뉴욕타임즈 디지털 구독자와 수익 증가

New York Times Hits 7 Million Subscribers as Digital Revenue Rises

By Edmund Lee, NYT

뉴욕 타임즈의 디지털 구독자가 7백만명을 넘었다는 기사가 있었다. 며칠전 온라인 구독 모델에 대한 자문 작성하면서 한 번 생각을 정리할 시간이 있었는데, 과연 온라인 구독 모델이 바람직한 비즈니스 모델인지에 관한 것이다. 뉴욕타임즈는 온라인 구독자 증가에 초점을 맞추었고 언제나 대표적인 사례로 언급되었다. 실제 결과도 좋은 것처럼 보인다.

그러나 걱정스러운 추세는 다음과 같습니다. 디지털 독자는 타임즈의 유일한 성장 비즈니스였습니다. 다른 모든 단위가 떨어졌습니다. 온라인 구독 수익이 34% 증가한 1억 5530만 달러, 인쇄판 구독은 3.8% 감소한 1억 4570만 달러였습니다. 그리고 한때 신문 사업의 원동력이었던 광고 매출은 7억 9,300만 달러로 30 % 감소했습니다. 팬데믹으로 인해 신문을 읽는 사람이 줄어들고 많은 기업이 마케팅 예산을 삭감하면서 이미 감소하고있는 광고 판매가 더 심해졌습니다. eng

But a worrying trend might be this: Digital readers were the only growth business for The Times. Every other unit fell. As online subscription revenue rose 34 percent, to $155.3 million, print subscriptions decreased 3.8 percent to $145.7 million. And advertising sales, once the lifeblood of the newspaper business, dropped 30 percent, to $79.3 million. The pandemic has cut even deeper into ad sales, which were already falling as fewer people read the paper in print and many companies cut their marketing budgets.

하지만 나머지 모든 부분에서 감소가 나타났다. 온라인 방향은 맞지만 팬데믹 영향으로 인한 것인지, 방향 자체가 잘못된 것인지는 아직 알 수 없다. 어차피 구독 모델은 모두가 추구하더라도 성공할 수 있는 것은 소수뿐이다. 오히려 좋은 종류의 독자를 잃어버리는 일일 수도 있다. 실제 종이를 보는 독자와 온라인 독자는 다르다. 이는 꼭 신문에서만 나타나는 현상은 아니라 오프라인과 온라인을 비교했을 때 전반적으로 나타나는 결과인 것 같다.

By |2020-11-15T14:18:58+09:0011월 15th, 2020|Media|0 댓글

구글의 자동 비디오 생성 실험

Experimenting with Automatic Video Creation from a Web Page

By Google Research

 

웹 페이지에서 자동으로 비디오를 생성해주는 구글의 URL2Video. 동영상을 보면 간단하게 이해할 수 있는데 웹 페이지 주소에서 디자인 요소를 추출하고 적절한 시간을 배치한 이후에 레이아웃에 맞춰 스타일을 뽑아내는 방식이다.

사레에서 확인할 수 있는 것처럼 커머스 분야에서 활용할 것으로 보인다. 다수 사람들이 정말로 텍스트보다 영상을 선호하는것인지는 여전히 잘 모르겠지만 적어도 사례에서 보여주는 디자인에서는 나쁘지 않아 보인다.

거창하게 인공지능을 이야기하며 기계 학습을 말하지만 MS 오피스에 들어있는 디자인 아이디어라는 것도 인공지능이다. 콘텐츠를 만드는 전체 과정에서 어떤 부분들이 이러한 기술을 활용해 자동화가 될 것인가. 다양한 소프트웨어가 이런 기술을 도입하면서 제작하는 과정이 간편해지는 건 좋은 일이라고 생각할 수도 있지만 어떤 의미로는 점점 먹고 살기 힘들어지는 것인지도 모르겠다.

 

By |2020-11-15T14:10:18+09:0011월 15th, 2020|IT|0 댓글

노-코드(No-Code) 세대

The No-Code Generation is arriving

Danny Crichton, by TechCrunch

노 코드 세대(No-Code Generation)이라는 말이 자극적인것처럼 들릴수도 있지만 이미 4-5년 전부터 주변 사람들과 항상 해왔던 이야기이다.

