로봇 저널리즘 (Robot Journalism)은 기존 언론의 정확성과 신뢰성을 유지하면서 컴퓨터 알고리즘을 이용하여 자동으로 작성되는 기사, 혹은 이러한 언론의 변화 흐름을 지칭한다. 기존에는 자료 분석 등 기자를 보조하는 역할만 해 왔으나 2010년대가 지남에 따라 스포츠, 재난, 금융 분야에 있어 기존 언론인을 대체할 수 있을 정도로 발전함에 따라 로봇 저널리즘이라는 용어가 탄생했다. 그동안 로봇 저널리즘은 핵심 알고리즘은 특허에 묶여 있어 구체적인 구현 방식이 잘 알려지지 않았으나 미 콜럼비아 저널리즘 스쿨 토우센터 닉 디아카풀로스 연구원이 자동화 기사 작성 알고리즘의 작동 과정을 분석해 2014년 6월12일 토우센터 블로그에 소개했다. 그에 따르면 로봇 기사 작성 기술은 대체로 5가지 단계로 구성된다. 1단계 데이터 수집 및 분석 첫 번째는 데이터를 수집, 분석하는 단계이다. 로봇 저널리즘은 주로 표준화된 데이터가 풍부한 영역에서 활용된다. 예를 들면, 스포츠나 날씨, 증권 분야가 대표적이다. 표준화된 데이터를 얻기가 쉽고 그 형태도 비교적 깨끗한 것이 특징이다. 2단계 가치있는 뉴스거리 탐색 두번째 단계에서는 통계적 방법론이 개입된다. 예를 들어 스포츠 뉴스에서 가장 의미 있는 정보는 통계적 일탈 지표를 먼저 확인하는 것이다. 최소치나 최고치 혹은 전 경기 대비 큰 변화를 보인 변수를 알고리즘은 계산해내야 한다. LA 다저스 투수 류현진 선수의 볼넷이 전 경기 대비 100% 증가했다는 데이터가 수집됐다면 뉴스 가치를 지닌 데이터로 분류하게 된다. 3단계 기사 작성의 관점 확정 이 단계는 일반적으로 기자들이 제목을 뽑거나 기사의 주제를 확정하는 과정에 해당하는데, 이 또한 수집된 데이터의 분석을 통해 해결한다. LA 다저스가 슬럼프에 빠졌다거나 홈 경기 승률이 오락가락한다거나 하는 시각을 알고리즘이 데이터의 비교 분석을 통해 추출해낸다. 닉 디아코플로스 연구원은 “단일 기사에 대한 관점은 중요도에 따라 1~10까지 분류가 된다”고 설명했다. 4단계 세부 기사 배열 최종 확정된 시각에 맞게 세부 기사를 배열한다. LA 다저스가 슬럼프에 빠졌다는 주제가 확정됐다면 그에 맞춰 근거가 되는 선수의 데이터를 제시하고 연결시킨다. 데이터만 풍부하다면 이 단계에서 외부 데이터를 더 끌어올 수 있고, 인용구도 만들어낼 수 있다고 한다. 데이터를 풍성하게 결합하는 과정이 진행되는 단계라고 요약할 수 있다. 5단계 자연어를 이용한 기사 제작 닉 디아카풀로스 교수는 전체 과정 중에 가장 덜 복잡한 단계라고 언급했다. 확정된 관점, 연결된 데이터로 영어 문장을 구성하는데 기사 관점과 핵심 요소에 따라 반복적으로 재작성된다. 이렇게 제작된 영어 문장들은 서로 이어붙이기가 자동으로 진행되면서 완성된 하나의 기사로 탄생하게 된다. 한국 리서치에서 2015년 7월 24부터 8월 10일까지 진행된 알고리즘을 통해 작성된 기사와 인간 기자가 작성한 기사에 대한 일반인 독자들의 인식 정도에 대한 조사 를 정리하면 다음과 같다. 