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“데이터의 
홍수 
속에서 
길을 
찾는다” 
! 
한국언론진흥재단 2014 언론인 전문화교육! 
<저널리즘의 미래, 빅 데이터 활용하기>! 
! 
rainygirl! 
2014.9.23! 
! 
r@coroke.net
rainygirl.com 
r@coroke.net
Software 
Engineer 
Web 
Developer 
Big 
Data 
Analyst 
! 
2007 
NCSOFT 
2011 
NAVER 
2012 
SK 
Planet 
! 
2014 
indistree...
운영중인 
서비스들 
중 
일부입니다…. 
많네요
데이터를 
다루는 
서비스는 
대표적으로 
세가지가 
있습니다
Data 
데이터는 
IT산업의 
기반이고 
개발자의 
친구입니다
Data 
Analyst? 
사실 
데이터애널리스트는 
보통 
금융권에 
많이 
있었습니다
Big 
Data 
다량의 
데이터를 
확보한 
IT산업도 
데이터 
애널리스트를 
찾기 
시작했습니다. 
이게 
빅데이터
Journalism 
사회 
전반에 
공개되는 
데이터가 
쏟아지면서, 
저널리즘이 
나서야 
할 
역할이 
생긴 
것
Data 
Journalism 
그렇게 
저널리즘도 
데이터를 
다루어야 
할 
시대가 
되었습니다
11 헌데 
사실 
데이터가 
웹에 
떠다니고 
있으니, 
웹도 
아셔야 
합니다
데이터수집가공처리에는 
프로그래밍이 
쓰이니 
프로그래밍도 
알아야하네요
데이터를 
아주 
빠르게 
확보해야하니 
외주로는 
해결되지 
않습니다
손빠르고 
감각있는 
개발자와 
친해지세요
Excellent 
knowledge 
of 
machine 
learning, 
data 
mining, 
data 
structures, 
algorithms 
and 
design 
patterns 
! 
Exce...
HowTo 
데이터, 
어떻게 
접근해야할지 
살펴봅시다
hot.coroke.net 
화제의 
충격 
고로케
기사 
제목에 
충격, 
경악 
등의 
낚시단어를 
달아둔 
기사만 
집계
주간 
생산량, 
가장 
많이 
쓰는 
언론사 
순위등을 
매김
최근 
온라인 
커뮤니티도 
수집
네티즌들은….등의 
반응을 
보였다 
도 
수집
네티즌들은….등의 
반응을 
보였다 
도 
수집
25일 
기준으로 
1등 
언론사에게 
상장도 
수여했습니다
연말에 
총결산하여 
최종 
순위도 
매겼습니다. 
예상과 
달리 
메이저언론이 
순위권이네요.
say.coroke.net 
빅데이터 
버즈분석의 
기초사례. 
트위터 
분석
많은 
사람들이 
트위터에 
저마다의 
감정상태를 
토해내고 
있습니다. 
흔적을 
남기는거죠
이걸 
단어별로 
수집한뒤 
시간대별로 
집계하면 
시간대별 
감정변화를 
알 
수 
있을겁니다
집계되는 
단어로는 
이런게 
있습니다. 
함께 
볼까요,
심심해 
say.coroke.net/bored 
한국인은 
밤에 
잠들기전 
가장 
심심해하고
졸려 
say.coroke.net/sleep 
아침에 
기상하여 
출근할때 
가장 
졸려하고
배고파 
say.coroke.net/hungry 
밥때가 
되면 
배고픈데, 
밤12시에도 
배고파합니다. 
한국 
야식산업의 
기반이 
확인됩니다.
はらがへった 
say.coroke.net/hungry/ja 
일본은 
그렇지 
않습니다. 
밤에 
배고파하지 
않아요. 
한국만 
야식을 
찾습니다.
배아파 
say.coroke.net/dung 
아침마다 
화장실 
사로가 
꽉차는데에는 
이유가 
있죠. 
기상 
직후 
출근때에 
다들 
배아파합니다.
腹が痛い 
say.coroke.net/dung/ja 
일본도 
아침 
출근시간대에 
배아파합니다. 
헌데 
한국과는 
좀 
다르네요.
배아파 
腹が痛い한국보다 
느긋하게 
출근한다는 
이야기입니다.
결코 
인생의 
낭비가 
아니라, 
라이프사이클을 
관찰할 
수 
있는 
귀한 
데이터들입니다
radiation.coroke.net 
방사능고로케, 
한중일 
3개국 
공간방사선량을 
지도에 
펼치는 
사이트입니다
각 
국가별로 
발표하는 
자료는 
있지만 
3개국을 
비교할 
방법은 
없었습니다 38
그래서 
모두 
모아서 
동일단위로 
변환하여 
지도에 
시각화했더니 39
도리어 
한국이 
일본보다 
높게나옵니다. 
