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.
AI’s Second Order Effects
a16z, by Alex Rampell
Uber와 같은 것의 “왜 지금인가”는 스마트폰이었고, Workday와 같은 것의 “왜 지금인가”는 클라우드의 수용이었으며, Adobe와 같은 것의 “왜 지금인가”는 GUI PC의 확산이었다고 말한다.
과거에 높은 지원 비용, 영업 비용 등으로 인해 실패했던 비즈니스 모델이 AI 도구의 극적으로 새로운 비용 구조에서 “왜 지금인가”를 발견할 수 있을 것입니다.
AI가 기존 기업의 비용을 절감할 것이라는 데는 의문의 여지가 없습니다 — 여기에 알려진 사실에 대한 것입니다. 그러나 AI는 아마도 AI가 주요 “제공”이 아니지만 소비자가 지불할 의사가 있는 가격대에서 지속 가능한 비즈니스를 허용하는 더 많은 클래식 소프트웨어 회사와 시장을 생성할 것입니다.
As clicks dry up for news sites, could Apple’s news app be a lifeline?
SEMOFOR
많은 디지털 출판사들처럼, 데일리 비스트는 2023년 말에 어려움을 겪고 있었습니다. 오랜 기간 동안 클릭 수의 주요 원천이었던 페이스북은 뉴스에서 손을 뗐고, 구글은 AI가 생성한 스팸 콘텐츠의 범람을 막기 위해 알고리즘을 조정하면서 검색 트래픽이 불규칙해졌습니다. 사이트의 유료 구독 프로그램은 도널드 트럼프가 퇴임한 이후 약화되었습니다. 그러나 새로운 구세주가 등장했습니다: 애플입니다.
Zero-Clicks Study
Semrush, by Marcus Tober
Semrush의 연구에 따르면, Google 검색 결과에서 클릭이 없는 “Zero-click” 검색의 비율이 데스크탑에서는 25.6%, 모바일에서는 17.3%로 나타남. 이는 사용자들이 검색 결과 페이지에서 바로 정보를 얻고 링크를 클릭하지 않는 경우를 의미. 최근 SGE 이야기를 하며 검색을 통한 트래픽 유입이 줄어들 것을 걱정하는 퍼블리셔나 크리에이터들이 있는데, 어찌보면 이미 제로클릭은 기존부터 꽤나 높은 비율로 존재.
이는 데스크톱과 모바일에서 클릭이 전혀 없는 검색이 전체 검색의 17.3%를 차지한 것에서 알 수 있습니다. 사용자들은 본질적으로 클릭을 피하려고 하는 것이 아니라 정보를 더 빨리 얻고자 하는 것입니다. 현재 검색의 두 가지 기능이 이를 지원합니다: 바로 답변과 모바일에 최적화된 반무한 스크롤 환경입니다.
모바일에서 오가닉 클릭은 증가하지 않았지만 키워드 변경은 증가했다는 사실은 모바일 사용자가 데스크톱 사용자보다 여러 검색에 참여할 가능성이 훨씬 높다는 사실을 입증합니다. 데스크톱에서 새로운 키워드를 실행하는 사용자는 17.9%에 불과한 반면, 모바일에서는 29.3%에 달했습니다. 사람들은 데스크톱보다 모바일에서 더 많이 참여하고 몰입하며, 이는 제로 클릭의 증가와 이러한 간편한 액세스에 대한 수요를 반영합니다.
모바일이 좀 더 낮다는 것은 아마도 제시되는 정보가 제한적이기 때문이지 않을까 하는 생각
Increasingly stress-inducing subject lines helped The Intercept surpass its fundraising goal
Nieman Lab
스트레스를 유발하는(?) 기사 제목으로 모금에 성공했다는 이야기. 혹시나 나중에 연구에 쓸 수 있을까 싶어 메모.
