What’s with the rise of “fact-based journalism”?
Niemanlab

“사실 기반 저널리즘”은 언어학자들이 “검은 어둠”과 같은 언어적 표현의 중복성을 뜻하는 플레오나즘이라고 부르는 말입니다. 모든 저널리즘은 사실에 기반합니다. 그렇지 않다면 저널리즘이 아닙니다.

당연한 말의 반복이라고 생각하지만 저런 말이 계속해서 사용되는 이유는 그렇지 않은 저널리즘의 반작용 아닐지

다음 그래프에서 볼 수 있듯이 ‘사실 기반 저널리즘’이라는 용어의 사용은 ‘가짜 뉴스’라는 용어가 인기를 끌기 시작하자마자 증가하기 시작했습니다. 상관관계가 인과관계를 보장하지는 않지만, 아래 패턴은 뉴스 업계에서 이 용어가 사용된 것이 정치와 미디어에서 ‘가짜 뉴스’ 담론이 만연한 것에 대한 반응이었을 수 있음을 강력하게 시사합니다.

What Does the Public in Six Countries Think of Generative AI in News?
Reuter Institute

AI가 대부분의 뉴스를 생산할 경우, 뉴스의 품질이 덜 신뢰할 수 있고 덜 투명해질 것으로 예상하지만, 더 최신의 정보를 제공하며 제작 비용이 크게 절감될 것으로 생각. 단지 8%만이 AI가 생산한 뉴스가 인간이 생산한 뉴스보다 더 가치가 있을 것이라고 응답함. 아래는 세 가지 큰 파트 중 저널리즘 관련 세부 내용

• 많은 대중은 기자들이 현재 생성 AI를 사용하여 특정 작업을 완료하고 있다고 생각합니다. 43%는 맞춤법 및 문법 검사에, 29%는 헤드라인 작성에, 27%는 기사 작성에 생성 AI를 항상 또는 자주 사용한다고 생각합니다.
• 응답자의 약 32%는 인간 편집자가 AI 출력물이 출판되기 전에 올바르거나 높은 품질인지 확인한다고 생각합니다.
• 사람들은 일반적으로 인간 기자가 작성한 뉴스가 AI가 작성한 뉴스보다 더 신뢰할 수 있다고 생각합니다.
• 사람들이 일반적으로 조심스러워하지만, 패션(+7)과 스포츠(+5)와 같은 소프트 뉴스 주제에서는 ‘국제 문제(-21)’ 및 ‘특히 정치(-33)’와 같은 하드 뉴스 주제보다 AI가 대부분 생산한 뉴스를 사용하는 것에 대해 다소 더 편안함을 느낍니다.
• AI가 주로 작성하고 일부 인간이 감독한 뉴스가 표시되어야 하는지 묻는 질문에 대해, 대다수의 응답자들은 최소한 일부 공개 또는 라벨링을 원합니다. 단지 5%만이 나열된 사용 사례 중 어느 것도 공개될 필요가 없다고 응답했습니다.
• 어떤 사용 사례를 공개해야 하는지에 대한 합의는 적습니다. 약 32%는 ‘기사의 맞춤법 및 문법 검사’와 ‘헤드라인 작성’을 공개해야 한다고 생각하며, 이는 ‘기사의 텍스트 작성(47%)’ 및 ‘데이터 분석(47%)’에 대해 약 절반으로 증가합니다.
• 다시 한번, 언론에서의 생성 AI 사용에 대한 견해를 묻는 질문에서, 응답자의 3분의 1에서 절반은 중립적인 선택을 하거나 ‘모르겠다’고 답하여 큰 불확실성과/또는 복잡성의 인식을 반영합니다.

News avoidance: Publisher rewrites journalism rulebook for most contentious stories
Press Gadzette

뉴질랜드의 Stuff는 뉴스 회피에 대응하기 위해 가장 논란이 많은 이야기들에 대해 전통적인 역피라미드 구조를 포기하고, 독자들이 감정적 반응을 제공할 수 있는 감정 추적기를 도입. 이를 통해 특정 기사의 작성 방식을 변경한 결과, “훨씬 덜 부정적인” 감정을 초래했다는 사실을 발견함.

뉴질랜드의 Stuff는 뉴스 회피에 맞서 싸우기 위해 가장 논란이 많은 이야기들에 대해 전통적인 역피라미드 구조를 “포기”했습니다.

Stuff.co.nz는 독자들에게 기사에 대한 감정적 반응을 묻는 감정 추적기를 도입했으며, 특정 기사의 작성 방식을 변경한 결과 “훨씬 덜 부정적인” 감정을 초래했다는 사실을 발견했습니다.

모회사 Stuff의 최고 제품 책임자인 Ben Haywood는 최근 런던에서 열린 INMA 세계 뉴스 미디어 회의에서 뉴스 회피에 대한 뉴스 브랜드의 대응을 설명했습니다.

전통적인 역피라미드 접근법은 독자에게 가장 중요한 정보를 먼저 제공하는 ‘하드 인트로’로 시작합니다 – 즉 이야기의 누가, 무엇을, 언제, 어디서, 왜에 대한 정보입니다.

