약력
현재 한국언론진흥재단 선임연구위원이다. 서울대 언론정보학과에서 언론학 박사학위를 취득하였다. 신문과 방송사에서 기자 생활을 했고, 포털에서 뉴스를 담당한 바 있다. 미디어 소프트웨어에 관심을 갖고 연구를 진행하고 있으며, ‘미디어로서의 봇(BOT)’(2016), ‘자동화된 사실확인(FACT CHECKING) 기술의 현황과 한계’(2017), ‘알고리즘화(ALGORITHMIFICATION)’(2018) 등 다수의 논문을 발표했다.
알고리즘과 미디어리터러시: ‘뉴스알고(NewsAlgo)’ 사이트 소개
다양한 미디어 속 뉴스는 어떤 기준으로 보여지는 걸까? 다양한 미디어에서 매일매일 넘쳐나는 뉴스들. 수많은 사람들에게 보여지는 포털 메인 화면에서 순서를 인공지능으로 정해 보여주면 문제가 없을까? 네이버, 다음, 구글 등 주요 뉴스 플랫폼의 기사들은 대부분 인공지능을 활용하여 이용자에게 자동으로 배열되고 있다. 하지만, 그 배열이 어떠한 기준에 따라 이루어지는지 잘 알려져 있지 않다. ‘뉴스알고’는 한국언론진흥재단에서 개발한 공익적 가치 기준에 따른 뉴스트러스트 알고리즘을 기반으로 만든 미디어 교육용 사이트다. 잘 알려져 있지 않은 뉴스 배열 알고리즘에 대한 개략적 이해를 돕기 위해 만들었다. 심층성, 균형성, 공정성 등 저널리즘 가치 기준을 어떻게 계산하는지 절차를 보여주고 실제 네이버와 다음의 기사들을 입력하면 그 기준에 따라 계산, 점수화해 보여준다. 이를 통해, 뉴스 배열 알고리즘이 어떻게 작동하는지를 이해하고 실습해 볼 수 있다. 자신이 직접 쓴 내용도 점수화해 볼 수 있으며 친구들과 그 결과를 비교해 논의할 수도 있다.
