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  • 비영어권 연구자에 대한 리뷰

    Reviewers, don’t be rude to nonnative English speakers
    By Adriana L. Romero-Olivares
     
    “This paper requires significant editing, as it is not written in sound English and cannot be accepted in its current form.”
    “This sentence does not make any sense.”
    “The authors need a native English-speaking co-author to thoroughly revise the grammar of this manuscript.”
     
    영어가 모국어가 아닌 연구자가 영문 저널에 논문을 투고했을때 흔히 듣게 되는 리뷰 내용이다. 아마 국내 연구자라면 왜 우리가 “South Korea”에 대한 사례를 봐야하는지에 대한 지적까지 추가될 수 있을 것 같다. 이와 관련해서 비영어권 연구자에게 어떤 방식으로 리뷰할 것인지를 조언하는 사이언스지 글

    연구가 정상적인 영어로 작성되지 않은 경우 문법 오류를 수정하고 작문을 개선하는 것이 좋습니다. 그러나 당신은 영어가 모국어가 아닌 사람들에 대한 순교자나 구세주가 아니라는 것을 기억하십시오. 친절하게 대하십시오. 예를 들어,“저는 저자가 여기에서 의사 소통하려고하는 내용을 이해할 수 없습니다.”라고 쓸 수 있습니다. “영어에 능숙한 전문적인 능력을 가진 사람”의 도움을 제안 할 수도 있습니다. “영어 원어민”을 요구하지 마십시오. 그것은 훌륭한 연구자가 되는 것과 동의어가 아닙니다.[expand title=eng]
    if the paper is not written in sound English, it is OK to correct grammatical errors and help improve the writing. But remember that you are not a martyr or the savior of people who did not grow up speaking English. Be kind. For example, you can write, “I cannot understand what the authors are trying to communicate here.” You can also suggest editing help from someone with “full professional proficiency in English.” Don’t demand “a native English speaker”; that is not synonymous with being a good writer.[/expand]

     

  • 보그 비즈니스 론칭에 대한 인터뷰

    How we launched Vogue Business
    Tom Whitwell
     
    올해 초 보그 비즈니스의 론칭이 있었다. 보그 비즈니스는 Condé Nast International의 새로운 글로벌 비즈니스 미디어로 패션 비즈니스에 초점을 맞춘다.
    보그 비즈니스를 론칭하는데 도움을 준 컨설팅 업체 Fluxx의 Tom Whitwell과 보그 비즈니스의 Director of Business Development인 Ciara Byrne가 나눈 대화이다.
    인상적인 부분이 있어서 기록해놓는다.

    나는 처음에 매우 긴장했던 것을 기억한다. 나는 사람들이 우리가 무슨 일을 하고 있는지 깨달았다고 생각했으며, 비밀은 새어나갔다. 하지만 실제로 아이디어는 중요하지 않다. 아이디어에서는 실패할 수 없고, 실행에서만 실패할 수 있다. 그래서  아이디어는 거의 거저 나눠줄 수 있다.[expand title=eng]
    I remember being very nervous initially. I thought people would realise what we were working on, and it would be leaked. But, really, the idea isn’t the thing. You won’t fail on the idea, you’ll fail on the execution. So you can almost give your idea away…[/expand]

  • 얼굴인식과 인공지능 윤리

    Face recognition and the ethics of AI
    Benedict Evans
     
    얼굴인식 윤리와 관련된 꽤나 긴 글인데 간단히 말하자면 우리가 어떤 것이 좋고 나쁘다고 이야기하기에는 회색 지대가 많다는 내용. 많은 부분 기술이 아니라 사람들이 가지는 인식, 문화, 정치와 관련된 질문에서 비롯한다는 것.
     
    좋은 사람이 나쁜 데이터를 활용할 때
    출처 : François Chollet

    • 수학은 편향될 수 없지만 데이터는 편향될 수 있다. (The maths can’t be biased but the data can be.)
      예) 피부암을 판별하기 위한 데이터 구성에서 인종간 데이터가 고르게 포함되지 않은 경우

     
    나쁜 사람이 좋은 데이터를 활용할 때

    • 경찰이 길 잃은 노인을 식별
    • 계산대에서 고객 식별

    이를 판단하기 위해 몇 가지 기준을 사용한다 (누가 수행하는지, 의도적인지, 익명을 보장하는지 등). 이러한 데이터베이스 문제에 대해 이야기하지만 우리는 공항에서 지문 날인이나 범죄자 생체정보 데이터베이스 구축에는 익숙하다. 즉, 무엇이 나쁜지에 대한 합의가 이루어지지 않기 때문에 실제로 나쁜것이 무엇인지 이야기하기 어렵다는 점이다.
     
    따라서 해결해야하는 과제는 올바른 수준의 추상성을 획득하는 것이라고 말한다.

  • 텔레비전 타깃팅 광고

    Sky and Channel 4 broaden industry-leading partnership
    영국의 Channel 4가 Sky와 파트너십을 통해 개별 가구에 타깃팅 된 광고를 제공하는 어드레서블 광고를 도입한다는 기사.