하지만 논란을 일으킬 수 있는 이야기의 경우, Stuff는 사람들을 이야기의 가장 중요한 요소와 논란의 여지가 있는 요소로 안내하는 부드러운 설명형 접근 방식을 채택했습니다. 여기에는 주관적인 견해가 포함됩니다.

New York passes legislation to ban ‘addictive’ social media algorithms for kids 
NBC News

‘중독성 피드 착취 방지(SAFE) 법안’은 TikTok과 Instagram과 같은 소셜 미디어 플랫폼이 추천 알고리즘을 기반으로 18세 이하 사용자에게 콘텐츠를 제공하는 것을 금지합니다. 대신 소셜 미디어 회사들은 어린이 사용자에게 역순 연대기 피드를 제공해야 합니다.

이 법안은 알고리즘 피드를 “중독성”이라고 설명하며, 이는 어린이의 정신 건강에 부정적인 영향을 미친다고 말합니다.

뉴욕 법안은 “중독성 피드”를 사용자 또는 장치와 관련된 정보를 기반으로 미디어를 추천, 선택 또는 우선순위를 매기는 피드로 정의합니다. 이 법안은 주 법무장관에게 집행 규칙을 발표하도록 하고, 위반한 회사는 문제를 해결할 30일의 시간이 주어지며, 그렇지 않을 경우 18세 미만 사용자 한 명당 최대 $5,000의 벌금을 부과받게 됩니다.

월요일에 법안이 수정되어 자정에서 오전 6시 사이에 어린이에게 알림을 보내는 것을 금지하는 조항이 삭제되었습니다.

BeReal is being acquired by mobile apps and games company Voodoo for €500M
TechCrunch

소셜 서비스란 쉽지 않다. 참신한 아이디어 이후에도 계속 이용자의 관심을 유지할 수 있는지, 기능이 다른 소셜 업체가 카피할 수 있는 단순 기능인지(마치 스토리처럼)가 중요하다. 5억 유로에 인수라고 하지만 금액의 대부분이 성과에 따라 지급된다는 이야기.

프랑스의 모바일 앱 및 게임 퍼블리셔인 Voodoo가 5억 유로에 BeReal을 인수했습니다. 이번 인수의 일환으로 BeReal의 공동 창립자이자 CEO인 Alexis Barreyat는 과도기를 거쳐 회사를 떠날 예정입니다. 부두의 소셜 미디어 앱 중 하나인 Wizz의 CEO인 아이메릭 로페가 BeReal의 CEO로 취임할 예정입니다.

4,000만 명 이상의 활성 사용자를 보유한 BeReal은 팬데믹 기간 동안 인기를 얻었습니다. 초기 성공에도 불구하고 이 회사는 사용자 기반을 늘리는 데 어려움을 겪어 왔으며, 자금이 부족해 구매자를 찾고 있었습니다.

Ferguson, C. J. (2024). Do social media experiments prove a link with mental health: A methodological and meta-analytic review. Psychology of Popular Media. Advance online publication. https://doi.org/10.1037/ppm0000541

초록만 확인해 본 연구. 참고용

소셜 미디어가 사용자의 정신적 웰빙에 영향을 미치는지 여부는 여전히 논란의 여지가 있습니다. 상관관계 연구와 종단 연구의 증거는 일관성이 없으며, 효과 크기는 최대한 약합니다. 그러나 일부 논평자들은 실험적 연구에 더 확신을 갖고 있습니다. 이러한 실험적 연구에서는 실험 그룹이 일정 기간 동안 소셜 미디어 사용을 자제하도록 요청받고, 이를 정상적으로 사용하는 통제 그룹과 비교합니다. 이 메타 분석 리뷰는 이러한 연구들이 제공한 증거를 검토합니다. 결과와 관계없이 모든 연구는 수요 특성에 관련된 상당히 명백한 약점을 가지고 있습니다. 따라서 이러한 연구 설계가 인과적 질문에 답할 수 있는지 여부는 불분명합니다. 그럼에도 불구하고, 인과적 효과에 대한 메타 분석 증거는 통계적으로 0과 다르지 않았습니다. 그러나 연구 간 이질성이 두드러졌습니다. 인용 편향이 있는 연구는 더 높은 효과 크기를 보였으며, 이는 일부 연구에서 연구 기대 효과가 나타났음을 시사합니다. 더 나은 설계와 개방 과학 원칙을 더 잘 준수하고, 약한 효과 크기의 중요성을 과장하지 않도록 주의하는 것이 이 분야의 엄격성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

Netflix Will Stop Reporting Subscriber Numbers Starting in 2025
Variety

가입자 수가 총 2억 7천만 명에 도달했다는 발표 후 넷플릭스 주가는 4.5% 이상 하락. 투자자들이 다른 지표에 집중하게 만들기 위한 것.

넷플릭스는 주주들에게 보낸 서한에서 서비스 사용 시간을 고객 만족도의 가장 좋은 대리 지표로 보고, 2025년 첫 분기부터 분기별 가입자 수 및 회원당 평균 수익(ARM)을 보고하지 않을 것이라고 밝혔습니다. 대신 주요 가입자 이정표를 달성할 때만 이를 발표할 예정입니다.

