뉴스젤리, 만들어지는 이야기
뉴스젤리, 데이터를 통해 새로운 뉴스 찾기
“데이터 저널리즘을 시각화하다 : Newjelly”
2011년 기준 하루 동안 발생하는 트윗 수 5000만건. 2012년 기준 1인 평균 3개의 SNS 계정 사용. 한 해 생성되는 디지털정보량은 약 1.8Zb(1조 8천억 기가바이트 — IDC). 향후 2020년 예상 디지털 데이터 양 40Zb (전세계 모래 수의 57배).
이미 지금도 충분히 깊고 광활한 정보의 바다. 경계선 없이 전 세계의 흐름을 통해 서로가 만나 새로이 융합되고 탄생하고 사라지고 발견되는 이 시장을 우리는 빅데이터라 부른다.
전 세계 여러 분야에서는 온라인 상의 데이터가 범람하는 시대를 맞이하기 위한 준비로 데이터 분산 처리 기술의 지속적인 발전과 더불어 이러한 급속도로 성장하는 데이터의 생성속도와 다양한 형태의 자원 그리고 그 규모에 대하여 데이터 저널리즘에 대한 많은 연구와 시도가 여러 기관 및 기업에서 이루어지고 있음을 심심찮게 접할 수가 있다.
저널리즘은 매스미디어를 이용하여 시사 문자 혹은 사실적 뉴스를 취재 편집하여 신문, 잡지, 방송 등의 매체를 통해 보도, 논평 해설 등을 사회로 전달하는 일련의 활동과 직업 분야를 이야기 하는데, 이는 사실 조금 더 심도있게 들어가자면 objective, new, depth reporting, data의 4가지 저널리즘 영역으로 나뉘어지게 된다.
우리가 뉴스젤리를 통해 이야기하고자 하는 부분은 바로 앞서 설명한 빅데이터를 기반으로 정형화 된 특정 자체 알고리즘을 통한 데이터를 일률적인 수치로 분석하여 특정 사회 현상이나 사건을 좀 더 심층적이고 해설적으로 보도하는 형태로 이야기를 풀어내는 데이터 저널리즘(data) 영역이다.
뉴스젤리가 다루고자 하는 이러한 데이터 저널리즘은 현 시대의 트렌드에 맞는 인사이트를 추출하기 위해서 빅데이터를 활용하고자 하는 것인데, 그 이유는 다음과 같다.
예를 들어, 정부와 공공기관이 미래의 전략과 통계를 내기 위해 노력하는 일련의 업무 과정에서 수많은 데이터들이 발생하게 된다. 이 자료가 원석인지는 알지 못한다. 앞전에는 일반적으로 특별한 목적을 갖는 개인에게만 도움이 될 수 있도록 정보공개를 허용했다면, 이제는 가치는 있지만 가공하기 힘든 데이터를 공개 오픈함으로써 그것을 수집하고, 새로운 인사이트를 발굴하고, 특정 알고리즘을 통한 수치로 재분석하여 우리가 놓치고 있거나 알고자 하는 양질의 콘텐츠를 2차적 3차적으로 생산하고 활용함으로써 파생되는 수 많은 기회가치가 존재하기 때문이다.
이러한 근거로 하여금 우리는 빅데이터와 저널리즘의 상관관계를 논리적으로 해명하고 이해하는데 도움을 주고 있음을 알 수 있는데, 특히 분석 기술 개발 이후 빅데이터가 가지는 가치가 급상승 할수록 다양한 미디어의 등장과 Text 형식의 보도 중심으로 ‘언론의 본연에 역할’을 수행하기 힘든 저널리즘의 역할 관계를 상호 보완 할 수 있는데, 바로 이러한 분석을 통해 얻어진 특정 인사이트를 시각화 한 것이 바로 뉴스젤리를 통해 만날 수 있는 인포그래픽이다.
이렇게 추출되는 데이터 저널리즘 중심의 인포그래픽의 특징은 ① 직관적이고 ② 개인화가 가능하며 ③ 인터렉티브 구현과 ④ 한눈에 그 의미를 파악할 수 있는 통찰(insight)로 나누어 질 수가 있다.
최근 발행된 뉴스젤리의 기사 중 재미로 보는 1994년 vs 2013년 주제에 대한 제작과정을 한번 살펴보도록 하자. (http://goo.gl/hRKyra) 우리는 이 주제를 선정하기 전 초 단위로 생성되는 ‘응답하라 1994’의 파생정보인 1994년도에 관련된 뉴스와 가장 기본적인 공공데이터 및 일정 기간 트윗 중심의 키워드 분석으로 그들이 이야기 하고자 하는 주요 핵심 키워드를 선별 후 여러 가지의 행태를 우선 파악을 하였고, 이러한 키워드를 중심으로 자체 알고리즘을 가진 분석기를 통해 데이터 수집과 분석을 진행하였다.