- “지금은 저널리즘에 있어 힘든 시기입니다. 여러분의 월 5달러 기부가 가자지구 보도를 계속할 수 있게 해줍니다.”(4월 17일)
- “다른 사람들이 외면하는 가자 지구를 계속 취재하려면 여러분의 도움이 필요합니다.”(4월 20일)
- “아무도 더 인터셉트의 모금 이메일을 읽지 않습니다”(4월 22일)
- “긴급한 마감일이 다가오는데 시간이 부족합니다.”(4월 25일)
- “이 중요한 목표를 달성할까 봐 긴장됩니다.”(4월 26일)
- “오늘이 마지막 날입니다. 실망시키지 마세요.” (4월 30일)
… 하지만 많은 인터셉트 독자들에게는 효과가 있었습니다. 뉴스 산업의 심각한 상황에 초점을 맞춘 4월 캠페인은 2주 만에 3,000명의 신규 월간 정기 후원자를 추가하는 것을 목표로 했습니다. 가장 효과적인 이메일은 4월 24일의 ‘감원, 해고, 폐쇄’로 525명의 신규 기부자를 확보했으며, 이 중 400명이 정기 기부자가 되었습니다. 두 번째로 효과적인 이메일은 4월 28일의 ‘저널리즘은 죽을 것입니다’였습니다. 인터셉트는 캠페인 마지막 3일 동안 1,500명을 포함해 이달 말까지 3,500명의 신규 정기 기부자를 추가했습니다.
Altay, S., Fletcher, R., & Nielsen, R. K. (2024). News participation is declining: Evidence from 46 countries between 2015 and 2022. New Media & Society
디지털 뉴스 리포트 2015-2022까지 데이터를 바탕으로 분석한 결과. 뉴스 참여를 개념화하는거에 좀 의문은 들지만. 어떻게 해석하는게 맞을지 생각해볼 일이다.
디지털 미디어는 뉴스 참여에 새로운 방법을 제공했다는 점에서 종종 찬사를 받습니다. 그러나 최근 몇 년간 뉴스 참여는 어떻게 변했을까요? 2015년부터 2022년까지 46개국에서 수집된 설문 조사 데이터(N = 577,859)에 대한 사전 등록된 분석에 따르면, 뉴스 참여가 감소한 것으로 나타났습니다. 이러한 감소는 대부분의 국가에서, 그리고 소셜 미디어에서의 뉴스 좋아요, 공유, 댓글 달기 및 오프라인에서의 뉴스 대화와 같은 대부분의 참여 형태에서 관찰되었습니다. 유일하게 증가한 참여 형태는 개인 메시징 앱을 통한 뉴스 공유입니다. 전반적으로 뉴스 참여는 젊은 사람들, 대학교육을 받은 사람들, 뉴스에 높은 관심을 가진 사람들, 뉴스에 대한 신뢰도가 낮은 사람들 사이에서 더 높았습니다. 시간이 지남에 따라 참여는 뉴스에 대한 신뢰도가 낮은 사람들, 학사 학위가 없는 사람들, 여성들 사이에서 더 많이 감소했습니다. 국가 내에서는 정치적 양극화가 증가함에 따라 참여가 감소하는 경향이 있었습니다.
More Americans want the journalists they get news from to share their politics than any other personal trait
Pew Research Center
Pew Research Center의 연구에 따르면, 많은 미국인들이 기자들이 자신의 정치적 견해를 공유하는 것을 중요하게 여긴다고 응답. 약 40%의 미국인들은 기자들이 자신의 정치적 견해를 공유하는 것이 중요하다고 생각했습니다. 이는 종교적 견해(22%)나 말투(20%)를 공유하는 것보다 더 높은 비율.
Fleckenstein, J., Meyer, J., Jansen, T., Keller, S. D., Köller, O., & Möller, J. (2024). Do teachers spot AI? Evaluating the detectability of AI-generated texts among student essays. Computers and Education: Artificial Intelligence, 6, 100209.