로봇 기사와 인간 기사의 구분이 어려움 일반인과 기자들에게 다섯 건(기자 기사 3건, 로봇기사 2건)의 기사를 제시하고 누가 쓴 기사라고 생각하는지 기사작성 주체를 물었을 때 기사 작성 주체를 맞힌 정답률은 일반인 46.1%, 기자 52.7%에 지나지 않았다. 기자들이 일반인보다 기사작성주체를 더 많이 맞히기는 했지만 정답률이 월등히 높은 것은 아니었고, 인간 기자가 작성한 한 기사의 경우에는 일반인의 정답률이 더 높았다. 이 결과가 보여주는 바는 로봇이 쓴 기사를 기자가 쓴 기사와 구별하기 힘들다는 점이다. 또한 이는 일반 독자들에게 해당될 뿐 아니라 기자들에게도 해당된다. 로봇기사를 만들어내는 알고리즘이 기자가 쓴 기사와 구별이 어려울 만큼 정교하게 발전하고 있다는 의미다. 인간기자가 쓴 기사를 원형으로 삼아 구축되는 알고리즘이기 때문에 아직 한계는 있지만, 데이터만 완비되어 있다면 로봇기사는 인간기사와 거의 유사한 형식과 내용을 가질 수밖에 없다. 인간 기사보다 로봇 기사에 대한 일반인 평가가 더 높음 기사작성 주체가 각각 로봇과 기자라는 사실을 알고 기사를 평가한 경우를 비교해 본 결과, 5개 항목 중 3개 항목에서 로봇기사에 대한 평가가 기자기사에 대한 평가보다 더 높았다. 로봇기사가 기자기사보다 더 높은 평가를 받은 항목은 신뢰성(3.59), 명확성(3.55), 독이성(3.47)이었고, 기자기사가 로봇기사보다 더 높은 평가를 받은 항목은 정보성(3.32), 전문성(3.18)이었다 오히려 로봇 기사임을 알았을 때 기사에 대한 평가가 더 높음 로봇이 쓴 기사를 로봇이 썼다고 솔직하게 공개한 경우, 모든 항목에 대한 평가가 기사작성 주체를 알려주지 않거나 기자가 썼다고 거짓으로 알려줬을 때보다 더 높게 나타났다. 하지만 흥미롭게도 로봇이 쓴 기사를 기자가 썼다고 거직으로 알려 준 경우 동일한 기사임에도 불구하고 로봇이 썼다고 알려줬을 때보다 오히려 평가가 더 나빠졌다. 로봇기사를 로봇이 썼다고 바로 알려준 경우, 특히 신뢰할만하다(3.59), 내용이 명확하다(3.55), 잘 읽힌다(3.47) 항목이 높게 나타났다. 기자가 쓴 기사의 경우에는, 기자가 쓴 기사를 로봇이 썼다고 반대로 알려준 경우에 ‘정보가 많다’는 항목을 제외한 나머지 모든 항목에서 높은 평가를 받았다. 기자기사를 로봇이 썼다고 한 경우 기사작성 주체를 알려주지 않거나 기자가 썼다고 솔직하게 공개한경우보다 신뢰할만하다(3.59), 내용이 명확하다(3.55), 잘 읽힌다(3.33) 등에서 상대적으로 점수가 높게 나타났다. 즉 로봇기사의 경우 로봇이라고 공개하면 평가가 더 좋아진 반면, 기자기사의 경우 기자라고 공개하면 평가가 더 나빠졌다. 반면, 로봇기사의 경우 기자가 썼다고 공개하면 평가가 나빠졌고, 기자기사의 경우 로봇이 썼다고 공개하면 평가가 더 좋아졌다. 실제 기사 작성주체가 누구이건, 로봇이 썼다고 알려준 기사에 대한 평가는 후한 반면, 기자가 썼다고 알려준 기사에 대한 평가는 낮았다. 