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{{저널리즘}}

'''데이터 저널리즘'''({{llang|en|Data Journalism}})이란 [[저널리즘]]으로 만들어 낸 창조물을 뒷받침하기 위해 데이터를 수집, 갈무리, 조직, 분석, 시각화, 출간하는 행위다.<ref name=":1">{{서적 인용|url=|제목=데이터 저널리즘-스토리텔링의 과학|성=알렉산더 벤자민 하워드|이름=|날짜=|출판사=한국언론진흥재단|확인날짜=}}</ref> 단순히 통계 수치를 활용하는 것을 넘어 데이터 분석을 통해 새로운 사실을 찾아내어 보도하는 것이다.<ref>{{뉴스 인용|url=http://news.kbs.co.kr/news/view.do?ncd=3028270|제목=왜 ‘데이터 저널리즘’인가?|성=|이름=|날짜=2015-03-01|뉴스=|출판사=KBS|확인날짜=}}</ref>거대 데이터를 수집하여 분석하고, 현상과 사건을 좀 더 심층적이고 과학적으로 분석한다.<ref>{{저널 인용|제목=데이터 저널리즘에 대한 소고|저널=한국조사기자협회 2014년 '조사연구' 제26호|저자=신동희|url=|날짜=|출판사=}}</ref>

온라인으로 기사를 읽는 시대에 신문기사들의 구독력을 올릴 수 있는 방안 중 하나로 데이터 저널리즘이 꼽힌다. 언론매체가 차별성을 확보할 수 있는 전략이다.<ref>{{뉴스 인용|url=http://weekly.khan.co.kr/khnm.html?mode=view&code=116&artid=201604261048381|제목=[IT 칼럼]미국에서 부상하는 ‘데이터 저널리즘’|성=김재연|이름=|날짜=|뉴스=|출판사=주간경향|확인날짜=}}</ref>

대한민국의 데이터 저널리즘은 권력과 정부에 대한 감시, 비판에 초점을 맞추고, 영국과 미국에선 의료 체계, 빈곤 문제 등 사회 기반 시스템에 주목한다.<ref>{{뉴스 인용|url=http://welcome.newstapa.org/21664|제목=왜 ‘데이터 저널리즘’인가?|성=|이름=|날짜=2015-03-01|뉴스=|출판사=KBS|확인날짜=|보존url=https://web.archive.org/web/20171224213725/http://welcome.newstapa.org/21664#|보존날짜=2017-12-24|url-status=dead}}</ref>

== 역사 ==
2000년대 들어서 빅데이터가 부각되며 데이터 저널리즘이 회자 되기 시작했는데, 이 용어는 소프트웨어 개발자인 에이드리언 홀로바티(Adrian Holovaty)<ref name=":1" />가 "컴퓨터 프로그래밍을 통한 저널리즘(Journalism via computer programming)"을 명명한 것을 시초로 본다.<ref>{{서적 인용|url=|제목=컴퓨테이셔널 저널리즘|성=신동희|이름=|날짜=|출판사=커뮤니케이션북스|확인날짜=}}</ref> 이후 2010년 [[월드 와이드 웹|www]]의 창시자 [[팀 버너스리|팀 버너스 리]](Tim Berners Lee)가 데이터 분석이 저널리즘의 미래라고 언급하면서 전 세계적으로 확산됐다. 그는 정부 데이터를 인터넷에 올려 인반인들에게 공개해야 한다는 내용의 연설을 하는 도중 이를 언급했다.<ref name=":1" />

데이터 저널리즘이 주류 담론으로 떠오른 것은 2014년으로, 이 해에 뉴욕타임스, 워싱턴 포스트, 네이트 실버의 파이브서티에이트닷컴, 복스 미디어의 복스닷컴이 데이터 저널리즘을 실현했다.<ref name=":1" />

현재는 정부, 산업계, 연구, 소셜 미디어 등 사회 모든 부분에서 데이터가 대량 생산 돼 지고 있다. 이 덕분에 데이터 저널리스트들은 무료 온라인 툴, 오픈소스 소프트웨어를 이용해 데이터를 다룰 수 있으며, 인터랙티브 기능, 모바일 앱, 지도 등을 이용할 수 있다.<ref name=":1" /> 기본적인 통계 이용을 넘어 스프레드시트를 활용하고, 더 복잡한 데이터 분석과 시각화를 시도한다. 궁극적으로 컴퓨터화된 저널리즘과 명령어, 프로그래밍까지 도달하게 됐다.<ref name=":1" />

== 한계 ==
데이터 [[저널리즘]]에서의 보도는 데이터가 주체이기 때문에, 그 데이터 자체에 오류가 있다면 거기서 나온 정보들은 신뢰할 수 없는 것이 된다. 데이터 오류에는 표집의 한계가 있다. 데이터가 모집단일 경우에는 정확한 분석을 할 수 있지만, 그렇지 않은 불완전한 데이터일 경우에는 신뢰성이 떨어지게 된다.<ref>{{서적 인용|url=http://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=7551850|제목=빅데이터와 언론|저자=신동희|날짜=|출판사=커뮤니케이션북스|확인날짜=}}{{깨진 링크|url=http://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=7551850 }}</ref>

