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뉴스알고리즘, 저널리즘, 민주주의
- 1. 뉴스 알고리즘 저널리즘 민주주의 생산, 유통, 수익을 통제하다 이성규 메디아티 미디어테크랩장 dangun76@mediati.kr
- 4. 뉴스 알고리즘의 유형 생산 유통 수익 알고리즘 저널리즘 뉴스 배열 알고리즘 프로그래머틱 바잉 알고리즘 텍스트 영상 전환 알고리즘 번역 알고리즘 CMS(콘텐츠 관리) 알고리즘 뉴스 검색 클러스터링 문서 요약
- 5. 뉴스 생산과 알고리즘
- 10. CMS 구성하는 알고리즘들 • Recommendation/Filtering Algorithm • Tag 추천, 관련 이미지 및 영상 추천 • 주목 효과 높이는 시퀀스 추천 • Fact-Checking algorithm • Automated Content Generating Algorithm • Automated Stories, Automated Video Creation
- 11. 리사 깁스. AP 글로벌 사업 에디터 “자동화로 인해 그동안 주목받지 못했던 영세 사업 자를 포함해서 3700개가 넘는 기업의 실적 보고서 를 고객들에게 제공할 수 있게 되었습니다. 이는 이 전에 비해서 12배가 넘는 수치입니다.” “시간이 생기면서 AP의 언론인들은 모두 UGC에 관여하거나 멀티미디어 기사를 개발할 수 있게 됐으 며, 탐사 분석이나 좀 더 복잡한 이야기에 집중할 수 있게 됐습니다.”
- 12. [AP] 시장 영향력 증대
- 13. The analysis conducted by professors Elizabeth Blankespoor and Ed deHaan, along with PhD student Christina Zhu, found compelling evidence that automated articles increase firms’ trading volume and liquidity. - AP, Francesco Marconi
- 14. 뉴스 유통과 알고리즘
- 16. Airs = CF + RNN
- 19. RUBICS = Multi Armed Bandit
- 21. 지도, 비지도, 강화 학습 • 비지도 학습(Unsupervised Learning) • 알고 있는 지식이 없을 때 주어진 정보로부터 행동을 찾아가면서 업데이트 • 클러스터링(K-means 등) • 지도 학습(Supervised Learning) • 이미 알고 있는 지식을 바탕으로 원하지 않는 행동을 수정하면서 업데이트 • 서포트벡터머신, 회귀분석, 회귀분석 • 강화 학습(Reinforcement Learning) • 이미 알고 있는 지식과 아직 조사되지 않은 영역을 탐험하는 것 사이의 균형을 잡는 방식 • 멀티암드반디트,
- 23. k-means 특성 • 작동 방식 • K 값 임의(분석 뒤) 설정 • 무작위로 찍은 대표점을 한 가운데로 옮기기 위해 반복적으로 데이터 트레이닝 • 데이터와 대표점의 거리를 계산하는 방식으로 대표점을 다시 찾아가게 되는 방 식 • 한계 • 더 많은 클러스터로 분류할 경우 처음 대표점을 어떻게 잡았는지에 따라 결과가 달라질 수 있다 • k 값을 몇 개로 설정할지, 설정한 뒤 무작위 대표점을 어떻게 잡을지 설계자나 기획자가 관여
- 24. 추천 알고리즘의 작동원리 • Content Based Filtering Algorithm • 콘텐츠의 특성을 추출해 추천을 구현하는 방식 • 클러스터링 분석, 인공신경망(RNN), tf-idf • CF는 Collaborative Filtering Algorithm • Item-Item Based CF • User-User Based CF
- 25. CF 알고리즘의 한계 • Cold Start Problem • Item Cold Start, User Cold Start, System Cold Start • 계산 효율성의 문제 • 계산량이 많아 사용자수가 많을 경우 효율성이 낮아진다 • 롱테일 문제 • 사용자들의 관심이 적은 다수의 항목은 추천을 위한 충 분한 정보를 제공하지 못한다.