지난 2년 동안 우리는 광범위하게 (그리고 매우 부정확하게) “코드없는 플랫폼”이라고 불리는 전체 소프트웨어 클래스의 부상을 목격했다. 이러한 도구는 사용자가 일상 업무에서 컴퓨팅의 힘을 훨씬 쉽게 활용할 수 있도록 설계되었다. 이는 일종의 오브젝트 기능을 고려하여 가장 성공적인 디지털 광고 캠페인을 계산하는 것부터 컴퓨터 비전 라이브러리를 건물에 들어가거나 나가는 사람의 수를 계산하는 워크 플로에 통합하는 것부터 모든 것이 될 수 있다.eng

Over the past two or so years, we have seen the rise of a whole class of software that has been broadly (and quite inaccurately) dubbed “no-code platforms.” These tools are designed to make it much easier for users to harness the power of computing in their daily work. That could be everything from calculating the most successful digital ad campaigns given some sort of objective function, or perhaps integrating a computer vision library into a workflow that calculates the number of people entering or exiting a building.

컴퓨터사이언스 외 전공에서 학생들에게 코딩을 가르치는 방향으로 커리큘럼이 추가되었는데 개인적으로는 회의적이었다. 주변에 있는 컴퓨터 엔지니어 하는 분도 그런걸 왜 가르쳐야하는지 비슷한 의견을 준 적이 있다. 그런 것들이 다 솔루션으로 만들어지기 때문에 애매하게 배우는 것이 전혀 도움이 안 된다는 것. 꼭 데이터 분석을 파이썬으로 한다든지 모두가 스파크를 배워야한다든지 하는 건 아니지 않을까. 전문적 엔지니어링 영역으로 들어가면 또 이야기가 달라지기에 할 수 있는 범위에 집중하고 기본적인 이해에 기반하여 협업하는 방식이 좋은거 아닐까.

By |2020-10-27T16:43:01+09:0010월 27th, 2020|IT|0 댓글

GPT-3 아이디어

OpenAI API

OpenAI에서 새롭게 출시된 머신러닝 도구가 공개되고 나서 많은 사람들이 관심을 보였다. 엄청나게 큰 데이터를 통해 학습한 텍스트 생성 모델이라고 간단하게 설명할 수 있을 것 같다. 나는 열렬한 ML 신봉자는 아니었지만 GPT-3를 보면서 과연 어디까지 어떻게 활용할 수 있을까 생각해보게 된다. ML이 보편적인 기술이 되면서 이 기술을 어떻게 활용할지에 대한 상상력이 더 중요해지는 시기가 오는 것 아닌가. 트위터에서 GPT-3를 사용한 다양한 사례 중 몇 가지를 뽑았다.

By |2020-07-22T12:46:51+09:007월 22nd, 2020|IT|0 댓글

얼굴 기반의 범죄예측 알고리즘

Over 1,000 AI Experts Condemn Racist Algorithms That Claim to Predict Crime

By Janus Rose, Vice

얼굴을 기반으로 범죄여부를 예측하는 알고리즘을 제시하는 연구에 대해 많은 인공지능 전문가가 비판했다는 내용.

이 공개 서한은 하버드, MIT, 구글, 마이크로 소프트의 학계 및 인공 지능 전문가들에 의해 서명되었으며 출판사 스프링거에게 다가오는 논문의 출판을 중단 할 것을 요구했다. 이 논문은“80 %의 정확성”과“인종의 편견이없는”얼굴 사진만으로 범죄를 저지를 지 여부를 저자가 주장 할 수있는 시스템을 설명합니다.eng

The public letter has been signed by academics and AI experts from Harvard, MIT, Google, and Microsoft, and calls on the publishing company Springer to halt the publication of an upcoming paper. The paper describes a system that the authors claim can predict whether someone will commit a crime based solely on a picture of their face, with “80 percent accuracy” and “no racial bias.”

업데이트 한 뉴스에 따르면 네이쳐에 투고한 논문은 게제불가를 받아서 확인할 수는 없지만 가짜 프로필을 만드는데 얼굴이 왜 중요한지에 대해 생각해보다가 떠오른 기사. 하지만 동양에서는 얼굴을 가지고 판단하는 관상이라는 문화가 익숙하지 않은가? 연구와 관계없이 데이터가 있다면 유사한 아이디어로 한 번 시도해보고 싶은 내용이다.

By |2020-10-27T16:13:37+09:007월 21st, 2020|IT|0 댓글
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