 소개

쇠퇴하던 신문사의 환골탈태

데이터가 준 또 한 번의 기회

 

2013년, 지난 10년간 광고매출이 50%나 감소하고 경영난에 시달리던 워싱턴포스트를 아마존의 최고경영자 제프 베조스가 2억 5,000만 달러(한화 기준 약 2,730억 원)에 인수합니다. 올드 미디어를 구매하기로 한 거대 디지털 플랫폼 경영자의 결정에 모두가 놀랐지만, 이 신문사는 이후 미디어 테크놀로지 기업으로 탈바꿈합니다.

 

인수된 후 얼마 지나지 않아 로봇기자, 사용자 데이터 활용, 데이터 시각화 등에서 탁월한 역량을 발휘하게 된 워싱턴포스트는 2015년 월간 사이트 방문자 수가 6,700만 명에 달하며 처음으로 뉴욕타임스를 추월했습니다. 그리고 2018년 1월 방문자 수는 약 9,090만 명을 기록하며, 역시 디지털 전환을 안착시킨 뉴욕타임스와 미국 미디어 업계에서의 위상을 나란히 이어가고 있습니다. 

 

이러한 성공적인 결과를 끌어낸 가장 큰 변화는 바로 데이터가 저널리즘과 결합을 한 것입니다. 기존에 없었던 저널리즘을 구현하며 데이터가 결합한 새로운 비즈니스를 창출해 나가는 것입니다. 

 

데이터,

저널리즘을 다시 바꾸다

 

이제 워싱턴포스트는 데이터를 가장 잘 활용하는 언론사로 손꼽힙니다. 자연스레 워싱턴포스트의 머신러닝, 인공지능 및 각종 데이터 분석시스템 등을 주목하는 국내의 언론사도 많아졌습니다. 그리고 이들 언론사는 현재 데이터를 수집, 활용하기 위한 디지털 변환을 꾀하고는 있지만, 기획과 취재 중심의 편집국 시스템에서는 데이터과학이 아직은 추상적 용어에 불과합니다.

 

하지만 미디어의 변화 중심에 데이터가 있다는 것은 현재진행형인 사실입니다. 독자의 성향을 재빠르게 분석하고 추천 알고리즘을 통해 더 많은 트래픽을 유도할 수 있고, 데이터 변화를 감지해 어떤 인간 기자보다 빠르게 속보를 낼 수도 있는 현재입니다. 데이터는 가공되고 분석되어 새로운 저널리즘의 가능성을 열어 주고 있습니다.

 

이제는 미디어 콘텐츠와 이를 생산, 관리, 유통을 하기 위한 플랫폼에 쓰이는 여러 데이터의 정의를 알고 실질적인 작동 방법을 이해해야 합니다. 본 리포트에서는 이제는 필수가 된 '기술자'들과의 협업을 위해서는 데이터의 흐름 속에서 무엇을 봐야 하고 어떻게 분석해 나갈 수 있을지 탐구하려고 합니다.

 

데이터 X 미디어

쉽게 이해하는 방법

 

막상 '데이터를 사용한다'고 했을 때 데이터가 과연 무엇인지, 어떻게 활용할 것인지 감이 잘 오지 않습니다. 본 리포트는 미디어를 소비하는 대중의 눈높이에 맞춰 데이터 기반 기술을 우선 설명하고, 실제 사례를 중심으로 미디어에서 데이터를 사용하는 법을 살펴볼 예정입니다. 

 

미국의 주요 미디어 스타트업으로 성장한 오토메이티드 인사이트, 내러티브 사이언스 등이 개발한 로봇 기자가 어떤 방식으로 언론사에서 글을 쓰고 있는지 알아보고 그 알고리즘이 어떻게 이루어져 있는지 차근히 따라가 봅니다. 또 넷플릭스가 상금 11억 원을 제시하면서까지 강조한 콘텐츠 추천 알고리즘, 데이터만 있으면 순식간에 기사를 생산해내는 로봇 저널리즘과 같이 현재 미디어에 활용되는 데이터 기반 기술을 다룰 예정입니다. 각 알고리즘에 대해 수식과 도식으로 요약되는 공학적 언어 대신 누구나 쉽게 이해할 수 있는 그림과 언어로 준비하고 있습니다.

 

문과출신 기자 X 데이터과학자

워싱턴포스트의 현재진행형 변신

 

여전히 변신을 진행 중인 미디어 기업에서 데이터과학자의 역할은 무엇일까요? 이들은 기존 저널리즘을 이끌던 이들과 어떻게 협업을 하고 있을까요? 그리고 이들의 협업은 어떤 변화를 이끌고 있을까요?

 

서로 다른 '언어'를 구사하는 이들이 어떤 시스템을 활용하며 협업을 하고 있는지 분석합니다. 미디어 기업에서 데이터과학자의 역할과 이들이 협업하는 방식을 현업자의 이야기를 통해 담아볼 예정입니다. 워싱턴포스트의 데이터과학자가 IT기업이 아니라 미디어 기업을 선택한 이유를 알아보고 기술의 적용과 저널리즘을 '생산'하는 방식이 어떻게 달라지고 있는지 알아봅니다. 

 

과학기술 분야 기자 생활 후, 데이터과학을 연구하고 미디어 분야 서비스 기획개발 스타트업을 창업한 최새미 저자가 미디어 현장을 뛰고 있는 이들과 소통하며 어떤 방식으로 저널리즘도 변화해야 하는지 묻고 답한 내용을 나누겠습니다.

콘텐츠 목차

 

0. 프롤로그

 

1. 인트로: 지난 10년간 무슨 일이 있었나

  • 데이터, 미디어의 새로운 비즈니스 모델 되다
  • 워싱턴포스트 헬리오그라프(Heliograf)
     

2. 데이터가 발생시킨 과학(Data driven Science)

  • 기계가 데이터로부터 배운다
  • 인공지능을 활용한 뉴미디어 시대

 

3. 콘텐츠를 생산하고 제공하는 데이터 X 미디어

  • 가장 신속 정확한 로봇 기자
  • 글 써주는 스타트업: Automated Insight, Narrative Science 
  • 트래픽 높이는 마법의 추천 알고리즘: 넷플릭스의 사례

 

4. 새로운 시스템의 적용, 인공지능 에디터

  • 워싱턴포스트 아크 퍼블리싱(Arc Publishing)

 

5. 데이터 X 미디어 시대, 데이터과학자와의 소통법

  • 워싱턴포스트 데이터과학팀과의 대화(인터뷰)
  • 문과출신 기자 X 이과출신 데이터과학자, 그들은 어떻게 협업하나

 

6. 저널리즘은 앞으로 어떻게 변할까

  • 워싱턴포스트가 진행하고 있는 새로운 변화
  • 데이터 기술과 접목된 저널리즘이 나아가야할 방향은?

 

※ 본 목차는 가안이며, 일부 변경될 수 있습니다.

 

저자 소개

최새미 저자 | 페이스북스티밋

동아사이언스 과학기술 분야 기자를 거쳐, 컴퓨터공학 대학원에서 융합 분야인 생물정보학을 공부하며 데이터과학의 가능성을 확인했습니다. 과학기술 및 미디어 분야 서비스 기획개발 스타트업인 '메이코더스'를 창업했습니다. 데이터 모델링, 데이터 시각화와 관련된 논문을 썼고, 관련 지식을 이용해 플랫폼을 구축하고 실생활 문제를 해결하는 신사업을 설계 중입니다. 

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