인용한 자료의 필자는 위와 같은 조사 결과를 통해 일반인들이 가지고 있는 기자에 대한 불신, 로봇기사에 대한 기대가 각각 평가에 작용했을 것이라고 유추한다. 로봇 저널리즘의 역사는 약 40년 전인 1977년에 시작됐다. 1977년 미국 캘리포니아대학교 정보컴퓨터과학과 제임스 미한 교수는 ‘테일스핀(Tale Spin)’이라는 이야기 자동 제작 프로그램에 대한 논문을 발표했는데 그 제목은 ‘테일스핀, 이야기를 쓰는 인터렉티브 프로그램’이었다. 테일스핀은 이야기를 제작하는 데 어떤 종류의 지식과 정보가 필요한지 밝혀내는 데 목적을 두고 있었으며 이를 위해 실제 컴퓨터 프로그램을 만들었고 그 결과물 또한 공개했다. 그 이후 본격적으로 로봇 저널리즘을 위한 알고리즘 연구가 활발히 이루어지면서 점차 LA 타임즈, AP통신, 영국 신문 가디언, 포브스 등이 로봇 저널리즘을 도입하기 시작했다. 현재 미국과 영국을 중심으로는 이러한 로봇 저널리즘을 활용하는 언론사가 증가하고 있는 추세에 있다. 로봇 저널리즘을 도입한 언론사들이 채택하여 활용하고 있는 각 알고리즘 별로 설명을 붙이자면 아래와 같다. 스태츠몽키(StatsMonkey) 스태츠몽키는 2009년 4월 미국 노스웨스턴대 지능정보 연구실의 학술 프로젝트에서 처음 시작되었다. 해당 학교 저널리즘과 및 컴퓨터공 학과 학생 4명은 한 수업에서 조별 연구과제를 작성하기 위해 뭉친 팀원이었다. 디지털 뉴스시장의 확대에 따라 지역 언론사가 겪고 있는 문제가 무엇인지 정의하고 그 해결책을 제시하라는 연구과제를 해결하기 위해 이들은 기자들의 단순노동을 줄여 그들이 좀더 가치 있는 일에 집중하도록 돕기위해 스태츠몽키라는 이름의 알고리즘을 개발하였다. 스태츠몽키는 스포츠 게임 데이터를 수집해 자동으로 기사를 완성하는 프로그램으로 현재의 로봇 저널리즘의 실용화를 이끌었다. 이것은 2010년 스타트업 기업으로 창업한 내러티브 사이언스로 한층 더 발전했다. 현재 내러티브 사이언스는 등에 ‘퀼 (Quill)이라 불리는 로봇 저널리즘 소프트웨어를 판매해 수익을 얻고 있는데 는 주요 시황 정보를 내러티브 사이언스의 로봇을 활용해 하루 수십 건씩 작성한다. 다만 타 기사 비교했을 때 로봇이 작성한 기사의 페이지뷰가 높지는 않은 것으로 알려졌다. LA 타임즈의 퀘이크봇(Quakebot) LA 타임즈는 퀘이크봇(Quakebot)이라는 로봇 저널리즘 알고리즘을 사용하여 기사를 작성하고 있다. 퀘이크봇은 로스앤젤레스 주변에서 발생하는 지진정보를 실시간으로 수집하고 진도 3.0 이상의 지진에 대해서는 짧은 기사를 자동으로 작성하여 알리는 역할을 수행하고 있다. 앞서 언급했던 스태츠 멍키와 마찬가지로 특정 이슈에 대한 정보를 수진한 후 정해진 알고리즘에 의해 데이터를 분류하고 기본적으로 만들어져있는 문장에 데이터를 적절히 배치하여 기사를 작성한다. 실제로 미국의 LA타임스 온라인판은 2015년 3월 30일 새벽 2시26분 캘리포니아주 베이커로부터 34마일(약 55km) 떨어진 곳에서 진도 4.0의 지진이 발생했다고 보도했다. 