데이터 저널리즘

전승희, 이상윤, 정유진

뉴스젤리(http://newsjel.ly/)

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CONTENTS

1. 데이터 저널리즘 개념

잡기

Ⅰ. 내부적이해2. 데이터저널리즘과정

알기

3. 데이터저널리즘미래찾기

Ⅱ. 외부적기회

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1. 데이터 저널리즘 개념잡기

내부적이해

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협의의빅데이터특성

빅데이터시대, 빅데이터란?

데이터1. 자원-빅데이터: 비정형의텍스트, 동영상, 음성, 센서, GPS 등과DB기반의고객데이터, 거래데이터등

2. 기술-데이터처리·축적·분석기술: (Hadoop, NoSQL, 등) 대량의데이터를효율적으로처리, 분석하기위한기술

3. 인력-인재·조직: (데이터사이언티스트등) 빅데이터로부터의미있는정보를추출하기위한인재나조직

광의의빅데이터특성

<노무라연구소(2012), ‘빅데이터 시대 도래’, IT 프론티어 3월호>

방대한크기

(Volume)

형태의다양성(Variety)

빠른생성속도(Velocity)

2020년예상디지털데이터양= 40Zb(전세계모래수의57배)

정형: DB, 스프레스시트반정형: XML, HTML 비정형: 이미지, 동영상,

2011년기준하루동안발생하는트윗양, 5000만건

1. 데이터 저장기술 발달: 디지털 기술과 장치의 발달로 인해 모든 사건에 대해 디지털 기록이 가능해짐

2. 경제적 타당성 증가: 1980년대에는 1GB에 10억이상 들던 메모리가격이 2010년에 들어 100원 미만으

로 떨어짐3. 데이터 처리기술 발달

: 분산병렬처리기술의 발달로 합리적인 시간 안에 데이터 분석이 가능해짐

빅데이터출현배경

일반적인 데이터베이스 SW가 저장, 관리, 분석할 수 있는 범위를 초과하는 규모의 데이터(매킨지.`11)

빅데이터정의

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빅데이터의 종류와 활용분야

1. 정형데이터 : 고정된 필드에 저장된 데이터ex) 관계형 데이터베이스 및 스프레드시트 등

2. 반정형데이터 : 고정된 필드에 저장되어 있지는 않지만 메타 데이터나 스키마 등을 포함하는 데이터ex) XML이나 HTML, 텍스트 등

3. 비정형데이터 : 고정된 필드에 저장되어 있지 않은 데이터ex) 텍스트 분석이 가능한 텍스트 문서 및 이미지/동영상/음성데이터 등

빅데이터의종류

빅데이터활용분야

빅데이터 선별/수집 빅데이터 분석 빅데이터 활용

빅데이터

정형/반정형/비정형데이터

반정형데이터

비정형데이터

현실 반영정보

·실시간 정보

미래 예측

숨은 니즈발견

리스크 경감

맞춤형서비스

실시간 대응

패턴의우연성/지속성 구분

새로운 정보의왜곡/실제여부 판단

일상/위기상황 판단

호불호 맥락 파악

실시간 감지/대응체계 구축

큐레이션 핵심사항 빅데이터 활용분야텍스트 마이닝,

소셜 네트워크 분석, 기계학습, …

수치분석,데이터 마이닝

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빅데이터와 저널리즘의 상관관계빅데이터와저널리즘의필연적만남

기존저널리즘vs 데이터저널리즘

빅데이터의 가능성- 컴퓨터의보급으로

다양한데이터가폭팔적으로생성

- 분석기술의개발이후빅데이터가가지는가치의급상승

저널리즘의 역할과 한계- 다양한 미디어의 등장- text형식의 보도-중심

저널리즘으론 ‘언론의본연에 역할’을 수행하기 힘듬

시너지효과

저널리즘정의

라틴어의‘diura(나날의간행물)에서유래.언론활동이나그러한활동을하는직업분야를뜻하는말.매스미디어를이용하여공공적인사실이나사건에관한정보를취재보도하고, 이에관한의견제시등의논평을하는활동을이른다.그중에서도특히시사적문제나사실에대한뉴스등을취재편집하여매스커뮤니케이션매체인신문, 잡지, 방송등을통해보도, 논평해설등을사회공중에전달하는활동,또는이러한활동을전문적으로하는직업분야를말한다.

