[작성자:] haeyeop

  • 뉴스의 정의 변화

    Is your Instagram feed “news”? Depends on how you feel

    고민하던 주제와 유사한 연구. 최근 16~25세의 네덜란드 인스타그램 사용자 111명을 대상으로 그들의 뉴스 소비와 인스타그램 피드에 대한 반응에 대해 인터뷰한 연구다. 사용자들은 뉴스의 전통적인 정의를 이해하고 있었지만, 많은 사람들이 인스타그램에서 접하는 거의 모든 뉴스를 전통적인 가치에 부합하지 않거나 논쟁의 여지가 있거나 소셜 뉴스라는 이유로 “뉴스가 아니다”라고 일축했다는 내용이다.

     “무엇이 뉴스처럼 느껴지나요? 인스타그램 뉴스에 대한 젊은이들의 인식” 이라는 제목의 연구에서 네덜란드 학자 Joëlle Swart와 Marcel Broersma는 “뉴스다움”이라는 감각에 대한 이해에 두 가지 중요한 차원을 추가합니다. 이들은 특히 인스타그램의 뉴스를 살펴보고, 무엇이 뉴스인지에 대한 인지적 감각(우리가 뉴스라고 생각하는 것)과 정서적 감각(일상적인 미디어 사용에서 뉴스처럼 느껴지는 것) 사이의 관계를 살펴봅니다.

    스와트와 브로어스마는 16세에서 25세 사이의 네덜란드 인스타그램 사용자 111명을 대상으로 뉴스 소비에 대해 질문하고, 인스타그램을 스크롤하면서 자신의 생각과 감정을 이야기하는 모습을 관찰했습니다. 그 결과, 많은 젊은이들이 기존 뉴스를 거의 소비하지 않더라도 뉴스에 대한 전통적인 정의(예: 사실성, 중립성, 공공성)를 여전히 강하게 인식하고 있다는 사실을 발견했습니다. 하지만 이러한 인지적 인식과 인스타그램 피드에서 보고 있는 뉴스에 대한 느낌 사이에는 상당한 차이가 있었습니다.

    일부는 뉴스에 대한 이해의 차이가 거의 없는 것으로 나타났습니다: 이들은 전통적인 저널리즘의 가치에 부합하지 않거나 뉴스가 되기에는 너무 긍정적이거나 충분히 투명하지 않다는 이유로 인스타그램의 거의 모든 콘텐츠를 뉴스가 아니라고 일축했습니다. 하지만 많은 젊은이들이 뉴스에 대한 인식의 차이를 메우기 위해 다른 전략을 찾았습니다. 전통적인 뉴스는 ‘최신’ 또는 ‘긴급한’ 뉴스로, Instagram은 ‘논쟁적’ 또는 ‘소셜’ 뉴스로 분류하는 등 뉴스 내에서도 서로 다른 카테고리를 만들어 구분하기도 했습니다.

    또 다른 그룹은 친구, 콘텐츠 크리에이터, 밈, 일상적인 정치 이야기 등 모든 새로운 정보를 뉴스의 범주에 포함시켜 동질화하고 본질적으로 뉴스라고 불렀습니다. 또 다른 그룹은 뉴스를 재개념화하여 전통적인 가치를 개인과 오디언스 중심으로 재구성했습니다. 이들은 기존 저널리스트와 마찬가지로 관련성과 근접성이 뉴스를 정의하는 핵심 요소라고 말했지만, 관련성은 공적이기보다는 개인적이고 개별적이며 근접성은 지리적이기보다는 정서적이라고 생각했습니다. 그리고 객관성보다는 주관성이 더 바람직한 것으로 간주했습니다.

    전통주의자들을 제외한 모든 그룹은 전통적으로 뉴스가 좁은 의미로 생각되어 왔다는 것을 알고 있었음에도 불구하고 어떤 식으로든 인스타그램에서 뉴스처럼 느껴지는 것에 맞춰 뉴스의 정의를 바꾸고 확장하고 있었습니다. 스와트와 브로어스마는 자신의 작업을 뉴스로 표시하는 보다 인지적인 방법을 생각하는 데 익숙한 저널리스트들이 이러한 감성적 요소를 뉴스에 포함시키는 것은 간과할 수 있는 측면이라고 결론지었습니다.

  • PR 분야 AI 활용, Muck Rack 보고서

    PR professionals flock to AI tools
    Axios

    시각화가 인상적이기도 해서 남기는 글. Axios와 처음 공유한 새로운 Muck Rack 보고서에 따르면, 2023년 3월 이후 PR 전문가들의 제너레이티브 AI 사용은 두 배 이상 증가했다.