데이터 저널리즘에서 사용하는 시각화가 모바일에서 잘 작동되지 않아 독자에게 기사의 의미를 온전히 전달하지 못하는 문제가 있다. 데이터 저널리즘은 방대한 데이터를 정리하고, 이를 독자에게 쉽게 전달하기 위해 주로 시각 효과를 이용한다. 이 시각 효과는 웹에선 잘 작동하지만, 모바일에서는 잘 구동하지 않는다. 기사를 쉽게 표현해줄 시각화가 모바일에서 호환하기 어렵기 때문에 개발자, 디자이너를 통해 별도의 페이지를 구성하게 된다. 이는 기존 뉴스 유통 플랫폼과의 접근성에는 좋지 않다.<ref>{{뉴스 인용|url=http://www.mediatoday.co.kr/?mod=news&act=articleView&idxno=140124&sc_code=&page=&total=|제목=독자는 왜 데이터 저널리즘 콘텐츠를 안 볼까|성=강종구|이름=|날짜=|뉴스=|출판사=미디어오늘|확인날짜=}}</ref>

== 대한민국 이외 사례 ==
* [[영국]]의 통신사 [[로이터]](Reuters)는 2012년 '불평등한 미국(The Unequal State of America)'이라는 기사를 시리즈로 제작했다.<ref>{{뉴스 인용|url=http://www.reuters.com/subjects/income-inequality|제목=The Unequal State of America: a Reuters series|성=|이름=|날짜=|뉴스=|출판사=Reuters|확인날짜=}}</ref> 부제는 '미국의 수입 불평등에 대한 정부의 역할'이다. 이 시리즈는 부유층과 빈곤층의 격차를 보여주기 위해 [[지니계수]]와 소득률 등의 통계기법을 활용했다. 그리고 수입과 가난을 보여줄 수 있는 경제 데이터 30년 치를 분석했다. 이를 통해 일자리를 구할 수 없고 빈곤선 아래에서 생활하는, 자녀가 없고 취업 연령대에 있는 성인의 절반 가량이 연방 정부의 5개 주요 빈곤퇴치 지원 프로그램 가운데 아무것도 도움을 받지 못하고 있다는 것을 밝혀냈다.<ref>{{저널 인용|제목=공공데이터의 소통과 공유, 그리고 언론|저널=삼성언론재단|저자=안홍욱|날짜=|출판사=}}</ref>
* [[미국]]의 비영리 탐사보도 매체 [[프로퍼블리카|프로퍼블리카(ProPublica)]]는 '처방 확인(Prescription Checkup)'이라는 뉴스 어플을 만들었다.<ref>{{웹 인용|url=https://projects.propublica.org/checkup/|제목=Prescriber Checkup|성=|이름=|날짜=|웹사이트=ProPublica|출판사=|확인날짜=|보존url=https://web.archive.org/web/20171208225013/http://projects.propublica.org/checkup/|보존날짜=2017-12-08|url-status=dead}}</ref> 이 어플은 의사의 이름을 입력하면 해당 의사가 효과가 비슷한 약품과 비교해 유명 제약사의 약을 얼마나 처방했는가를 보여준다. 이는 정보공개와 폭로를 넘어 독자들의 삶에 직접 관련된 내용을 상세히 담은 데이터 뉴스의 예다.<ref>{{저널 인용|제목=김진희, 임종섭. (2016). 데이터 뉴스의 특성과 개념 정의에 대한 연구. 커뮤니케이션 이론, 12(2), 47-88.|저널=|성=|이름=|url=|날짜=|출판사=}}</ref>