이 지진의 최초 보도인 이 기사는 인터넷망을 타고 세계로 빠르게 전파되었는데 지진 발생부터 기사 보도까지 걸린 시간은 약 5분 정도 밖에 걸리지 않은 것으로 알려졌다. 이 기사에는 지진 발생 지역의 상세지도가 들어가 있었고 ‘해당 지역에서 최근 10일 새 진도 3.0 정도의 지진이 한 번 더 있었다’는 내용을 싣고 있었다. 워드스미스(Word Smith) 오토메이티드 인사이트(Automated Insights)에 의해 개발된 워드스미스는 기사의 대량생산을 위해 만들어진 알고리즘으로 아마존 클라우드를 기반으로 하여 1~2시간 동안 수천 개의 서버에 있는 데이터를 모아 수백만 개의 기사를 만들어낼 수 있는 능력을 지녔다. 워드스미스는 엄청난 기사 작성량을 자랑하는데 2013년 한 해 동안 300만건을 썼고 2014년에는 약 10억건의 기사를 작성했다고 알려졌다. 또한 스태츠 몽키가 스포츠 분야에, 퀘이크 봇이 지진 관련 분야에 특화된 것과 달리 다양한 분야의 기사를 가리지 않고 작성한다. 워드스미스가 데이터에서 텍스트를 생성하는 과정은 다음과 같다. API를 통해 데이터를 검색하고 XML과 CSV 데이터 등 온갖 형태 데이터를 모은 후 다음으로 이런 데이터 셋을 자체 방식으로 분석, 트렌드 분석과 시간 축에 따라 정렬한다. 그런 다음 분석한 데이터를 바탕으로 인사이트를 찾아내고 자연어 생성 기술을 이용해 읽기 쉬운 문장을 생성하게 된다. 여기에서 문장 길이를 바꾸거나 제목 형식이나 시각화 등을 곁들이기도 한다. 이렇게 만들어진 글은 다양한 플랫폼에 전송하게 된다. 이는 앞서 언급했던 알고리즘의 기사 작성 방식과 유사하다. 포털사이트 야후 또한 워드스미스를 이용하여 기상예보, 주식 관련 리포트, 축구 리포트나 야구 관전평을 작성하며 자동차 관련 사이트 에드먼드 닷컴 또한 워드스미스를 활용하여 자동차 리포트를 작성한다. AP 통신은 2014년 7월부터 워드스미스를 활용하여 기업 분석 기사를 작성하기 시작했다. AP통신은 자동화 프로그램을 도입하기 전만 해도 분기당 약 300개 기업의 실적을 처리했던 것에 비해 2015년 기준으로 분기별 3000건의 기업 분석 기사를 작성하고 있다. 한국에서 기사 작성을 위한 알고리즘을 연구하고 있는 연구소로는 서울대학교 hci+d 랩이 있으며 파이낸셜뉴스가 해당 연구소의 연구 성과를 활용하여 2016년 초반 로봇 저널리즘을 도입하였다. 또한 파이낸셜뉴스보다 앞서서 국내 최초로 로봇 저널리즘을 활용한 언론사로는 IT 전문 언론사 테크홀릭이 존재한다. 서울대학교 hci+d 랩 한국에도 서울대 hci+d 랩의 이준환 교수와 김동환 박사가 상당히 높은 수준으로 로봇 저널리즘을 구현하고 있다.블로터의 기사 현재 알고리즘을 통해 작성된 야구 기사를 페이스북 페이지 프로야구 뉴스 로봇에 꾸준히 공유하며 일반인들의 피드백을 받고 있다. 이준환 교수는 로봇 저널리즘 프레임워크의 동작 원리를 데이터 수집, 이벤트 추출, 핵심 이벤트 선별, 분위기 결정, 뉴스 기사 생성, 이렇게 5 단계로 설명하고 있다. 