    설문 응답자의 72%는 AI가 업무의 질을 향상시켰다고 답했으며, 89%는 AI가 생산성과 속도를 향상시켰다고 답했습니다. … AI 도구 사용에 관심이 없는 응답자 중 43%는 결과물이 너무 예측 불가능하다고 답했고, 40%는 개인정보 보호에 대한 우려가 있으며, 3명 중 1명은 AI가 업무 개선에 도움이 될 수 있다고 생각하지 않는다고 답했습니다.

  • 2024 도서출판의 미래

    The Future of Book Publishing – 2024 and Beyond
    Andrew Rhomberg, Linkedin

    요즘 대학 교재를 살펴보면 출판 분야는 아에 빠져버리는 경우가 종종 있다. 이 글은 올해 초에 작성된 것이고, 어찌 보면 당연한 이야기를 담고 있지만 출판 분야 관심이 적다면 가볍게 읽어볼만하다.

    1. 인공지능 (AI): 인공지능은 출판 산업 전반에 걸쳐 깊숙이 영향을 미치고 있으며, 교육, 훈련, 자기계발 분야에서 특히 중요한 역할을 할 것으로 보입니다.
    2. 아마존: 아마존은 점차 로지스틱스와 광고 플랫폼으로 변모하고 있으며, 종이책과 전자책 판매에서의 영향력이 약화되고 있습니다.
    3. 오디오북: 오디오북 시장은 계속 성장하고 있으며, AI의 발전으로 인해 제작 비용이 절감되고, 접근성이 높아지고 있습니다.
    4. 산업 합병: 출판 산업에서는 대형 출판사들이 더욱 합병을 통해 규모의 경제를 실현하고 있습니다.
    5. 비용 압박: 종이, 잉크, 인쇄, 운송 비용의 상승이 출판 산업에 많은 압박을 주고 있으며, 이는 전자책 시장의 성장을 촉진할 수 있습니다.
    6. 글로벌화: 글로벌 시장에서 영어 책의 판매가 증가하고 있으며, 글로벌화 추세는 계속해서 출판 산업에 영향을 미칠 것입니다.
    7. 럭셔리 아이템: 고급판 책의 수요가 증가하고 있으며, 독특하고 매력적인 디자인의 책이 인기를 얻고 있습니다.
    8. 규모와 크기의 중요성: 큰 출판사와 소매업체가 시장에서 우위를 점하고 있으며, 규모가 더 큰 회사들이 더 많은 시장 점유율을 확보하고 있습니다.
    9. 스트리밍: 디지털 콘텐츠의 스트리밍이 증가하고 있으며, 이는 새로운 비즈니스 모델의 등장으로 이어질 수 있습니다.
    10. TikTok: TikTok과 같은 소셜 미디어 플랫폼이 출판 산업, 특히 영어판 책의 판매에 큰 영향을 미치고 있습니다.

    7번이나 10번 이야기가 조금 새롭게 느껴질 수도 있겠다.

  • 가짜뉴스 조사하기

    Asking people to “do the research” on fake news stories makes them seem more believable, not less
    Niemanlab

    미디어리터러시에서 흔히 이야기하는 방법은 정보를 직접 확인해보라는 것이다. 하지만 네이처 연구는 온라인에서 정보를 검색하는 행위가 잘못된 정보를 더 확산시킬 수 있는 가능성이 있다는 결과를 보여준다.

    연구는 단순히 온라인에서 정보를 검색하는 행위 자체가 잘못된 정보를 더욱 확산시킬 수 있다는 사실을 밝혔습니다. 사용자가 온라인에서 직접 정보의 진실성을 평가하려 할 때, 자주 저품질의 정보원으로 인도되어 오히려 잘못된 정보를 더 신뢰하게 되는 경향이 있다는 것입니다. 이는 검색 엔진이 때때로 저품질 정보를 반환할 때 더욱 두드러집니다.

    이런 현상은 ‘데이터 공백’이라는 용어로 설명될 수 있습니다. 이는 특정 검색어에 대해 신뢰할 수 있는 정보원이 부족하여, 자동적으로 저품질 또는 편향된 정보원이 상위에 노출되는 경우를 말합니다. 이러한 문제는 검색 엔진이 주로 사용되는 뉴스 평가 방식(SOTEN)에서 더욱 문제가 되는데, 이 방식이 실제로 잘못된 정보에 대한 믿음을 증가시키는 결과를 낳았습니다.

  • 구글 검색 품질 저하

    It’s not just you, Google Search really has gotten worse
    Mashable

    유료가 아닌 기사를 검색하려다보니 자세하지는 않은 내용이다. 생성형 인공지능때문에 구글 검색 품질이 나빠진다는 개별 경험담은 많았지만 실증 연구 결과는 처음이지 않나 싶다.

    독일 라이프치히 대학교, 바이마르 바우하우스 대학교, 확장 가능한 데이터 분석 및 인공 지능 센터의 연구진이 발표한 새로운 연구 결과에서 이 같은 사실이 밝혀졌습니다. 연구진은 “Google은 점점 더 나빠지고 있는가?”라는 질문을 던지며 1년 동안 Google, Bing, DuckDuckGo에서 7,392개의 제품 리뷰 쿼리를 조사했습니다.