객관적저널리즘[ objective journalism ]

객관주의언론이라고도불리며, 이전까지판을쳤던정론지와황색지에대한반발에서발생했고, 기자가사건을보도할때사실의전달에만충실하며기자자신의주관이나의견·논평은철저히배제해야된다는입장또는주의의언론사조

심층보도저널리즘[ depth reporting journalism ]

기존의객관적저널리즘(objective journalism)에반대하여, 주어진사건들을피상적으로보도하지말고사건의뒤에숨겨져있는정보, 즉그배경원인등에관한것들도파헤쳐깊이있게다루자는언론의한가지경향내지는사조.

뉴저널리즘[ new journalism ]

보도를중심으로한언론사조의한가지로서기존의전통적이고객관적인저널리즘에단편성· 피상성등을비판하면서, 그대신사건을보다구체적으로그리고때로는기자의주관이나의견을곁들여심층적이고해설적으로보도하자는언론사조

데이터저널리즘[ data journalism ]

뉴미디어의등장으로방대한양, 빠른생성속도, 다양한형태의빅데이터가쏟아져나오기시작하면서데이터를기반으로데이터를분석하여특정사회현상이나사건을심층적이고해설적으로보도하는형태로새롭게부상하고있는언론사조.

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데이터-중심 저널리즘

데이터-중심저널리즘의What과How, 그리고Why

데이터저널리즘의원천, 빅데이터

공공데이터- 공공기관이직무상전자적방식으로처리· 작성· 취득해관리하고있

는부호 · 문자 · 음성 · 음향 · 영상등으로표현된모든종류의데이터

민간데이터- 공공기관외에트위터· 페이스북· 카카오톡등의소셜미디어와포털

데이터등으로생성되며, 대체로비정형형태를띄는데이터기타데이터- 기업에서공개한데이터나사건· 사고관련데이터( 예 : 위키리크스)

“새로운 소식을 접하게 되면 사람들은 더많은 것을 알고 싶어 합니다. 당연히 기자들은 이와 관련된 데이터를찾는 직업에 들어가야죠. 중요한 뉴스가 발생했는데 단순히 일어난 소식만 전하는데 그쳐서는 안 되니까요.”

사이먼 로저스(데이터에디터)

빅데이터 프리툴즈

파이어버그, 스크리퍼, 스크리퍼위키

분석 및시각화

정보의홍수시대 인터렉티브인포그래픽, 인포그래픽스

대략적인 데이터 저널리즘의 흐름데이터 저널리즘의 특징은1) 직관적 2) 개인화 3) 인터렉티브 4) 통찰(insight)로 표현된다.

어떻게 데이터 저널리즘이 가능할까?

왜 데이터 저널리즘이 중요할까?

현재까지는 받아쓰기 저널리즘의 형태가 강했다. 그러나 뉴 미디어의 등장 등으로 뉴스소비의 패러다임이변화하면서 저널리즘의 역할을 수행하기에 받아쓰기 저널리즘은한계가 있었다. 데이터 저널리즘을 통해서 핵심정보와 가치, 통찰력을 제공할수 있다.최근에는 언론사별 데이터분석팀이 설치되는 동향을 보인다.

data filtervisuali

zestory

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사례로 보는 데이터저널리즘데이터-중심저널리즘의선구사례

데이터 저널리즘의 첫 사례(1821, 가디언지)맨체스터에 있는 학교들의 학교당 비용과학생의 수를 목록화한 표공식적으로 발표된 숫자보다 훨씬 많은 자유 교육을 받는 실제 학생들의 수를 보여줌

초창기 유럽 사례(1958)영국 육군에 대한 의료 서비스 개선을 옹호하기 위해 그래픽을 사용각 달의 사망자 수를 나타내며, 죽은 이들의 절대 다수가 총상보다 질병에 걸려 사망했다는 것을 강조함.

