알고리즘 자동작성 기사(로봇저널리즘)의 가능성과 한계 : 맞춤형 지진뉴스 사례를 중심으로

Abstract

개인 맞춤형으로 발전을 모색하고 있는 로봇저널리즘은 실제 언론환경에서 적용되는 실용화 단계로 발전하지 못했다. 기존 개인 맞춤형 로봇저널리즘이 기사 신뢰성, 대표성 등 중대 결함을 노출한 것이 주된 이유였다. 본 연구는 기존 로봇저널리즘에 데이터저널리즘 ‘오픈데이터’ 융합하는 방식으로 소프트웨어를 직접 개발했다. 이 소프트웨어는 지진발생 시 기상청으로부터 지진데이터를 받아, 지진 기사를 작성하는 방식으로 LA타임즈 ‘퀘이크봇(QuakeBot)’과 동일하게 작동된다. 기존 지진뉴스봇과 큰 차이는 기사 하단에 전국 187개 지방자치단체에서 공개한 1만1148개의 실내외 대피소 정보를 데이터베이스(DB)화 했다. 그 결과 지진뉴스에서 주변 대피소 검색 기능을 첨가해 개인 맞춤형 로봇저널리즘을 구현했다. 이를 대표성, 신뢰성, 유용성 등 3가지 요인으로 묶어 11개 항목으로 구성된 설문 조사를 했다. 동일한 지진을 대상으로 작성된 로봇뉴스와 일반뉴스를 각각 독립된 2개 그룹에 설문했다. 아울러 로봇뉴스 이용자들에겐 별도의 서면 인터뷰로 질적 연구를 병행했다. 연구결과 연구자가 개발한 개인 맞춤형 알고리즘 기사는 인간작성 기사와 비교해 대표성, 신뢰성에서 독자 만족도 차이가 없는 것으로 나타났다. 아울러 연구자가 고안한 개인 맞춤형 로봇저널리즘은 본래의 로봇저널리즘 목적인 저널리즘 비용 타개 전략에 부합됐고 기사 출고 속도, 개인 맞춤 정보 등 유용성 측면에선 인간작성 기사보다 비교우위에 있음이 확인됐다.