    Channel 4는 Sky의 혁신적인 AdSmart 기술을 사용하여 자사의 선형 채널 포트폴리오 (UKTV 및 BT Sport 포함) 전체에서 Sky 및 Virgin Media 가구에 완전 타깃팅 된 addressable AD를 제공합니다. AdSmart를 통해 브랜드는 동일한 프로그램을 시청하는 각 가정에 다른 광고를 게재 할 수 있으므로 광고주는 인구 통계, 위치, 관심사 및 라이프 스타일 속성의 수천 가지 조합을 기반으로 캠페인을 타깃팅 할 수 있습니다.[expand title=eng]
    For the first time, Channel 4 will use Sky’s ground-breaking AdSmart technology to deliver fully-targeted, addressable ads across its portfolio of linear channels (including UKTV and BT Sport) to both Sky and Virgin Media households. AdSmart allows brands to show different ads to different households watching the same programme, enabling advertisers to target campaigns based on thousands of combinations of demographic, location, interest and lifestyle attributes.[/expand]

    텔레비전 광고시장에도 프로그래밍 광고가 도입되는 것으로 볼 수 있는데 규모라는 텔레비전 광고의 특징을 넘어 관련성에 집중하는 방식의 변화이다. 아직까지 용어에 대한 혼동도 있고 실제 신뢰할 수 있는 프로파일을 구축할 수 있는지에 대한 문제도 있는 것 같다. 어드레서블 광고에 관한 몇 가지 신화에 대한 디지데이 기사도 있다.

  • FTC 데이팅앱 Match 고소

    Dating app maker Match sued by FTC for fraud
    미연방 무역위원회 (FTA)는 사기 행위를 위해 Match, Tinder, OkCupid, Hinge, PlentyofFish 등을 포함한 거의 모든 데이트 앱의 소유자 인 Match Group을 고소했다고 발표했다. FTC에 따르면 Match는 수십만 명의 소비자를 구독 구매로 속이고 사기의 위험에 고객을 노출 시키며 다른 사기 및 불공정 행위에 관여했다.

    FTC에 따르면 대부분의 소비자는 일간 Match 등록의 25 ~ 30 %가 사기꾼으로부터 온다는 것을 알지 못한다고 한다. 여기에는 로맨스 사기, 피싱 사기, 사기 광고 및 강탈 사기가 포함된다. 2013 년부터 2016 년까지 몇 달 동안 Match에서 발생한 커뮤니케이션 중 절반 이상이 회사가 사기로 식별 한 계정에서 비롯되었다.[expand title=eng]
    The FTC says that most consumers aren’t aware that 25 to 30% of Match registrations per day come from scammers. This includes romance scams, phishing scams, fraudulent advertising and extortion scams. During some months from 2013 to 2016, more than half the communications taking place on Match were from accounts the company identified as fraudulent.[/expand]

    예를 들면 연결이 되었다는 메시지를 받고 가입을 했는데 실제가 아닌 봇이나 사기계정이었다는 내용이다. 봇과 스캠은 웹 전반에 많은 논란을 불러오고 있지만 Match의 경우는 이를 통해 간접적으로 이익을 얻었기 때문에 문제가 된다고 본 것이다.

  • 영상 속 인물의 대화 내용 바꾸기

    Text-based Editing of Talking-head Video
    [su_youtube_advanced url=”https://youtu.be/0ybLCfVeFL4″]
    영상 속 사람이 말하는 내용의 일부를 바꾸는 기술에 대한 논문과 영상

  • 페이스북 좋아요 수 노출 변경

    Facebook tries hiding Like counts to fight envy
    TechCrunch, Josh Costine

    페이스북이 공식적으로 9 월 27일 내일부터 호주에서 게시되는 게시물 좋아요 수를 숨긴다. 게시물의 작성자는 여전히 그 수를 볼 수 있지만 누가 볼 수 있지만, 얼마나 많은 사람들이 좋아요 또는 기타 반응을 보 였는지 볼 수 있던 다른 모든 사람에게 숨겨진다.[expand title=eng]
    That’s why Facebook is officially starting to hide Like counts on posts, first in Australia starting tomorrow, September 27th. A post’s author can still see the count, but it’s hidden from everyone else who will only be able to see who but now how many people gave a thumbs-up or other reaction.[/expand]

    유튜브가 정확한 구독자 숫자를 API에서도 감추기로 한 것에 이어 페이스북도 비슷한 시도를 한다. 다른 사람들의 반응으로 인해 이용자의 기분이 영향받을 수 있기 때문이라고 밝혔다. 과거 페이스북 초기에 비슷한 비판이 있었고 인게이지먼트 숫자를 보여주지 않는 플랫폼에 대한 시도도 있었으나 실패했었다. 플랫폼 성공과 실패의 이유가 그것 하나때문이라고 할 수는 없지만 다른 점은 여전히 작성자는 숫자를 확인할 수 있다는 점이다.

  • 이 사람은 존재하지 않습니다.