    연구원들은 “특히 제품 검색에 대한 저품질 콘텐츠의 범람으로 인해 검색 결과에서 유용한 정보가 계속 사라지고 있다”는 보고를 토대로 연구를 진행했습니다. 제품 관련 검색어에 대한 응답으로 발견된 결과 중 상당수는 “노골적인 SEO 제품 리뷰 스팸”이었습니다.

    이 연구에 따르면 스팸 사이트는 매우 널리 퍼져 있으며, 사이트와 검색 엔진 간의 “끊임없는 싸움”에서 구글 순위 상단에 표시되고 있는 것으로 나타났습니다. 다시 말해, “검색 엔진은 SEO 스팸이라는 고양이와 쥐의 게임에서 지는 것 같다”는 것입니다.

  • 넷플릭스 어닝 시즌

    Netflix enters 2024 earnings season ahead
    Axios

    개인적으로 넷플릭스에 부정적인 편이었는데 치킨게임에 승리하고 있다는 소식이 들려오며 여러 긍정적인 뉴스가 이어지고 있다. 그래서인지 주가도 꽤나 상승했다.

    • 넷플릭스는 오늘 오후에 12월 31일로 끝나는 3개월 간의 실적을 발표하면서 공식적으로 할리우드 어닝 시즌을 시작합니다.
    • 지난 분기 예상보다 나은 가입자 증가는 가격 인상, 더 저렴한 광고 지원 계층, 비밀번호 공유 단속 노력이 효과를 거두고 있음을 시사합니다.
    • 이 회사는 이달 초 광고 지원 티어의 글로벌 월간 활성 사용자 수가 11월의 1,500만 명에서 현재 2,300만 명으로 증가했다고 밝혔습니다.
  • 고급 머신 인텔리전스(AMI) 비전을 위한 V-JEPA 아키텍처

    V-JEPA: The next step toward Yann LeCun’s vision of advanced machine intelligence (AMI)
    Meta

    LLM이 ‘인간 수준의’ 지능까지 갈 것인지, 아니면 다른 돌파구가 필요한지 여부에 관한 논쟁이 있다. Meta의 얀 르쿤은 새로운 아키텍처(‘V-JEPA’)를 제안하는데, 유아 포유류가 하는 행동을 보고 원인과 결과 및 물리학을 추론하는 것처럼, AI 모델이 방대한 양의 비디오를 보고 어떤 일이 일어나는지 학습하도록 하는 것이다.

    인간으로서 우리가 주변 세계에 대해 배우는 것의 대부분은, 특히 인생의 초기 단계에서는 관찰을 통해 얻게 됩니다. 뉴턴의 제3운동 법칙을 예로 들어보겠습니다: 유아(또는 고양이)도 테이블에서 여러 가지 물건을 떨어뜨리고 그 결과를 관찰하면 올라간 것은 반드시 내려온다는 것을 직감할 수 있습니다. 이러한 결과에 도달하기 위해 몇 시간 동안 교육을 받거나 수천 권의 책을 읽지 않아도 됩니다. 세상에 대한 정신적 모델에 기반한 맥락적 이해인 내적 세계 모델은 이러한 결과를 예측하며, 이는 매우 효율적입니다.

    “V-JEPA는 기계가 보다 일반화된 추론과 계획을 세울 수 있도록 세상을 보다 근거 있게 이해하기 위한 단계입니다.”라고 2022년 최초의 JEPA(Joint Embedding Predictive Architectures)를 제안한 Meta의 부사장 겸 수석 AI 과학자 얀 르쿤(Yann LeCun)이 말합니다. “우리의 목표는 인간처럼 더 많이 학습할 수 있는 고급 기계 지능을 구축하여 주변 세계에 대한 내부 모델을 형성하여 복잡한 작업을 효율적으로 학습하고 적응하며 계획을 수립하는 것입니다.”

  • 인공지능의 현실적 활용법

    The AI Industry Is Stuck on One Very Specific Way to Use a Chatbot

    인공지능을 어떻게 활용해야 하는지 여전히 많은 사람들이 혼란스러워하는 것 같다. “나 대신 휴가 예약해줘”와 같은 방식은 현실적 활용 사례라 보기 어렵다.