CAR은 1952 년에 CBS에서 대통령 선거의 결과를 예측하기 위해 최초로 사용됨. 1960년대 이후로 (주로 미국을 기반으로 조사하는 저널리스트들이 과학적으로 공공 기록 데이터베이스 분석하여 독립적으로 모니터링하는 방법을 추구하고 트렌드 파악과 일반적인 지식이 틀렸음을 증명하며, 공공단체들과 법인들의 불법적인 행위를 드러내는 것에 주력. 1. 디트로이드 폭동관련 기사 사례(Philip Meyer)

- 디트로이트에서 일어난 1967 폭동에 대해 기사의 오류 지적, 이 폭동에 참가했던 사람들은 덜 교육받은 남부인들 뿐만이 아니라는 것을 보여줌.2. 주요 금융 연구소의 제도적 인종차별 폭로 사례(Bill Deadman)

- 1980년대, 주요 금융 연구소들의 제도적 인종 차별을 폭로함. 3. 그 외

-Steve Doig는 결함이 있는 도시 개발 정책과 관행들의 영향력을 이해하기 위해서 1990년대 초의 '허리케인 앤드루'의 피해 패턴 분석하여, 데이터-주도를 통한 가치 있는 공공 서비스를 초래했고, 영예 기자상을 수상.

CAR도입

"컴퓨터-활용 보도" 더욱 향상된 뉴스를제공하기 위해 데이터 수집과 분석을

위해 컴퓨터를 사용한 체계적 시도

사례로 보는 데이터저널리즘데이터-중심저널리즘의개막사례

Wikileaks 폭로

2010년 8월, 미국 외교 전문 및 아프간 무전 기록관련 아프가니스탄 전쟁 기밀문서 9만1천여건을 공개한 사건

가디언은 우선 ‘급조 폭발물(IED)’이라는 키워드를 검색해 데이터베이스를 구축했다. 그리고 IED 공격이 어떤 지역에서 발생했는지 그리고 희생자 수는 어느 정도인지 등을 집계해서 이를 지도 위에 표시했다. 이지도 한 장이 아프가니스탄에서 벌어진 참혹한 전쟁의 실상을 일목요연하게 드러냈다. 가디언은 이 지도를 전면에 내걸고 수많은 분석 기사를 쏟아냈다.

(출처: http://iizi.tistory.com/115)

이후, 데이터 저널리즘적 접근을 강화한 탐사보도 전문 언론Propublica는 공립학교의 AP수업 이수율과 각 지역의 소득을연계하여 분석한 The Opportunity Gaps과 같이 데이터속에 가리워졌던 사회적 의미와 새로운 이야기를 보도하는역량을 선보임으로 데이터 저널리즘을 발전시키고 있다.

출처: (iizi.tistory.com)newsjel.ly

2. 데이터 저널리즘 과정알기

내부적이해

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데이터저널리즘 과정(가디언사)

뉴스속보

보내온 데이터

되풀이되는사건들

탐색될만한이론들

데이터 수집스프레드시트화

데이터계산 수행

결과물도출

비교하거나 변화를보여줄 것들

데이터가 의미하는 것이 무엇인가

다른 어떤 데이터와 함께 사용될 것인가

잘못된 포맷의데이터거르기

셀 병합

불필요한데이터 거르기

다른 기준으로 측정된 데이터 수정

필요시 재계산

결과물의 신뢰성확인 자체 그래픽 팀

비즈 툴

구글 퓨전 테이블

출판

스토리

http://www.theguardian.com/news/datablog/2011/apr/07/data-journalism-workflownewsjel.ly

데이터저널리즘 과정데이터저널리즘의7단계팁 (Tips in 7 Steps)

가설설정

데이터 활용방안 모색 데이터 형식 변환/통일

데이터 정리 & 필터링 데이터 연산 데이터 출력

정보수집가설설정

독자Needs 파악이먼저!

수집된정보를통해주제를찾아야!

정보 소스1. 기존 자료 활용:- 공식 소스: 예로 정부 기관, NGO- 비공식 소스: 예로 개인 운영

2. 필요 자료 생성:- 오픈 소스: 사용자가 정보 제공 및 수정- 설문지: 선별적 정보 수집

유의 사항:1. 데이터의 시사점, 용도 생각

2. 비교, 대조 할 것이나 변화를 포착

3. 같이 활용 할 수 있는 데이터 모색(보완, 비교, 변화)

“천연” 데이터는1. 양이 방대2. 다양한 형식으로 존재

그래서1. 데이터 베이스로 관리 (저장, 검색 및수정 수월)2. 형식 통일 (검색, 수정, 비교와 연관성 계산하기 좋은 형태로 주로 스프레드 시트)