== 대한민국 사례 ==
[[정보공개제도|정보공개법]]의 확대, [[공공 데이터]] 개방, [[오픈 소스|오픈소스]] 증가 등으로 기자가 현장에 나가지 않고도 활용할 수 있는 데이터가 많아졌다.<ref>{{저널 인용|제목=최윤원. (2015). “데이터 없이 진실을 얘기하긴 어렵다”. 방송기자, 24, 34-35.|저널=|성=|이름=|url=|날짜=|출판사=}}</ref> 이때문에 국내에서도 데이터를 이용한 기사들이 많이 나오고 있다.
* [[KBS]]의 데이터룸<ref>{{웹 인용|url=http://news.kbs.co.kr/news/list.do?mcd=0909#1|제목=KBS의 데이터룸|성=|이름=|날짜=|웹사이트=KBS|출판사=|확인날짜=}}</ref>: KBS데이터 저널리즘팀은 [[2017년 살충제 계란 파동]] 이후 관련 데이터를 시각화 해 조회할 수 있는 프로그램을 만들었다.<ref>{{뉴스 인용|url=http://news.kbs.co.kr/news/view.do?ncd=3536720|제목=[데이터] 3곳 추가돼 52곳, ‘살충제 달걀’ 조회 한눈에|성=|이름=|날짜=|뉴스=|출판사=KBS|확인날짜=}}</ref> 이를 이용해 살충제 달걀과 살충제 달걀 농장을 검색할 수 있다.<ref>{{웹 인용|url=http://dj.kbs.co.kr/resources/2017-08-21/|제목=살충제 성분 달걀 조회|성=|이름=|날짜=|웹사이트=|출판사=KBS|확인날짜=|보존url=https://web.archive.org/web/20170921204717/http://dj.kbs.co.kr/resources/2017-08-21/|보존날짜=2017-09-21|url-status=dead}}</ref><ref>{{웹 인용|url=http://dj.kbs.co.kr/resources/2017-08-18/|제목=살충제 성분 달걀 농장 지도|성=|이름=|날짜=|웹사이트=|출판사=KBS|확인날짜=|보존url=https://web.archive.org/web/20170921204548/http://dj.kbs.co.kr/resources/2017-08-18/|보존날짜=2017-09-21|url-status=dead}}</ref>
* [[뉴스타파]]의 데이터<ref>{{웹 인용|url=http://newstapa.org/category/data_journalism|제목=뉴스타파의 데이터|성=|이름=|날짜=|웹사이트=뉴스타파|출판사=|확인날짜=|보존url=https://web.archive.org/web/20171213144216/http://newstapa.org/category/data_journalism#|보존날짜=2017-12-13|url-status=dead}}</ref>: 뉴스타파 데이터팀은 대한민국 [[국회의원]] 정책자료집을 분석해 정부자료나 다른 연구기관의 자료를 베껴 정책자료집을 만든 전,현직 국회의원들을 공개했다.<ref>{{뉴스 인용|url=http://newstapa.org/42092|제목=[국회개혁]19대 의원 표절 정책자료집 명단 공개|성=|이름=|날짜=|뉴스=|출판사=뉴스타파|확인날짜=|보존url=https://web.archive.org/web/20171206015922/http://newstapa.org/42092|보존날짜=2017-12-06|url-status=dead}}</ref>
* [[YTN]]의 데이터저널리즘<ref>{{웹 인용|url=http://www.ytn.co.kr/video/video_list_dJournalism.html|제목=YTN의 데이터저널리즘|성=|이름=|날짜=|웹사이트=YTN|출판사=|확인날짜=|archive-date=2017-12-24|archive-url=https://web.archive.org/web/20171224103820/http://www.ytn.co.kr/video/video_list_dJournalism.html|url-status=dead}}</ref>:YTN 데이터 저널리즘팀은 지리산에 방사한 반달가슴곰들의 위치 데이터를 분석해 보도했다.<ref>{{뉴스 인용|url=http://www.ytn.co.kr/_ln/0103_201711061133342056|제목=데이터로 추적해본 지리산 반달가슴곰|성=|이름=|날짜=|뉴스=|출판사=YTN|확인날짜=}}</ref>
* [[SBS]]의 마부작침<ref>{{웹 인용|url=http://news.sbs.co.kr/news/newsPlusList.do?themeId=10000000114&plink=GNB&cooper=SBSNEWS|제목=SBS의 마부작침|성=|이름=|날짜=|웹사이트=SBS|출판사=|확인날짜=}}</ref>: SBS데이터저널리즘팀 '마부작침'은 최초로 한국외래생물정보시스템의 데이터를 전수 조사해 보도했다.<ref>{{뉴스 인용|url=http://news.sbs.co.kr/news/endPage.do?news_id=N1004450499&plink=COPYPASTE&cooper=SBSNEWSEND|제목=[마부작침] 종(種)의 종말 ③ : 외래생물 80%, 어디서 왔는지도 어디 사는지도 모른다|성=|이름=|날짜=|뉴스=|출판사=SBS 뉴스|확인날짜=}}</ref>
* [[서울대학교|서울대]] 한규섭 교수팀의 폴랩(pollab)<ref name=":0">{{웹 인용|url=http://news.joins.com/article/21848304|제목=‘일자리’에서 ‘북한’으로 강조어 바뀌었다... 문 대통령 100일 말말말|성=|이름=|날짜=|웹사이트=중앙일보|출판사=|확인날짜=}}</ref>: 폴랩은 [[중앙일보]]와 함께 문재인 대통령의 공식발언 17만자를 분석해 보도했다.<ref name=":0" />

== 같이 보기 ==
* [[저널리즘]]
* [[빅 데이터|빅데이터]]
* [[로봇 저널리즘]]
* [[데이터 분석 전문가|데이터 분석 분석가]]
* [[공공 데이터]]

== 외부 링크 ==
* [http://news.kbs.co.kr/news/list.do?mcd=0909#1 KBS의 데이터룸]
* [https://web.archive.org/web/20171213144216/http://newstapa.org/category/data_journalism 뉴스타파의 데이터]
* [http://www.ytn.co.kr/video/video_list_dJournalism.html YTN의 데이터저널리즘] {{웨이백|url=http://www.ytn.co.kr/video/video_list_dJournalism.html |date=20171224103820 }}
* [http://news.sbs.co.kr/news/newsPlusList.do?themeId=10000000114&plink=GNB&cooper=SBSNEWS SBS의 마부작침]

== 각주 ==
{{각주|2}}

{{전거 통제}}

[[분류:언론]]