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데이터과학과 저널리즘의 만남 - 워싱턴포스트의 변신

데이터과학과 저널리즘의 만남 - 워싱턴포스트의 변신

최새미, 김시현

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.

  • 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

1. 프롤로그: 저널리즘 속에 들어온 데이터

1.1. 로봇 기자와 댓글 관리 봇의 등장

1.2. 데이터X미디어, 새로운 비즈니스 모델이 되다

1.3. 문과 출신도 쉽게 이해하는 데이터 과학

2. 지난 10년간 무슨 일이 일어났던 걸까

2.1. 거대 미디어, 경영난에 시달리다

2.2. 올드미디어와 뉴미디어

2.3. 미디어 테크놀로지의 핵심, 데이터 기반기술

2.4. 워싱턴포스트 기술팀은 실리콘밸리와 경쟁한다

3. 데이터가 이끌어 온 과학

3.1. 핵심 개념: 데이터와 알고리즘

3.2. 인공지능의 정의와 기술 로드맵

3.3. 머신러닝의 등장

3.4. 인공신경망의 이해

3.5. 데이터 마이닝과 머신러닝

3.6. 자연어 처리와 데이터 시각화

4. 추천 알고리즘의 발전: 데이터X미디어(1)

4.1. 데이터로 추천하다

4.2. 넷플릭스 프라이즈: 트래픽 높이는 마법의 추천 알고리즘

4.3. 인터뷰: 개인화 추천 플랫폼 데이블

5. 로봇 저널리즘의 시대: 데이터X미디어(2)

5.1. 신속하고 정확한 로봇 기자

5.2. 로봇이 기사를 쓰는 5단계

5.3. 글 써주는 기계로 비즈니스 모델을 찾다

6. 인공지능 CMS가 바꾸는 미디어 판도

6.1. 인공지능 플랫폼

6.2. 새로운 CMS의 등장

6.3. 진화하는 콘텐츠 관리 시스템

6.4. 데이터 분석과 시각화 기술을 이용하다

6.5. 워싱턴포스트의 혁신을 이끈 아크 퍼블리싱

7. 협업이 만들어낸 뉴스의 혁신

7.1. 기자와 데이터 과학자가 손잡고 일하는 방법

7.2. 뉴스룸과 개발팀 사이

7.3. 인터뷰: 중앙일보 디지털콘텐트랩

8. 저널리즘은 앞으로 어떻게 변할까

8.1. 워싱턴포스트가 이끄는 세 가지 변화

8.2. 저널리즘은 어디로 가야 할까

8.3. 한 손엔 기술, 한 손엔 리더십

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.