형식 통일된 데이터에도1. 편견, 오류 존재2. 불필요한 정보 존재3. 부족하거나 추가하면 좋을 정보 삽입기회 존재

그래서1~3. 스프레드 시트 속에 있는 데이터 수정하여 청소 및 정화함

정화까지 된 데이터는 정확한 분석이 가능

데이터 분석 방법 2가지1. 통계학적 변수간 연관관계 추산2. 데이터를 시각화하여 상관관계 유추

데이터 출력할 때 유의 사항:

본인과 거리 멀고 추상적으로 느낄 수 있는 정보를 실감/체감할 수 있도록 포장함

1. 시각화 (Visualize)2. 서술 (Narrate; Storytelling)3. 소통; 사회화 (Socialize)4. 인간화 (Humanize)5. 개인화 (Personalize)

6. 도구 및 프로그램 활용 (Utilize)

참고: “Inverted Pyramid of Data Journalism”, Paul Bradshaw, OnlineJournalismBlog.com

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데이터저널리즘 과정데이터저널리즘단계별Tools: 수집편

Data 수집 Data 출력Data 분석

1-a. “비가공” (천연) Data 수집:다양한 정보의 원천, 형식과 활용도

정보의 원천은 2가지:A. 기존 정보 활용:

• 국가 데이터 포탈 활용• 스크레이퍼 (scraper; 긁어 모으다) 도구 활용

B. 새 정보 수집:• 설문지 서비스 활용• 오픈 소스 크라우드 소싱 서비스 활용

1-b. Data 형식 통일:다양한 데이터의 원활한 비교 분석을 위해 자료 형식 통일

• 데이터 형식 변환기 사용

예) 미국: data.gov / 영국: data.gov.uk / World Bank Data API예) ScraperWiki (HTML 웹 문서 안에 있는 수치들을 Excel로 추출)예) Google Forms, Survey Monkey예) Silk (Wikipedia 처럼 대중이 실시간으로 데이터 추가및 수정 가능)

예) Mr. Data Converter (HTML, XML, JSON, MySQL, Ruby, PHP, Python 등 다양한 파일 형식간 상호변환)

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데이터저널리즘 과정데이터저널리즘단계별Tools: 분석편

Data 수집 Data 분석 Data 출력

2-a. 형식 통일된 Data 정화:데이터 상 오류나 편견, 불필요 정보 정리 (수정/제거/보완)

Google Refine

2-b. 정화된 Data 분석; 변수간 상관관계 파악데이터를 분석 방법은 크게 2가지:

A. 통계학: 스프레드 시트 활용해 변수간 연관성 연산 예) Excel, SPSS, SAS

B. 시각화: 도구로 데이터 시각화 후 직관적으로 변수들연관관계를 착안

예) Statwing

Refine: 원하는 항목으로 정보 분류하여 나열 해, 틀린정보 수정 가능.

Statwing: 선택한 변수들의 상관관계를즉각적으로 계산, 시각적으로표현.

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데이터저널리즘 과정3. 출력

인포그래픽(Infographic) : 시각화된 데이터를 표현하는 가장 효과적인 방법

1. 종류

1)목적에 따라: 제품 홍보, 변천과정, 프로세스, 비교, 사회적 이슈-> 모두 저널리즘의 항목으로서 표현 가능.

2)형태에 따라:

인터렉티브 (Interactive) : 사용자의 참여를 유도. 최근 패럴랙스 스크롤 페이지 (Parallax Scroll)를 많이 사용. *페럴랙스 스크롤: 마우스로 스크롤 하며 시간에 따라 화면이 전환되고동적인 그래픽을 보여주는 또 하나의 인터렉티브 표현 방식.

(예시자료: how search works.avi, why shouldn’t drink&drive.avi)이미지 (Image) 모션그래픽 (Motion Graphic) : 이미지가 움직이는 영상으로서,이해하기 쉽게 설명과 함께 설명 가능.

2. 전달 방법 : 스토리텔링.

시사하고자 하는 바를 이야기를 들려주듯 나타내는 방식으로, 일반 정형화된 기사보다 이해가 쉽고 공감대를형성을 효과적으로 나타내는 방법.

