데이터 저널리즘

데이터 저널리즘(영어: Data Journalism)이란 저널리즘으로 만들어 낸 창조물을 뒷받침하기 위해 데이터를 수집, 갈무리, 조직, 분석, 시각화, 출간하는 행위다. 단순히 통계 수치를 활용하는 것을 넘어 데이터 분석을 통해 새로운 사실을 찾아내어 보도하는 것이다.거대 데이터를 수집하여 분석하고, 현상과 사건을 좀 더 심층적이고 과학적으로 분석한다. 온라인으로 기사를 읽는 시대에 신문기사들의 구독력을 올릴 수 있는 방안 중 하나로 데이터 저널리즘이 꼽힌다. 언론매체가 차별성을 확보할 수 있는 전략이다. 대한민국의 데이터 저널리즘은 권력과 정부에 대한 감시, 비판에 초점을 맞추고, 영국과 미국에선 의료 체계, 빈곤 문제 등 사회 기반 시스템에 주목한다. 2000년대 들어서 빅데이터가 부각되며 데이터 저널리즘이 회자 되기 시작했는데, 이 용어는 소프트웨어 개발자인 에이드리언 홀로바티(Adrian Holovaty)가 "컴퓨터 프로그래밍을 통한 저널리즘(Journalism via computer programming)"을 명명한 것을 시초로 본다. 이후 2010년 www의 창시자 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. 데이터 저널리즘이 주류 담론으로 떠오른 것은 2014년으로, 이 해에 뉴욕타임스, 워싱턴 포스트, 네이트 실버의 파이브서티에이트닷컴, 복스 미디어의 복스닷컴이 데이터 저널리즘을 실현했다. 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. 기본적인 통계 이용을 넘어 스프레드시트를 활용하고, 더 복잡한 데이터 분석과 시각화를 시도한다. 궁극적으로 컴퓨터화된 저널리즘과 명령어, 프로그래밍까지 도달하게 됐다. 데이터 저널리즘에서의 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. 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. 영국의 통신사 로이터(Reuters)는 2012년 '불평등한 미국(The Unequal State of America)'이라는 기사를 시리즈로 제작했다. 부제는 '미국의 수입 불평등에 대한 정부의 역할'이다. 이 시리즈는 부유층과 빈곤층의 격차를 보여주기 위해 지니계수와 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. 미국의 비영리 탐사보도 매체 프로퍼블리카(ProPublica)는 '처방 확인(Prescription Checkup)'이라는 뉴스 어플을 만들었다. 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. 정보공개법의 확대, 공공 데이터 개방, 오픈소스 증가 등으로 기자가 현장에 나가지 않고도 활용할 수 있는 데이터가 많아졌다. 이때문에 국내에서도 데이터를 이용한 기사들이 많이 나오고 있다. KBS의 데이터룸: KBS데이터 저널리즘팀은 2017년 살충제 계란 파동 이후 관련 데이터를 시각화 해 조회할 수 있는 프로그램을 만들었다. 이를 이용해 살충제 달걀과 살충제 달걀 농장을 검색할 수 있다. 뉴스타파의 데이터: 뉴스타파 데이터팀은 대한민국 국회의원 정책자료집을 분석해 정부자료나 다른 연구기관의 자료를 베껴 정책자료집을 만든 전,현직 국회의원들을 공개했다. YTN의 데이터저널리즘:YTN 데이터 저널리즘팀은 지리산에 방사한 반달가슴곰들의 위치 데이터를 분석해 보도했다. SBS의 마부작침: SBS데이터저널리즘팀 '마부작침'은 최초로 한국외래생물정보시스템의 데이터를 전수 조사해 보도했다. 서울대 한규섭 교수팀의 폴랩(pollab): 폴랩은 중앙일보와 함께 문재인 대통령의 공식발언 17만자를 분석해 보도했다. 저널리즘 빅데이터 로봇 저널리즘 데이터 분석 분석가 공공 데이터 KBS의 데이터룸 뉴스타파의 데이터 YTN의 데이터저널리즘 Archived 2017년 12월 24일 - 웨이백 머신 SBS의 마부작침 알렉산더 벤자민 하워드. 《데이터 저널리즘-스토리텔링의 과학》. 한국언론진흥재단.  “왜 ‘데이터 저널리즘’인가?”. KBS. 2015년 3월 1일.  신동희. “데이터 저널리즘에 대한 소고”. 《한국조사기자협회 2014년 '조사연구' 제26호》.  김재연. “[IT 칼럼]미국에서 부상하는 ‘데이터 저널리즘’”. 주간경향.  “왜 ‘데이터 저널리즘’인가?”. KBS. 2015년 3월 1일. 2017년 12월 24일에 원본 문서에서 보존된 문서.  신동희. 《컴퓨테이셔널 저널리즘》. 커뮤니케이션북스.  신동희. 《빅데이터와 언론》. 커뮤니케이션북스. [깨진 링크(과거 내용 찾기)] 강종구. “독자는 왜 데이터 저널리즘 콘텐츠를 안 볼까”. 미디어오늘.  “The Unequal State of America: a Reuters series”. Reuters.  안홍욱. “공공데이터의 소통과 공유, 그리고 언론”. 《삼성언론재단》.  “Prescriber Checkup”. 《ProPublica》. 2017년 12월 8일에 원본 문서에서 보존된 문서.  “김진희, 임종섭. (2016). 데이터 뉴스의 특성과 개념 정의에 대한 연구. 커뮤니케이션 이론, 12(2), 47-88.”.  “최윤원. (2015). “데이터 없이 진실을 얘기하긴 어렵다”. 방송기자, 24, 34-35.”.  “KBS의 데이터룸”. 《KBS》.  “[데이터] 3곳 추가돼 52곳, ‘살충제 달걀’ 조회 한눈에”. KBS.  “살충제 성분 달걀 조회”. KBS. 2017년 9월 21일에 원본 문서에서 보존된 문서.  “살충제 성분 달걀 농장 지도”. KBS. 2017년 9월 21일에 원본 문서에서 보존된 문서.  “뉴스타파의 데이터”. 《뉴스타파》. 2017년 12월 13일에 원본 문서에서 보존된 문서.  “[국회개혁]19대 의원 표절 정책자료집 명단 공개”. 뉴스타파. 2017년 12월 6일에 원본 문서에서 보존된 문서.  “YTN의 데이터저널리즘”. 《YTN》. 2017년 12월 24일에 원본 문서에서 보존된 문서.  “데이터로 추적해본 지리산 반달가슴곰”. YTN.  “SBS의 마부작침”. 《SBS》.  “[마부작침] 종(種)의 종말 ③ : 외래생물 80%, 어디서 왔는지도 어디 사는지도 모른다”. SBS 뉴스.  “‘일자리’에서 ‘북한’으로 강조어 바뀌었다... 문 대통령 100일 말말말”. 《중앙일보》.