간단한 실험 연구. 식별이 생각처럼 쉽지 않다는 것과 자신의 능력을 과신한다는 결과. 아래는 초록
학교와 대학에서 생성 인공지능(AI)의 잠재적 적용은 특히 학생의 텍스트 평가에 큰 도전이 되고 있습니다. 이전 연구에 따르면 사람들은 일반적으로 AI가 생성한 텍스트와 사람이 작성한 텍스트를 구별하는 데 어려움을 겪지만, 교사가 학생의 에세이 중에서 AI가 생성한 텍스트를 식별하는 능력은 아직 조사되지 않았습니다. 여기에서는 두 가지 실험 연구에서 초보자(N = 89)와 숙련된 교사(N = 200)가 학생이 작성한 텍스트 중 ChatGPT가 생성한 텍스트를 식별하지 못하는 것을 보여 줍니다. 그러나 경험이 많은 교사가 더 차별화되고 더 정확한 판단을 내린 것으로 나타났습니다. 또한 두 그룹 모두 자신의 판단을 과신하는 경향이 있었습니다. 실제 출처와 가정된 출처가 품질 평가에 미치는 영향은 이질적이었습니다. 연구 결과에 따르면 현재 인공지능은 비교적 적은 자극만으로 교사가 감지할 수 없는 텍스트를 생성할 수 있으며, 이는 학교와 대학이 학생 에세이를 채점하는 데 어려움을 겪고 있음을 보여줍니다. 이번 연구는 최신 기술 발전에 비추어 학교와 대학의 시험 전략에 관한 현재 논쟁에 대한 경험적 증거를 제공합니다.
이탈률을 낮추기 위해 스트리밍 서비스 간 번들링이 이루어진다는 기사. 수익률 악화로 프로그램 제작이 감소하는 상황에서 어쩔 수 없는 선택이지만 과거와 같은 수익을 확보할 수 있을지는 불분명하다.
산업 용어로서 특정 기간 동안 취소된 구독 수를 의미하는 ‘Churn’은 미디어 회사들에게 오랫동안 골칫거리였습니다. 수십 년 동안 유료 TV는 장기 계약과 물리적 장비를 기반으로 한 훨씬 더 안정적인 패턴에 익숙해졌습니다. 직접 소비자에게 인터넷 비즈니스를 제공하는 영역에서는 앱을 한 번 탭 하는 것만으로도 수익이 사라질 수 있으며, 이는 번들링에 더 많은 관심을 기울이게 된 많은 이유 중 하나입니다. 특히 코드 커팅이 유료 TV 네트워크 보유에 큰 타격을 주고 있습니다. …… 여러 회사 내에서 시너지 번들링은 몇 년 동안 일반적인 일이었으며, 디즈니는 Disney+, Hulu, ESPN+의 성공적인 삼위일체로 선두에 서 있었습니다. 많은 플레이어들이 다음 단계로 나아가 서비스를 더 완전히 통합하고 있습니다. 맥스는 작년에 HBO 맥스에서 리브랜딩하고 Discovery+ 프로그래밍을 추가했습니다. 디즈니는 올해 초 Disney+에 Hulu 타일을 추가하고 올해 말 ESPN 타일을 추가할 계획을 가지고 있어 플랭커 서비스들을 점차적으로 주력 Disney+와 더 가깝게 조정하고 있습니다.
YouTube는 현재 “현실적으로 보이는 콘텐츠가 의미 있게 변경되거나 인위적으로 생성된 경우”에 공개를 요구합니다.
- “뷰티 필터”는 괜찮지만, 완전히 새로운 얼굴을 생성하는 것은 허용되지 않습니다.
- 생성형 AI 사용자가 자신의 작업에 라벨을 붙이지 않으면, YouTube는 대신 라벨을 붙이고 해당 콘텐츠를 제거하거나 사용자를 YouTube 파트너 프로그램에서 정지시킬 수 있습니다.
TikTok은 “현실적인 이미지, 오디오, 비디오가 포함된” 콘텐츠에 라벨링을 요구합니다.
- 이는 “경미한 수정 또는 향상”을 넘어서는 편집을 의미합니다.
- 이는 실제로 하지 않은 일을 하는 모습을 보여주거나, 실제로 하지 않은 말을 하는 모습을 보여주는 것을 포함합니다. 얼굴 교환 앱의 사용도 포함됩니다.
Meta는 이달 초 감사 위원회의 피드백을 바탕으로 새로운 가이드라인을 발표했습니다.
- 원래 가이드라인은 가짜 연설을 묘사하도록 조작된 콘텐츠를 제한했으며, 이제는 사람의 행동을 위조하도록 조작된 콘텐츠도 포함됩니다.
- Meta는 5월에 콘텐츠 라벨링을 시작할 때 “산업 공유 AI 이미지 신호”, 팩트 체커의 조언 및 자체 공개를 사용할 것이라고 밝혔습니다.