1)명확한 메시지 (Message)2) 갈등 (Conflict)3) 플롯 (Plot)4) 감각적 경험 (Experience)5) 스토리의 진실성 (Trust)

4. 좋은 인포그래픽을 위한 7가지 능력

경험 관찰력 작성력 공감력 정보력 스토리 전달력

3. 인포그래픽 프로세스

관찰 → 상상하기 → 그리기(기록,정보 등) → 정의하기 → 연결하기(상징, 은유, 스토리텔링) → 표현하기(디자인)

*데이터 공유와 이로 인한 독자와의 소통은 가장 중요한 요소*일반 문서에서 트위터와 페이스북 같은 사회관계망 서비스(SNS) 데이터도 참고+ 독자의 목소리 . 독자의 참여 -> 더 좋은 인포그래픽 만드는데 중요.이상적인 시각화란 단지 명확하게 의사를 전달하는 데 머물러서는 안 되고 보는 사람을 집중하게 하고 참여하게 만들어야 한다.-Wikipidia“한 장의 그래프가 독자들에게 훨씬 더 많은 이야기를 전달할 수 있다.” -사이먼 로저스 가디언 데이터 블로그 에디터

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데이터저널리즘 과정3. 출력

인포그래픽(Infographic)

“Water Down”오염된 물들로 인한 심각성을 알려주는 인포그래픽으로, 물의 원천의 설명과 지역별로 안전한 물을 섭취하는 분포도로 상대적으로 부족한 아프리카의 물 부족 상태를 보여주고 깨끗한 물을 마시지 못하는 인구와, 물이오염된 원인으로 사람들이 받는 악영향, 그 중에서도 어린이들이 받게 되는 피해로 심각성을 스토리텔링 방식으로 차근히 풀어놓은 사례.

“The World of Chocolate”‘전세계의 초콜릿’ 이라는 주제와 일맥상통하는 초콜릿을 이용한 세계지도와, 코코아

열매의 주요 수출입 흐름을 지도에서 각 국가별로 얼마나 많은 양이 거래되는지'ton'의 단위로 큰 숫자로 보여줘 알기쉽다.

그리고 총 거래되는 양을 큰 텍스트로 보여줘 정리를 한다.그 밖에 코코아 생산국과 가장 수입을 많이 하는 국가, 년도별 코코아 가격을 보여주

는 코코아 열매의 세계적인 거래에 대해 총체적이면서 간단하게 다뤘다.

데이터저널리즘 과정3. 출력

인터렉티브 인포그래픽(Interactive Infographic)

뉴욕타임즈 웹 기사 中미국내 와이너리가 그들의 다양한 지리적 특징과 날씨의 패턴에 따라 성장함을 보여주는 기사로, 전체적인 미국 지도를 인터렉티브하게 나타내어 년도별로 도시별 와이너리 분포도를 보여주고, 아래쪽엔 각 주별 시간(연도)별 와이너리의 증가를 보여주는 설명을 넣어 그 도시의 와이너리가 성장하게 된 이유를 알려준다. 데이터 저널리즘을 효과적으로 보여주는 좋은 예시라고할 수 있다.

http://www.nytimes.com/interactive/2013/07/07/business/a-nation-of-wineries.html?ref=multimedia&_r=0

데이터저널리즘 과정3. 출력

인터렉티브 인포그래픽(Interactive Infographic)

‘Women’s Political Rights Around The World’암스테르담의 러스트렙의 리지 말콜름(Lustlab’s Lizzie Malcolm)이 전세계적으로 정치권과 선거권을 위해 싸워온 긴 역사를 보여주는 인터렉티브한 인포그래피를 만들었다.세계지도에 상단 년도 바(bar)를 좌우 드레그로 조절하면 시간이 지남에 따라 노랑색, 빨강색, 파란색으로구분되어있는 항목에 따라 변화와 분포도를 보여준다. 원하는 국가를 클릭하면 해당 국가의 여성인권에 대한 정보를 또 하나의 인포그래픽으로 보여준다.

http://777voting.com/newsjel.ly

3. 데이터 저널리즘의 미래찾기

외부적기회

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데이터저널리즘해외Players

데이터저널리즘관련 기관/행사

1. 해외 기관:

A. 언론사 (우수한 예시) (출처: iizi.tistory.com):

가디언 (www.theguardian.com/data, www.guardian.co.uk/news/datablog):영국 주요 일간지 가디언은 유럽지역에서 데이터 저널리즘을 선도하고 있다. 사이먼 로저스가 이끌어온 가디언의 데이터 저널리즘은 데이터 심층 분석을 기반으로 고품질 뉴스 콘텐츠를 지향한다. 가디언은 활용된 데이터를 공개하는 정책을 유지하고 있으며, data set는 guardian data와 data blog에 축적되고 있다.