넷플릭스는 미국과 캐나다에서 253만 명의 신규 가입자를 추가하는 등 세계 여러 시장에서 꾸준한 가입자 증가를 보이고 있지만, 가입자 수는 결국 정체될 가능성이 높다고 보고 있습니다. 따라서 회사는 투자자들이 시간당 시청 지표에 더 집중하도록 유도하고자 합니다.

An Update on Facebook News
Facebook

올해 2월에 있었던 메타의 공지. 페이스북은 뉴스 전용 섹션을 폐쇄하고, 신문사에 대한 보조금을 지급하거나 갱신하지 않으며, 뉴스 게시자를 대상으로 하는 새로운 기능을 개발하지 않을 것이라고 함. 뉴스는 사람들이 피드에서 보는 콘텐츠의 극히 일부(약 3%)에 불과하다고 보고했음.

Facebook은 숏폼 동영상 등 사람들이 플랫폼에서 더 많이 보고 싶다고 말하는 콘텐츠에 시간과 리소스를 집중해야 합니다. 호주와 미국에서 Facebook 뉴스를 이용하는 사람들의 수는 작년에 80% 이상 감소했습니다. 사람들은 뉴스와 정치 콘텐츠를 보기 위해 Facebook을 찾는 것이 아니라 사람들과 소통하고 새로운 기회와 열정, 관심사를 발견하기 위해 찾아온다는 사실을 잘 알고 있습니다. 2023년에 공유한 바와 같이, 뉴스는 전 세계 사람들이 Facebook 피드에서 보는 콘텐츠의 3% 미만을 차지하며, 대다수의 사람들에게는 Facebook 경험의 작은 부분입니다.

What regulators can learn from the aftermath of the Titanic
a16z

요즘 규제에 관한 내용을 좀 보다 읽게 된 사례. 글에서는 처방적 규제가 아닌 원칙 기반 규제(principles-based regulation)가 필요함을 말하며 암호화폐 시장에 관해 이야기함.

RMS 타이타닉 호가 1914년에 침몰한 후, 정책 입안자들은 승객을 보호하기 위해 해상 안전 법규를 신속히 업데이트하려고 애썼습니다. 타이타닉 호에는 승객의 약 3분의 1만 수용할 수 있는 구명보트가 있었는데, 이는 정책 입안자들에게 명백한 초점이 되었습니다. 그 결과, 해상 인명 안전 협약(SOLAS)과 1915년 선원법이 제정되었으며, 이 법은 이전처럼 선박의 톤수에 기반하지 않고 승선 인원 수에 따라 구명보트와 뗏목을 갖추도록 규정했습니다. 선원법의 시행은 여객선 운영자들이 새로운 구명보트나 개조된 구명보트를 추가함으로써 선박의 수용 인원을 늘릴 수 있게 했습니다.

SS 이스트랜드 호의 운영자에게 이는 SOLAS 협약을 준수하기 위해 구명보트, 뗏목, 데빗(davits)을 추가하는 것을 의미했습니다. 그들의 논리는? 추가적인 안전 장치가 있으면 선박의 수용 인원을 늘릴 수 있고, 이를 통해 이익을 증가시킬 수 있다는 것이었습니다. 이는 규제 당국의 의도와는 정반대였지만, 그들이 만든 인센티브와 일치하는 행동이었습니다. 이러한 추가 장치와 승객 수용 인원의 증가가 없었다면, 선박은 침몰하지 않았을 것입니다. 아이러니하게도, 또 다른 타이타닉 사건을 방지하려는 노력은 결국 또 다른 비극을 초래했습니다.

SS 이스트랜드 호의 비극은 처방적 규제와 그에 따른 인센티브의 의도하지 않은 결과로 인한 것이었습니다. 승객을 보호하려는 최선의 의도로 시작된 노력이 승객 수용 인원을 늘리는 방식으로 변질된 것입니다.

Guidance: The use of Artificial Intelligence
BBC

BBC의 생성형 인공지능 가이드라인. AI의 발전은 BBC의 창의성, 혁신, 생산성 향상에 기회를 제공하지만, 편집 가이드라인과 가치를 준수해야 하며, AI 사용의 투명성과 책임성을 유지하고, 정확성, 공평성, 개인정보 보호를 준수해야 한다고 밝히고 있음. 아래는 주요 사용 사례.

• 생성형 AI를 사용한 콘텐츠 제작: 뉴스 콘텐츠 직접 제작에 생성형 AI 사용 금지. 예외적으로 그래픽 제작에 사용 가능.
• 편집 제작 또는 연구 지원: AI 도구를 정보, 인사이트, 분석 제공 용도로 사용 가능. 편집 감독 필요.
• 콘텐츠 배포 또는 큐레이션: AI를 사용한 개인화 및 추천 엔진에 인간의 감독 필요.
• 제3자의 AI 사용: 제3자의 AI 사용에도 편집 가이드라인을 준수해야 합니다.