사고지역 
외엔 
일본이 
더 
낮죠. 40
130 
97.5 
65 
32.5 
0 
한국 
부산 
일본 
오사카 
2014.5.7 
~ 
2014.6.29 
/ 
단위: 
nSv/h 
꾸준한 
기록에도 
역시 
일본이 
한국보다 
낮게 
나옵니다
data 
데이터는 
그저 
하나의 
데이터로만 
존재할때보다,
metadata 
그 
데이터를 
모아 
분석하고 
재가공했을때 
더 
큰 
가치를 
지닙니다
Data 
Science 
Data 
Engineering 
Data 
Analytics 
Data 
Visualization 
데이터저널리즘에서 
이야기하는 
데이터는 
이미 
타 
분야에서 
광범위하게 
활용중입니다
Data 
Science 
Data 
Engineering 
Data 
Analytics 
Data 
Visualization 
어떻게 
데이터에 
접근하고 
수집하며 
처리할지의 
문제는 
IT기술 
전문영역입니다
Data 
Science 
Data 
Engineering 
Data 
Analytics 
Data 
Visualization 
이들을 
가지고 
어떤 
이야기를 
할 
것인지는 
저널리즘과 
IT기술이 
결합되어 
움...
무엇을 
분석할 
것인가? 
에 
따라 
접근해야 
하는 
데이터가 
다양할 
것입니다
데이터를 
다룰때엔 
먼저 
데이터 
접근방법부터 
찾아내야 
합니다
접근된 
정보는 
API로 
내려받거나, 
Crawling, 
Parsing 
을 
거쳐 
확보한 
뒤 
저장해야합니다
저장된 
데이터를 
가공하기 
위해, 
정보 
모델링을 
한 
뒤 
그 
안에 
담아야합니다
130 
97.5 
65 
32.5 
0 
한국 
부산 
일본 
오사카 
어떻게 
시각화할것인지에 
대해 
동시에 
고민하며 
분석해야합니다. 
그래프는 
재미없고,
지도에 
색칠하니 
한눈에 
의미를 
확인할 
수 
있습니다. 
Data 
Visualization. 
데이터시각52화
데이터시각화는 
단순시각화부터 
인포그래픽, 
인터렉티브 
웹까지 
다양한 
방법이 
있습니다
충격고로케, 
수집된 
데이터에서 
낚시단어만 
빨갛게 
색칠하여 
펼쳐놓았습니다
언론사 
순위를 
매겼습니다. 
순위는 
소비자들이 
원하는 
메타데이터였습니다
ilwar.com/trollreport
커뮤니티사이트 
일간워스트에는 
불량악플도배를 
자동 
탐지하는 
방충망 
시스템이 
있습니다
일간워스트 
트롤밭 
리포트, 
정보를 
가장 
쉽게 
전달할 
형식에 
맞추어 
구성
데이터시각화 
Data 
Visualization은 
정보가 
가장 
쉽게 
전달될 
수 
있는 
형식이면 
됩니다
Data 
Science 
Data 
Engineering 
Data 
Analytics 
Data 
Visualization 
어떻게 
데이터에 
접근하고 
수집하며 
처리할지는 
기술 
영역
신속한 
데이터 
확보 
신속한 
데이터 
확보는 
1분 
1초가 
무척 
중요합니다
https://twitter.com/coogi1113/status/174375300631773184 
2012 
대선개입사건 
트위터 
추적 
사례
트위터 
웹에서는 
보이지 
않지만, 
트위터 
API 
호출을 
통해 
GeoTag 
확보 
가능
이 
데이터를 
통해 
트윗 
작성위치를 
역추적해보면
. 
. 
.
Data 
Science 
Data 
Engineering 
Data 
Analytics 
Data 
Visualization 
이들을 
가지고 
어떤 
이야기를 
할 
것인지는 
저널리즘과 
기술의 
결합이 
필요합니...
어떻게 
표현할지에 
대해서도 
기술과의 
결합이 
절실합니다. 
d3js.org 
를 
참조하세요!