Propublica (www.propublica.org/investigations/www.propublica.org/tools/): 데이터 저널리즘에 특화된 비영리 저널리즘. 심층 보도를 강화함으로 메이저 뉴스 콘텐츠를 1년에 3~4개 꼴로 생산한다. 가디언과 같이 data set를 공개하는 정책을 고수한다. 방대한 양의 분석 결과를 인터렉티브 요소를 극대화한 인포그래픽으로 기사화 한다.(http://projects.propublica.org/schools/ 참고)

BBC (www.bbc.co.uk):대표적인 공영 방송사인 BBC는 Data journalism 파트를 Visual Journalism 분야로 접근하고 있다. 데이터 분석의 시각화 방안으로 인터렉티브 요소를 가미한 영상 및 그래픽을 주로 활용한다.

뉴욕타임즈 (data.nytimes.com/):뉴욕타임즈는 심층적인 데이터 분석보다는 인포그래픽에 중심을 두고 있다. 2012 미국 대선에서 데이터 저널리즘과 인포그래픽 기반의 선거보도 서비스를선보였다. Propublica와 함께 미국 지역 데이터 저널리즘을 선도한다.

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데이터저널리즘해외Players

데이터저널리즘관련 기관/행사

European Journalism Centre {EJC}: 데이터 저널리즘 프로젝트를 포함해 전반적으로 저널리즘 소식 및 서비스 제공; 교육, 행사 정보, 최신 소식, EU 나라별 언론 사항 등 (ejc.net/)

Knight News Foundation: 디지털 언론 진흥 대회 매년 운영, 언론 혁신의 중추(www.knightfoundation.org/)

National Institute for Computer-Assisted Reporting {NICAR}: 미국 “수사보도언론인 협회 (IRE)”에 소속된 “컴퓨터 동원 보도” 관한 서비스 및 교육 제공(www.ire.org/nicar/)

OKFn : 영국에 근거를 두며, open data 운동을 펼치고 있는 Open Knowledge Foundation은 공공데이터 개방의 필요성과 활용을 촉진하기 위한 프로젝트를꾸준히 진행하고 있다. EJC와 함께 Data Driven Journalism 프로젝트를 이끌고있다.

공식 미국 정부 (data.gov), 영국 정부 (data.gov.uk), 세계은행(data.worldbank.org/node/9)

사설 자료: 위키리크스 (wikileaks.org/), 가디언 (www.theguardian.com/data), Propublica (www.propublica.org/investigations/)

1. 해외 기관:B. 재단 (출처: iizi.tistory.com):

C. 데이터 출처:

D. 도구 개발자 (참고): 구글 (온라인 프로그램 & 서비스), IBM, Infogr.am, Datawrapper 등 다수

데이터저널리즘해외Players

데이터저널리즘관련 기관/행사

2. 대학 연구실:

University of Dundee: “Data Science” MSc = 석사(http://www.computing.dundee.ac.uk/study/postgrad/degreedetails.asp?17)

Columbia University: Tow Center for Digital Journalism = 디지털 저널리즘 특화 (http://towcenter.org/)

데이터 저널리즘 어워드: 데이터 저널리즘 작품만 취급하고 수상, 2회만 진행된신생 (http://www.globaleditorsnetwork.org/dja/)

Knight News Challenge: 디지털 언론 진흥 대회로 언론계 발전 중추적 역할/다양한 예시 참고 가능, 2007년 시작 (https://www.newschallenge.org/)

The Opportunity Gap: Propublica 주관 교육 (projects.propublica.org/schools/)

CAR Conference: NICAR와 IFE주관 Computer Assisted Reporting = 컴퓨터 동원 취재 기술적 방법 회의, 기술적 내용 상당(http://www.ire.org/conferences/nicar-2013/)

