이미 나온 뉴스를 다시 분석한다? 해외언론에 부는 '스트럭처 저널리즘'

IBM왓슨이 지난해 시범적으로 서비스한 '뉴스 익스플로러' 화면

미국 IBM의 연구소인 IBM왓슨은 지난해 여름 ‘뉴스 익스플로러’라는 뉴스 검색 사이트를 시범으로 내놨다. 뉴스 익스플로러는 온갖 뉴스를 전방위적 기준으로 짜 맞춰 배열하는 획기적인 뉴스 검색을 구현한다. 검색창에 ‘페데러’(Federer)라는 영어 글자를 ‘인명’으로 지정해 입력하면 화면 가운데 창에 페데러와 관련된 인물·기관·회사의 링크가 나타난다. 왼쪽 창에는 페데러 관련 뉴스가, 아래 창에 페데러 뉴스가 시간순으로 얼마나 분포되어 보도됐는지 보여주는 식이다.

한국언론진흥재단은 최근 발간한 ‘스트럭처 저널리즘, 데이터 저널리즘을 넘어서’에서 해외 언론사를 중심으로 불고 있는 스트럭처 저널리즘을 분석했다. 더불어 뉴스 익스플로러를 대표적인 스트럭처 저널리즘으로 꼽았다.


스트럭처 저널리즘이란 디지털 환경에서 기사들을 재구조화하고 상호 연결 관계를 찾아내 보여 주는 방식이다. 미국 컬럼비아대 언론 전문지인 ‘컬럼비아 저널리즘 리뷰’(CBR)는 스트럭처 저널리즘에 대해 “정보를 비트와 조각으로 쪼갠 후 다양한 방식으로 다시 섞고 짜 맞추는 저널리즘을 통칭하는 개념”으로 규정했다.

뉴스 익스플로러 외에도 미국 미주리대 레이놀드 저널리즘 연구소는 스트럭처 저널리즘을 위한 한 모델로 ‘스트럭처 스토리즈’라는 플랫폼을 만들었다. 미국 뉴욕타임스(NYT)는 스트럭처 저널리즘을 위해 ‘에디터‘ 프로젝트를 진행 중이며, BBC는 최근 스트럭처 저널리즘의 포부를 밝히는 선언문까지 발표했다. 워싱턴포스트(WP)의 ‘지식 지도’도 그런 시도의 하나로 분류된다.

스트럭처 저널리즘은 전 세계 미디어 산업의 화두인 데이터 저널리즘과 데이터의 이동 방향에서 대조를 이룬다.


데이터 저널리즘은 빅데이터나 스몰데이터에서 데이터를 추출해 자연언어로 기사를 만드는 방식을 말한다. 이에 비해 스트럭처 저널리즘은 자연언어로 쓰인 기사나 그래픽 속에 있는 정보를 데이터화해 상호 연계시키는 것에서 출발한다.

보고서는 스트럭처 저널리즘이 자연언어로 쓰인, 즉 전통적인 뉴스 플랫폼이 뉴스가 지닌 상호 연계성을 충분히 담아내지 못한다는데서 출발했다고 본다. 하지만 언론사가 생산한 뉴스 텍스트를 데이터로써 축적하거나 새로운 사건이나 정보와 관련해 재구성하는 기술과 방법이 발달하면서 뉴스 간 상호연관성과 맥락을 다시 파악할 수 있게 된 것.

보고서는 소비자의 시선을 끌지 못하고 잊힌 기사라도 상호 연관성을 파악하면 깊이 있고 맥락을 더 잘 파악할 수 있는 신선한 정보로 바꿀 수 있다고 보고, 이것이 스트럭처 저널리즘의 지향점이라고 말한다.

보고서 저자인 오세욱 서울시 미디어운영팀장과 김선호·박대민 한국언론진흥재단 선임연구위원은 “뉴스 익스플로러가 어떻게 발전할지 미지수지만 뉴스 익스플로러가 구글의 뉴스 검색서비스와 차원이 다른 뉴스 서비스를 제공할 가능성이 있다”고 했다.