- 26. 과거의 나는 미래의 나를 예측(규정)할 수 있는가
- 27. 광고와 알고리즘
- 29. Multi Armed Bandit의 원리 • 강화학습(Reinforcement Learning) 알고리즘의 일종 • 탐색(Exploration)-추출 (exploitation)의 교환(trade off)를 해결하기 위한 방법론 • 웹 사이트의 A/B 테스트, 구글 애널리틱스와 같은 원리 • 탐색 : 여러 개의 시안 • 추출 : CTR
- 31. 생산-소비의 관계 측면 • Mass Customization • 공급자 중심에서 수요자 중심으로 • 뉴스의 공급과잉과 희소성의 붕괴 • 뉴스 소비자의 관심사 다양화 • Datalization(데이터화) • Machine Readable Data의 증가(ex, 선관위, 스포츠, 공공기관) • Word2Vec과 같은 언어의 벡터화 소프트웨어 등장(NLP 향상) • 사물이 데이터 생산자로 전환 • Open Data의 활성화
- 32. 저널리즘 측면 • 데이터 처리 엄밀성에 대한 압력 • (인간) 기자 실수에 의한 오보 가능성 하락 • 팩트체크 등의 효율성과 엄밀성 증대 기대 • 정치적 중립성에 대한 사회적 압력 • 기계에 의한 배열로 정치적 편향성 회피 • 뉴스 수용자의 다양한 취향 동시적 만족 • 취향과 선호, 관심사에 따른 동시적 뉴스 생산 기대
- 33. 조직 및 산업적 측면 • 기자의 생산성 증대 • 더 적은 인력으로 현재 이상의 뉴스 생산 • 기자의 심층 보도 뉴스 생산 집중 • 지속적인 광고 수익 하락과 수익모델 부재 • 수익 하락으로 인건비 절감 경제적 압력 증대
- 34. Saving journalist news production time
- 35. 알고리즘과 민주주의
- 36. Machine Clustered Society • 페이스북 등에서 시민의 상호작용 범위가 관계와 관심 사에 따라 클러스터링 • 연결되면서 동시에 단절되는 흐름 • 이질 클러스터 간 교류 부재로 집단 극화(Group polarization) • 필터버블(Filter Bubble)의 일상화
- 38. 탈진실(Post-Truth) “객관적 사실이 공중의 의견을 형성하는데 개인적 신념과 감 정에 호소하는 것보다 영향력을 덜 끼치는 환경을 의미하는 것”
- 39. Katherine Viner(가디언 편집국장). How Technology disrupted the truth. “팩트는 독자들의 선택의 여지가 없었던 활자 시대 의 유물.(they are a relic from the age of the printing press)”
- 40. 알고리즘 통제 시대 기자의 역할
- 41. 페드로 도밍고스.(2016). ‘마스터 알고리즘’. 비즈니스북스. p.95 “컴퓨터가 배울 수 있다는 사실이 컴퓨터가 스스로 의지를 획득한다는 것을 의미하지 않는다. 머신러닝 알고리즘은 우리가 정해 준 목표를 달성하는 법을 배운다. 그들은 목표를 바꾸는 일에 착수하지 않는 다.”
- 42. 저널리스트로서 • [대상으로서 알고리즘] 알고리즘 역공학(reverse- engineering)을 통한 권력관계의 이해와 비판 • 플랫폼 등 알고리즘 통제 권력에 대한 비판 • [동료로서 알고리즘] 단순 반복형 기사의 기계 외주화 로 고품질 저널리즘 집중 • 알고리즘과 협업을 통한 고품질 뉴스 생산
- 43. 기자는 알고리즘을 알아야 할까
- 44. 참고문헌 • 박승택, 성인재, 서상원, 황지수, 노지성, & 김대원. (2017). 기계학습 기반의 뉴스 추천 서비스 구조와 그 효과에 대한 고찰. 사이버커뮤니케이션학보, 34(1), 5-48. • 서봉원. (2016). 콘텐츠 추천 알고리즘의 진화. 방송 트렌드&인사이트. Vol.05. 19~24. 한국 콘텐츠진흥원. • 이성규. (2016.9.12). 언론사가 알아야 할 알고리즘② 협업 필터링 추천. 블로터. • 이성규. (2016). 프로그래머틱 광고의 가치 증식 기제. academia.edu • 네이버 다이어리. (2017.2.16). 인공지능 기반 추천 시스템 AiRS를 소개합니다. 네이버 블로 그. • 카카오. (2017.5). Kakao AI Report. Vol.03. • Marconi 등. (2017.2). a guide for newsroom in the age of smart machine. AP Insight. • Schmit, Thomas. (2017.5.16). Smarter Journalism: Artificial Intelligence in the Newsroom. European Journalism Observatory.