Global Investigative Journalism Conference: 장기 조사적 저널리즘 회의, 기자탐문 방법과 예시 제공 (gijn2013.org/)

3. 행사:

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데이터 저널리즘 해외 Players

데이터저널리즘관련 기관/행사

4. 특화된 웹 사이트:

A. 데이터 저널리즘datajournalismhandbook.org : 책 형식으로 데이터 저널리즘 의 총체적 설명 및 예시 제공www.datadrivenjournalism.net/ : 데이터 저널리즘 관한 최신 소식, 행사와 예시 자주 업데이트www.datajournalismblog.com/data-events/ : 데이터 저널리즘의 최신 행사와 예시 블로그gijn.org/tag/data-journalism/ : 데이터 저널리즘 관한 자체 기사 소량 기재blog.okfn.org/category/data-journalism/ : 데이터 저널리즘 다양한 소식 블로그, 정리 부족

B. 데이터 활용 방법 (기술적)http://schoolofdata.org/

C. 온라인 저널리즘http://onlinejournalismblog.com/

5. 참고 웹문헌:

http://de.slideshare.net/escacc/data-driven-journalismperiodisme-de-dades?from_search=6http://www.slideshare.net/datasciencekorea/5-24535594http://www.slideshare.net/visualisingdata/the-8-hats-of-data-visualisation?ref=http://onlinejournalismblog.com/2011/07/13/the-inverted-pyramid-of-data-journalism-part-2-6-ways-of-communicating-data-journalism/

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데이터 저널리즘 해외 Players

데이터저널리즘관련 기관/행사

6. 참고 논문(2/2):

Zvi Reich. (2008).HOW CITIZENS CREATE NEWS STORIES The ‘‘news access’’ problem reversed. Journalism Studies, Vol. 9, No 5, 2008, 739758.

Edward Segel and Jeffrey Heer. (2010). Narrative Visualization: Telling Stories with Data. IEEE TRANSACTIONS ON VISUALIZATION AND COMPUTER GRAPHICS, VOL. 16, NO. 6, NOVEMBER/DECEMBER 2010.

Julian Ausserhofer & Axel Maireder. (2012). NATIONAL POLITICS ON TWITTER: Structures and topics of a networked public sphere. Information, Communication & Society Vol. 16, No. 3, April 2013, pp. 291–314.

Jessica Hullman & Nicholas Diakopoulos. (2011). Visualization Rhetoric: Framing Effects in Narrative Visualization. IEEE TRANSACTIONS ON VISUALIZATION AND COMPUTER GRAPHICS, VOL. 17, NO. 12.

Mark Tremayne. (2004). THE WEB OF CONTEXT: APPLYING NETWORK THEORY TO THE USE OF HYPERLINKS IN JOURNALISM ON THE WEB. I&MC Quarterly Vol. 81. No. 2 Summer 2 137-253

Zvi Reich. (2008).HOW CITIZENS CREATE NEWS STORIES The ‘‘news access’’ problem reversed. Journalism Studies, Vol. 9, No 5, 2008, 739758.

Marcel Machill & Markus Beiler. (2009) THE IMPORTANCE OF THE INTERNET FOR JOURNALISTIC RESEARCH: A multi-method study of the research performed by journalists working for daily newspapers, radio, television and online. Journalism Studies, Vol. 10, No 2, 2009, 178203.

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데이터저널리즘의 전망

가능성

한계성1. 데이터의 개방 적극적, 공유 필요

‘언론과 시민이 보다 쉽게 정보에 접근할 수 있게’1)정부의 적극적 공공정보 개방을 통해 투명성을 높이고 언론과 시민이보다 쉽게 정보에 접근할 수 있게 하여 빅데이터를 활용한 데이터 저널리즘을 촉진하고 사회의 성숙도를 높여야 함.사실 상 정보를 얻고자 하는 곳에 가서 정보요청을 하면 구하기 어렵다거나 공개할 수 없다고 하는 것이 대부분. 정보를 회사 기밀 수준으로 관리 -> 많은 사람들이 효율적인 결과를 내기 위해 필요한 데이터들의 비공개로더 발전할 수 있는 부분도 정체되어 있음 유관 부처가 공공 데이터베이스플랫폼 지원을 해서 국민들이 필요로 하는 정보를 적극적으로 데이터로만들어 공개하고 이를 통해 데이터저널리즘의 가치를 전파해 나가야 함.