    이 사람은 존재하지 않습니다

    ‘이 사람은 존재하지 않습니다’ 사이트는 기계 학습을 사용하여 매우 설득력있는 얼굴을 만들어낸다. 사이트명에서 알 수 있듯이 이들은 실제 사람이 아니고 얼굴은 완전 자동으로 생성된다. 일부 인위적인 부분도 발견되지만 거의 완벽한 모습을 보인다. 버츄얼 유튜버나 만들어진 연예인이 실제 사람을 대체하는 것이 자연스러운 시대가 대세가 될 것 같다.

  • 저널리즘은 무료가 되어야 한다

    Journalism should be free
    By Mari Cohen And Christian Belanger, theoutline.com

    광고모델의 붕괴는 구독 모델에 대한 논의로 이어졌고, 뉴욕타임즈는 성공적인 구독모델 사례로 언급된다. 하지만 저널리즘에서 구독모델이 유효한지에 대한 이야기가 있다. 구독피로라고 개념화할 수 있는 현상은 소수의 규모가 큰 언론사가 아니라면 구독모델로 비즈니스 유지가 어려움을 말한다. 이 글에서 말하는 것처럼 저널리즘이 공공재라 생각한다면 구독모델이라는 것이 적합한 말인가. 언론은 공적 업무를 수행하지만 사적 이익을 추구하는 기관이라는 특이한 위치에 자리잡고 있다. 정말 공적이라면 순수하게 공적 기금으로 저널리즘이 필요한 것 아닌가.

    언론인들은 자신이 하는 일이 공공재라고 생각한다면 신문을 구독할 여력이 있는 사람이 아니라 가능한 많은 사람들이 이용할 수 있는지 확실히해야만 한다. 자본주의 하에서 소비자의 돈이 당신의 노동 가치를주는 것이라고 믿는 것은 이해할만하다. 그러나 표면적으로 이 분야에서 그것을 분리해야 할 이유가 있다. 우리가 공공 부패에 관한 조사를하거나, 주택, 건강 관리 및 교육을 추구하는 기관에 대해 독자가 더 많은 것을 알 수 있도록 도와주는 기사를 게시 할 때 우리는 가능한 가장 광범위한 독자를 확보해야 한다. [expand title=eng]
    If journalists really believe that what they do is a public good, they should make sure that it is accessible to as many people as possible, not just those who can afford subscriptions to a half-dozen newspapers. It’s understandable, under capitalism, to believe that consumers’ money is what gives your work value. But there’s ostensibly a reason we’re sticking it out in this cursed field. When we produce investigations into public corruption, or publish articles that help readers learn more about the institutions from which they seek housing, health care, and education, we should want our work to have the widest audience possible.[/expand]

  • 기술과 노동자의 분화

    Tech Is Splitting the U.S. Work Force in Two
    By Eduardo Porter, www.nytimes.com

    로봇으로 인한 노동시장의 양극화를 설명하는 글. 기술이 모든 것을 해결해 줄 것이라는 낙관적인 전망도 있으나 이러한 견해에 대해 부정적인 의견을 보인다. 실질적으로 생산성 증가는 고학력 전문가에게서 발생하고 나머지 영역의 생산성이 증가하지 않아서 노동시장이 두 가지로 분화되는 것을 언급하고 있다.

    자동화는 미국 노동력을 두 세계로 분열시키고 있다. 직원당 수십만 달러의 수익을 거두는 인텔 또는 보잉과 같은 회사에서 좋은 임금을 받는 고학력 전문가들이 모인 작은 섬이 있다. 그 섬은 저학력 노동자의 바다 한 가운데 있으며 직원당 적은 수익을 만들어내고 낮은 임금을 통해 생존하는 호텔, 레스토랑, 양로원과 같은 비즈니스에 갇혀있다.
    최근 연구에 따르면 로봇은 노동자 수요를 줄이고 노동자 생산성보다 임금을 낮추고 있는다고 결론지었다. 일부 경제학자들은 지난 30년간 로봇 사용으로 인해 노동자의 지갑으로 가야할 국민 소득 비율이 줄어들었다고 설명했다.
    생산성이 낮은 부분으로 근로자를 끌어 들이기 때문에 자동화는 경제의 골치아픈 패러독스를 설명하는 것을 도와준다. 정보 기술, 로봇, 인공지능의 획기적 확산에도 불구하고 전반적인 생산성 증가가 부진한 상태로 남아있는 경제의 가장 역설적 모순 중 하나를 설명하는 데 도움이 된다.
    [expand title=eng]
    Automation is splitting the American labor force into two worlds. There is a small island of highly educated professionals making good wages at corporations like Intel or Boeing, which reap hundreds of thousands of dollars in profit per employee. That island sits in the middle of a sea of less educated workers who are stuck at businesses like hotels, restaurants and nursing homes that generate much smaller profits per employee and stay viable primarily by keeping wages low.
    Recent research has concluded that robots are reducing the demand for workers and weighing down wages, which have been rising more slowly than the productivity of workers. Some economists have concluded that the use of robots explains the decline in the share of national income going into workers’ paychecks over the last three decades.
    Because it pushes workers to the less productive parts of the economy, automation also helps explain one of the economy’s thorniest paradoxes: Despite the spread of information technology, robots and artificial intelligence breakthroughs, overall productivity growth remains sluggish.[/expand]