Data 
Metadata 
Story 
Contents 
어느것 
하나라도 
빠지면 
구현이 
불가능합니다
Data
Metadata
Story
Contents
Data 
Metadata 
Story 
Contents
데이터 
접근 
데이터 
확보 
데이터 
분석 
스토리텔링 
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한국언론진흥재단 빅데이터저널리즘 과정

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2014. 9. 23. 한국언론진흥재단 2014 언론인 전문화교육
<저널리즘의> 교육과정
슬라이드 자료

Publié dans : Actualités & Politique
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한국언론진흥재단 빅데이터저널리즘 과정

  1. 1. “데이터의 홍수 속에서 길을 찾는다” ! 한국언론진흥재단 2014 언론인 전문화교육! <저널리즘의 미래, 빅 데이터 활용하기>! ! rainygirl! 2014.9.23! ! r@coroke.net
  2. 2. rainygirl.com r@coroke.net
  3. 3. Software Engineer Web Developer Big Data Analyst ! 2007 NCSOFT 2011 NAVER 2012 SK Planet ! 2014 indistreet.com boooki.com news.coroke.net fun.coroke.net ilwar.com …
  4. 4. 운영중인 서비스들 중 일부입니다…. 많네요
  5. 5. 데이터를 다루는 서비스는 대표적으로 세가지가 있습니다
  6. 6. Data 데이터는 IT산업의 기반이고 개발자의 친구입니다
  7. 7. Data Analyst? 사실 데이터애널리스트는 보통 금융권에 많이 있었습니다
  8. 8. Big Data 다량의 데이터를 확보한 IT산업도 데이터 애널리스트를 찾기 시작했습니다. 이게 빅데이터
  9. 9. Journalism 사회 전반에 공개되는 데이터가 쏟아지면서, 저널리즘이 나서야 할 역할이 생긴 것
  10. 10. Data Journalism 그렇게 저널리즘도 데이터를 다루어야 할 시대가 되었습니다
  11. 11. 11 헌데 사실 데이터가 웹에 떠다니고 있으니, 웹도 아셔야 합니다
  12. 12. 데이터수집가공처리에는 프로그래밍이 쓰이니 프로그래밍도 알아야하네요
  13. 13. 데이터를 아주 빠르게 확보해야하니 외주로는 해결되지 않습니다
  14. 14. 손빠르고 감각있는 개발자와 친해지세요
  15. 15. Excellent knowledge of machine learning, data mining, data structures, algorithms and design patterns ! Excellent knowledge of data structures, algorithms and design patterns Experience with distributed data processing system, such as Hadoop/ MapReduce, Hive, Pig and SQL/NoSQL databases Experience in building web applications in a Linux environment and handling or analyzing large volumes of data. Experience in JavaScript and other client-­‐side technologies… 뉴욕타임즈 데이터 엔지니어 요구사항은 이렇습니다. 머신러닝. 데이터마이닝, 알고리즘…
  16. 16. HowTo 데이터, 어떻게 접근해야할지 살펴봅시다
  17. 17. hot.coroke.net 화제의 충격 고로케
  18. 18. 기사 제목에 충격, 경악 등의 낚시단어를 달아둔 기사만 집계
  19. 19. 주간 생산량, 가장 많이 쓰는 언론사 순위등을 매김
  20. 20. 최근 온라인 커뮤니티도 수집
  21. 21. 네티즌들은….등의 반응을 보였다 도 수집
  22. 22. 네티즌들은….등의 반응을 보였다 도 수집
  23. 23. 25일 기준으로 1등 언론사에게 상장도 수여했습니다
  24. 24. 연말에 총결산하여 최종 순위도 매겼습니다. 예상과 달리 메이저언론이 순위권이네요.
  25. 25. say.coroke.net 빅데이터 버즈분석의 기초사례. 트위터 분석
  26. 26. 많은 사람들이 트위터에 저마다의 감정상태를 토해내고 있습니다. 흔적을 남기는거죠
  27. 27. 이걸 단어별로 수집한뒤 시간대별로 집계하면 시간대별 감정변화를 알 수 있을겁니다
  28. 28. 집계되는 단어로는 이런게 있습니다. 함께 볼까요,
  29. 29. 심심해 say.coroke.net/bored 한국인은 밤에 잠들기전 가장 심심해하고
  30. 30. 졸려 say.coroke.net/sleep 아침에 기상하여 출근할때 가장 졸려하고
  31. 31. 배고파 say.coroke.net/hungry 밥때가 되면 배고픈데, 밤12시에도 배고파합니다. 한국 야식산업의 기반이 확인됩니다.
  32. 32. はらがへった say.coroke.net/hungry/ja 일본은 그렇지 않습니다. 밤에 배고파하지 않아요. 한국만 야식을 찾습니다.
  33. 33. 배아파 say.coroke.net/dung 아침마다 화장실 사로가 꽉차는데에는 이유가 있죠. 기상 직후 출근때에 다들 배아파합니다.
  34. 34. 腹が痛い say.coroke.net/dung/ja 일본도 아침 출근시간대에 배아파합니다. 헌데 한국과는 좀 다르네요.
  35. 35. 배아파 腹が痛い한국보다 느긋하게 출근한다는 이야기입니다.