2) 정보가 옳은 데이터인지 확인하는 작업에서 더 많은 데이터가 필요로됨. 더 많은 데이터가 공개되어야 더 좋은 정보를 찾을 수 있음. 그 중에서어떤 정보를 정리해 보여줄 것인지를 선택.

1. 언론사의 경쟁이 심해지면서 좀 더 깊이 있고 좀 더 정확한 기사를 공급할필요가 커졌기 때문에 전망이 매우 밝음. 정작 기사를 크게 줄이고 인포그래픽을 강조하면 반가워하는 경우가 드물고, 기자에게 기사를 만들기보다 인포그래픽에 대한 정보를 모으는 데시간을 더 할애하도록 하면 섭섭한 감정을 드러내기도 한다. 하지만 시민들과의 협업을 통해 만들어가는 오픈 저널리즘, 인터렉티브 기술을 활용해독자의 이해도를 높이는 데이터 저널리즘 등 다양한 시도를 통해 미래를 향해 한 걸음 앞서 나가고 있다.하나의 사진이나 그래픽이 천개 이상의 단어가 표현하지 못하는 것을 전달하기도 한다.신문과 잡지, 블로그와 트위터, TV와 광고, 선거운동과 예술 매체에서 데이터의 리포팅과 스토리텔링의 수단으로 활발히 사용,실제 구글 조사팀에 의하면 지년 5년간 인포그래픽 사용이 20배로 증가.

2. "아이패드로 신문 발행 시 신규 독자 더 늘어나" 아이패드와 스마트폰의 등장으로 인포그래픽의 중요성은 더욱 높아졌다. 삼차원으로 구현한 인포그래픽은 독자에게 새로운 경험을 제공.뉴욕타임스는 데이터를 기반으로 한 인포그래픽이 과거의 신문 독자를 태블릿 환경에서도 여전히 독자로 잡아두는 역할을 한다고 함. 실제 현장에서 코로 냄새를 맡고 발로 뛰는 기사보다 단지 데이터를 이용해 경쟁력 있는 기사를 만들어내는 경우도 많아짐.

*근거 자료- 컨설팅 회사 올리버 와이먼이 출간한 'A New Digital Future for Publishers?'에 따르면 앞으로 수년 동안 컬러 터치스크린 디바이스가 급속히 늘어날 것이라는 전망. 이에 따라인터랙티브 신문/잡지 수요도 촉발될 것이라고. - 2014년 미국 기준으로 종이잡지 재 구독률은 통상 55%인데 인터랙티브 버전을 내면서 종이잡지와 똑같은 요금을 받을 경우 재 구독률이 64%로 9% 포인트 높아진다고 전망. 종이잡지만 재 구독하는 독자는 24%, 인터랙티브 잡지만 재 구독하는 독자는 21%, 둘을 결합한 번들 상품을 구독하는 독자는 19%. 셋이 포트폴리오를 형성할 것이라고 내다봄. - 종이신문 종이잡지만 낼 경우 신규독자 비중이 5%에 불과한 반면 인터랙티브 버전을 내면 이 비중이 15%로 10% 포인트 뛰는 것으로 예상.

상당히 정제된 데이터를 필요로 하고 고도의 기술과 인력이 뒤따라야 하는데 수익모델 부재로 쉽게 해결할 수 없는 상황,필요한 인력은 리서처와 데이터저널리스트, 프로그래머 이렇게3명이면 충분한데, 신문들은 경영 악화 때문에, 방송은 정치적인 이유로 탐사 보도팀을 두지 않거나 있던 팀마저 없애버리곤한다. 교육 현장에서 만나는 기자들은 데이터저널리즘과 탐사보도에대한 관심과 열정을 보이면서도 현실적인 어려움을 토로함.

“수많은 데이터의 바다에서 보물을 찾는 건 기자 개인의 노력과 전문가의 도움을 통해 가능하다”- 뉴스타파 리서치 팀 디렉터, 데이터저널리즘 연구소장 권혜진

2. 수익모델 부재

감사합니다.

전승희(s20101402@gmail.com)이상윤(al4mayor@gmail.com)정유진(star2eugene@gmail.com)help@newsjel.ly

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