그 결과 가장 관심도가 높은 외모/서적/드라마/자동차/음악/휴대기기에 대한 1차적 선별 스프레드 시트를 토대로, 다시 2차적 세부 분석이 들어가게 되는데 이때의 분석을 위해 활용할 데이터 기준은 내부 분석팀과 전략팀의 세밀한 회의를 거쳐 그 범위를 산정하게 된다. 그 후 전반적인 스토리라인을 기획하고, 디자인 작업이 들어가게 된다.
우리가 독자에게 이러한 데이터 저널리즘을 쉽고 간결하게 전달하고자 선택한 방법은 3가지로 요약할 수가 있는데, 첫 번째는 앞서 말한 추출한 데이터를 시각적으로 표현하는 가장 효과적인 방법인 인포그래픽이다. 인포그래픽의 가장 큰 장점은 데이터 혹은 기업의 제품을 핵심적으로 간략하게 전달하는것에 매우 효과적이며, 데이터의 숫자와 메시지를 이용한 이미지 강조로 더욱 설득력을 가지게 되며, 무엇보다 공유의 확산이 빠르게 가능하다는 점이다. (실제로, 우리가 제작한 1994 인포그래픽은 게시 일주일만에 2,700여건 페이스북 / 500여건의 트윗 공유가 이루어졌으며, 3만 이상의 PV를 단기간에 도달하였다.)
두 번째는 인터렉티브(Date Visualization)로 (http://goo.gl/ToXYWR) 데이터 저널리즘을 통해 얻어진 인사이트를 중심으로 구독자(사용자)와의 상호작용을 기반으로 쌍방성을 나타내는 디자인이다. 이는 소비자가 직접 참여함으로써 디자인의 표현의도가 완성되는 것이 핵심이라고 할 수 있다.
마지막 세 번째는 스토리텔링이다. 실은 이 세 번째 요소는 우리가 찾고자 하는 데이터의 인사이트를 추출하는 과정에서 이미 발생되어 적용되어진다. 디지털 스토리텔링은 기존의 게임 영역 이외에도 현재의 넘쳐나는 빅데이터 시장에서 우리가 얻고자 하는 다양한 주제의 정보 분야에서 이미 활발하게 활용되고 있으며 그 과정에서 분석가와 소비자에게 빅데이터와 저널리즘의 자연스러운 매개체 역할을 제공 할 수 있을 것이다.
우리는 공공데이터 뿐만 아니라 주요 포털 및 소셜 채널에서 쏟아져 나오는 무수한 데이터들이 기존의 디지털 스토리텔링과 접목된다면 사람들의 생각에 관련한 또 다른 새로운 유형의 인사이트를 얻을 수 있고, 그것을 바탕으로 정보의 영향력과 커뮤니티와의 관계경로 탐색과 파악, 사회적 역할 등으로 추출하는 것이 가능할 뿐만 아니라, 특히 기관/기업에서 요구하는 리서치/통계 등 밀도 높은 데이터로써 활용 가치의 범위가 무한하다고 볼 수 있음을 가늠해볼 수 있다.
하지만, 이러한 공공데이터나 소셜데이터의 경우 직접적인 설문조사나 기사를 발행하는 이의 일편적인 개인적 관념이 들어가 있을 수 있기에 우리가 찾고자 하는 도출된 결과물들이 언제나 궁금해 하는 사항과 정확하게 맞아 떨어지지 않을 수 있는데, 이 위험성에 대하여 우리는 두 가지의 방식을 통해 상호보완을 할 수 있음을 알아야 한다.
첫 번째는 전문리서치 등의 기관과의 협업을 통해 좀 더 명확한 데이터를 발굴하거나 두 번째로 이미 녹여있는 스토리텔링을 통해 정보를 전달받는 소비자가 이미 정보에 대한 피드를 줄 수 있는 가정치를 염두해 두고서 함께 정보를 붙여 도출해 나가는 과정이라 할 수 있다.
뉴스젤리는 정부기관인 공공데이터 (www.data.go.kr), 글로벌 리서치 전문기업 서베이몽키 (ko.surveymonkey.com), 마케팅 전문 매거진 유니타스 브랜드(www.unitasbrand.com), 기부 플랫폼 스타트업 빅워크(bigwalk1022.cafe24.com) 등 주요 전문 기관/기업과 함께 좀 더 고도화된 데이터 저널리즘 영역으로 뻗어나가 명확하고 효율적인 정보의 활용과 선택을 위해 빠르게 다가오고 있는 미래지향적인 미디어 시장에 새로운 유형의 콘텐츠를 제시할 준비를 하고 있다.