  36. 36. 결코 인생의 낭비가 아니라, 라이프사이클을 관찰할 수 있는 귀한 데이터들입니다
  37. 37. radiation.coroke.net 방사능고로케, 한중일 3개국 공간방사선량을 지도에 펼치는 사이트입니다
  38. 38. 각 국가별로 발표하는 자료는 있지만 3개국을 비교할 방법은 없었습니다 38
  39. 39. 그래서 모두 모아서 동일단위로 변환하여 지도에 시각화했더니 39
  40. 40. 도리어 한국이 일본보다 높게나옵니다. 사고지역 외엔 일본이 더 낮죠. 40
  41. 41. 130 97.5 65 32.5 0 한국 부산 일본 오사카 2014.5.7 ~ 2014.6.29 / 단위: nSv/h 꾸준한 기록에도 역시 일본이 한국보다 낮게 나옵니다
  42. 42. data 데이터는 그저 하나의 데이터로만 존재할때보다,
  43. 43. metadata 그 데이터를 모아 분석하고 재가공했을때 더 큰 가치를 지닙니다
  44. 44. Data Science Data Engineering Data Analytics Data Visualization 데이터저널리즘에서 이야기하는 데이터는 이미 타 분야에서 광범위하게 활용중입니다
  45. 45. Data Science Data Engineering Data Analytics Data Visualization 어떻게 데이터에 접근하고 수집하며 처리할지의 문제는 IT기술 전문영역입니다
  46. 46. Data Science Data Engineering Data Analytics Data Visualization 이들을 가지고 어떤 이야기를 할 것인지는 저널리즘과 IT기술이 결합되어 움직입니다
  47. 47. 무엇을 분석할 것인가? 에 따라 접근해야 하는 데이터가 다양할 것입니다
  48. 48. 데이터를 다룰때엔 먼저 데이터 접근방법부터 찾아내야 합니다
  49. 49. 접근된 정보는 API로 내려받거나, Crawling, Parsing 을 거쳐 확보한 뒤 저장해야합니다
  50. 50. 저장된 데이터를 가공하기 위해, 정보 모델링을 한 뒤 그 안에 담아야합니다
  51. 51. 130 97.5 65 32.5 0 한국 부산 일본 오사카 어떻게 시각화할것인지에 대해 동시에 고민하며 분석해야합니다. 그래프는 재미없고,
  52. 52. 지도에 색칠하니 한눈에 의미를 확인할 수 있습니다. Data Visualization. 데이터시각52화
  53. 53. 데이터시각화는 단순시각화부터 인포그래픽, 인터렉티브 웹까지 다양한 방법이 있습니다
  54. 54. 충격고로케, 수집된 데이터에서 낚시단어만 빨갛게 색칠하여 펼쳐놓았습니다
  55. 55. 언론사 순위를 매겼습니다. 순위는 소비자들이 원하는 메타데이터였습니다
  56. 56. ilwar.com/trollreport
  57. 57. 커뮤니티사이트 일간워스트에는 불량악플도배를 자동 탐지하는 방충망 시스템이 있습니다
  58. 58. 일간워스트 트롤밭 리포트, 정보를 가장 쉽게 전달할 형식에 맞추어 구성
  59. 59. 데이터시각화 Data Visualization은 정보가 가장 쉽게 전달될 수 있는 형식이면 됩니다
  60. 60. Data Science Data Engineering Data Analytics Data Visualization 어떻게 데이터에 접근하고 수집하며 처리할지는 기술 영역
  61. 61. 신속한 데이터 확보 신속한 데이터 확보는 1분 1초가 무척 중요합니다
  62. 62. https://twitter.com/coogi1113/status/174375300631773184 2012 대선개입사건 트위터 추적 사례
  63. 63. 트위터 웹에서는 보이지 않지만, 트위터 API 호출을 통해 GeoTag 확보 가능
  64. 64. 이 데이터를 통해 트윗 작성위치를 역추적해보면
  65. 65. . . .
  66. 66. Data Science Data Engineering Data Analytics Data Visualization 이들을 가지고 어떤 이야기를 할 것인지는 저널리즘과 기술의 결합이 필요합니다
  67. 67. 어떻게 표현할지에 대해서도 기술과의 결합이 절실합니다. d3js.org 를 참조하세요!
  68. 68. Data Metadata Story Contents 어느것 하나라도 빠지면 구현이 불가능합니다
  69. 69. Data
  70. 70. Metadata
  71. 71. Story
  72. 72. Contents
  73. 73. Data Metadata Story Contents
  74. 74. 데이터 접근 데이터 확보 데이터 분석 스토리텔링 구성 컨텐츠화
  75. 75. rainygirl.com r@coroke.net

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