    상하이 푸단대학교, 오하이오주립대학교, 펜실베이니아주립대학교, 메타의 연구팀도 비슷한 결론에 도달했습니다. 이들은 “2022년 3월 25일부터 3월 27일까지 3일간 잭슨빌에서 출발하여 로스앤젤레스로 향하는 혼자 여행하는 여행자의 여행 일정을 만들어 주세요”와 같은 1,000개의 샘플 쿼리에 대해 챗봇을 테스트했습니다. 이 여행의 예산은 현재 2,400달러로 설정되어 있습니다.” 그런 다음 챗봇이 프롬프트의 모든 기준을 충족하는 답변을 제공할 수 있는지 평가했습니다. 챗봇은 전반적으로 거의 실패했습니다. 테스트한 4개 모델 중 OpenAI의 GPT-4 모델이 가장 우수한 성능을 보였지만, 이 모델도 1,000개 중 0.6%인 6개 쿼리에만 성공적으로 답변했습니다. (이 연구는 아직 동료 검토를 거치지 않았습니다.)

    챗봇은 다양한 요인으로 인해 실패했습니다: 챗봇은 추론 오류를 범하기도 하고, 때로는 엉뚱한 말을 지어내기도 했습니다. “이 점은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다: 이런 종류의 도구는 의사 결정 과정을 대체하는 것이 아니라 보완하는 것입니다.”라고 AI 회사인 Hugging Face의 커뮤니케이션 책임자인 브리짓 투시그넌트는 말합니다.

  • 구글 독점과 선택화면

    ‘Choice Screen’ Fever Dream: Enforcers’ New Favorite Remedy Won’t Blunt Google’s Search Monopoly
    techpolicy.press

    규제 기관은 선택화면을 선호하지만 현실적으로 작동하는 방식이라고 보기 어렵다. 인간이 그런 방식으로 행동하지 않기 때문이다.

    Google은 3월에 디지털 시장법 준수를 위해 EU에서 검색 엔진 선택 화면을 출시할 예정입니다. 구글은 선택 화면을 아예 표시하지 않기를 원하지만, 선택 화면이 많으면 그 영향력이 무력화될 수 있다는 사실을 현명하게 깨달았습니다. …… 시행자들은 오늘날에도 다른 상황에서 볼 수 있는 소비자 보호 원칙에 따라 선택 화면을 채택했을 것입니다. 그러나 이러한 원칙은 이제 실패한 모델로 널리 알려져 있습니다. 예를 들어, 유럽의 쿠키 팝업 상자는 이론적인 선택 화면(쿠키를 원하십니까, 원하지 않으십니까?)라는 이론적인 선택 화면으로, 소비자는 원하는 결과를 얻지 못한 채 금방 사라집니다. 마찬가지로 미국의 수많은 법적 고지 사항과 게시된 개인정보 보호정책은 ‘고지 및 동의’ 프레임워크로서 소비자에게 권한을 부여하기보다는 좌절감을 안겨줍니다.

    선택 화면이 실질적인 경쟁 증진 수단이 아니라, 단순히 소비자의 선택을 억제하는 기본 설정과 현 상황을 바탕으로 한 착각에 불과할 수 있다.

  • 핑크 슬라임 저널리즘

    “Pink Slime Journalism” and a history of media manipulation in America
    CJR

    핑크 슬라임 언론 매체는 지역 저널리즘이 공익에 뿌리를 두고 있다는 독자들의 믿음을 이용해서 당파적 또는 기업적 논점을 강조합니다. 그리고 새로운 인공지능 기술 덕분에 이러한 콘텐츠를 더 빠르고 쉽고 저렴하게 제작할 수 있게 되었다. 글에서는 벤자민 프랭클린의 가짜 뉴스에서 헨리 포드의 반유대주의 선전에 이르기까지 미국 역사 속 미디어 조작 사례를 소개하고 있다.

    미국 전역에서 저비용, 저품질의 지역 뉴스 콘텐츠가 확산되면서 ‘핑크 슬라임 저널리즘 ‘이라는 명칭이처음 사용된 지 10년이넘었습니다 . 이 기간 동안 핑크 슬라임 생산자( 예: 1,200개 이상의 웹사이트 네트워크를 운영하는 메트릭 미디어)는 컬럼비아 대학교의 디지털 저널리즘을 위한 견인 센터의 새보고서에 자세히 설명된 대로 초당파적 콘텐츠와 느슨한 윤리적 기준의 대명사가 되었습니다.

    이러한 사이트는 친숙하지만 오해의 소지가 있으며, 신뢰할 수 있는 전통적인 지역 기반의 디지털 신문으로 가장하지만 실제로는 전략적으로 중요한 위치에서 정치적, 이념적, 상업적 이해관계를 홍보하고 있습니다. 핑크 슬라임 출판물은 정치 후보자 지원부터 경영난에 처한 기업에 대한 긍정적인 홍보까지, ‘뉴스’ 조직이 게시하는 콘텐츠 유형에 대한 수용자의 가정, 특히 저널리즘( 특히 지역 저널리즘)이 상업적 거래나 숨겨진 정치적 의제가 아니라 공익과 뉴스 가치에 의해 동기 부여 된다는기대를이용하려고 합니다.