이 교수는 처음부터 로봇 저널리즘 개발을 염두에 둔 것은 아니었으며 데이터를 시각화하는 과정에서 시각화 방식을 글로 바꿔본 것이 연구의 시작이었다고 밝혔다. 또한 서울대학교 hci+d 랩 연구진들은 스크린별 기사 분량 자동 조절이나 개인별 맞춤형 기사 작성 등 단순히 알고리즘을 통해 자동으로 기사를 만들어내는 것 이상을 바라보며 연구를 진행하고 있다. 기자가 각 스크린에 맞춰 같은 기사를 서로 다른 버전으로 매번 작성하기 어렵지만 로봇은 1초도 되지 않아 다양한 분량의 동일 기사를 여럿 제작해낼 수 있기 때문이다. 뿐만 아니라 동일 야구 기사라 할지라도 NC 팬을 위한 기사와 한화 팬을 위한 기사를 별도의 공을 들이지 않고 동시에 내보낼 수 있다. 이 교수는 한국에서 로봇 저널리즘 연구에 걸림돌이 한글이라는 언어라고 밝혔다. 한글은 영어에 비해 구조적으로 복잡한 특징을 갖고 있기 때문에 자연어 처리기술 발전이 더딘 편이다. 파이낸셜뉴스 파이낸셜뉴스는 2016년 1월부터 서울대학교 이준환·서봉원 교수 연구팀과 협업한 기사 작성 알고리즘 "IamFNBOT"을 이용하여 자동으로 기사를 작성하고 있다. 엄호동 온라인편집부국장은 “품질 자체가 저널리즘에 부합하는 최초의 사례라고 이야기 할 수 있을 것 같다”라고 로봇 기자 도입의 의미를 설명했다. 파이낸셜뉴스 측은 현재는 금융 분야에만 사용하고 있지만 나중에는 스포츠 분야, 그리고 속보 뿐만 아니라 분석 기사, 개인 맞춤형 기사에도 응용할 수 있다고 밝혔다. 테크홀릭의 테크봇 테크홀릭의 설립자 이석원씨는 18년간의 기자생활을 그만두고 기술분야의 소식을 전하는 테크홀릭을 만든 뒤 인공지능이 스스로 기사를 작성하는 소프트웨어 ‘테크봇’을 직접 만들어 운영하고 있다. 테크봇은 테크홀릭의 기사 자동화 시스템이다. 테크 봇은 현재 에 한 주간의 인기기사를 추려주는 ‘위클리 초이스’ 코너를 알아서 작성하고 게재하고 있는데 테크봇이 기사를 모으는 조건은 조회수나 SNS 공유 수치다. 이렇게 모은 기사들은 PDF로 변환해 타임라인 등을 생성한 뒤 기사로 내보내지며 발행 시간을 맞춰 놓으면 자동으로 공개된다. 로봇저널(발행인 조석진) 로봇저널은 ‘로봇 저널리즘 전문지’를 표방하고 있는 인터넷 신문이다. 로봇 저널리즘 전문지를 표방하고 있는 만큼, 로봇 기자가 기사를 발행하고 있으며 △ 고속도로 실시간 뉴스 △ 오늘 개최되는 공연, 전시회, 행사 소식 등의 정보를 전하는 로봇저널리즘을 운영하고 있다. 로봇저널리즘 신문사 로봇저널리즘 신문사는 ‘로봇 저널리즘 전문지’를 표방하고 있는 인터넷 신문이다. 로봇저널이 폐간된 이후, 2019년 01월 09일, 주식회사 뉴트리션이 라는 제호로 로봇저널리즘 전문지를 재 창간했다. 실제 이 신문사는 신문사 소개 누리집에서 "로봇저널리즘 신문사는 2016년 3월 30일 주식회사 뉴트리션이 신문 등의 진흥에 관한 법률에 따라 창간한 의 창간 목적, 이념, 운영 방안을 온전히 계승합니다." 라고 천명하고 있다. 한국로봇저널리즘협회 한국로봇저널리즘협회는 로봇저널리즘 업계 발전을 목적으로 대한민국 최초로 설립된 협회이다. 이 협회는 정관 제3조에 따라 △ 로봇저널리즘 누리집 운영 및 로봇저널리즘 개발 및 유지보수 △ 로봇저널리즘 개발 후 무상공급 △ 오픈 API(Application Programming Interface)를 미 공개한 정부기관 등 공공기관을 대상으로 한 공개 청구 △ 로봇저널리즘 강의 운영 △ 기타 본 단체의 목적을 수행하기 위한 사업 등의 고유사업을 수행한다. 뉴트리션의 뉴트봇 B2 뉴트리션은 대한민국의 언론이자 인터넷 신문이다. 뉴트봇 B2는 매일 00시에 작동하며, 프로그래밍된 템플릿에 데이터를 삽입하는 방식으로 작동된다. 또한 한국직업능력개발원 커리어넷 오픈 API 를 이용해 데이터를 수집하여 기사를 발행한다. <<<로봇저널리즘 실험실;// Robotera.kr 공익증대 목적으로 설립된 로봇저널리즘 실험실이다. 이곳에서 로봇기자 개발이 이뤄지고 있다. 2019년 1월10일 현재 30명의 로봇기자가 하루 400~500여개 기사를 생산중에 있다. 2018년 12월22일 카이스트 과학저널리즘에 재학중이던 뉴스핌 김지완 기자가 서울대학교 이준환 교수 특강을 계기로 설립했다. 학자나 개발자 시각에서 벗어나 현직 기자의 시각에서 로봇저널리즘을 발전시킬 수 있다는 생각이 실험실의 출발점이다. 이후 뉴트리션 조석진 기자가 프로젝트에 동참하면서 공동개발·운영 등 협업 형태로 다양한 로봇저널리즘 실험이 진행되고 있다. 이 실험실의 특징은 이준환 교수의 hci+d랩 이 기술분야 중점을 뒀다면, 저널리즘과 공익성에 무게 중심을 뒀다. 2019년 1월 현재 하루 396개의 미세먼지 기사를 작성해 대한민국에서 가장 많은 미세먼지 기사를 내보내고 있다. 기사에 단순 미세먼지 정보뿐만 아니라 미세먼지 유해성과 행동조치 등의 정보를 함께 담고 있다. 아울러 미세먼지 농도에 따라 야외공연정보와 신간추천도서/베스트셀러 등의 정보도 함께 제공하고 있다. 미세먼지 기사는 초미세먼지 농도에 따른 21가지 제목을 표출해 단조로움을 피했으며 실시간 정보들을 연동해 상황에 맞는 생활정보형 기사로 진화하고 있다. 로봇저널리즘 실험실은 지진로봇에서도 두각을 나타내고 있다. 실험실은 지난 2019년 1월 현재 가장 빠른 속도로 국내외 지진 속보를 전달하고 있는 것으로 확인됐다. 지난 2019년 01월 08일 21시 39분 00초 일본 가고시마 지진 발생 후 기상청은 오후 21시48분에 이 사실을 공표했다. 로봇저널리즘 실험실은 오후 21시49분41초에 기사를 송출했다. 국내에서 가장 빨랐던 언론사는 연합뉴스로 21시51분이었다. 2분여 빨리 기사를 송출한 실험실과 연합뉴스간의 기사 차이는 크다. 실험실 기사가 진도, 위치, 국내영향 등의 자세한 사실을 언급한 반면, 연합뉴스는 지진사실만 제목으로 표출하는데 그쳤다. 하단 링크 참고 연합뉴스 https://www.yna.co.kr/view/AKR20190108178600088?input=1195m 로봇저널리즘 실험실 http://robotera.kr/?p=1997 분류:언론 매체 분류:인공지능