로봇 저널리즘의 1) 개념을 심화해서 제시하고, 2) 긍정적인 영향과 부정적인 영향을 예를 들어서 설명한 후, 3) 미래를 전망해 보시오.


- 목 차 -

I. 서 론

II. 본 론
1. 로봇 저널리즘의 개념
2. 긍정적인 영향과 부정적인 영향
3. 미래 전망

III. 결 론

참고문헌


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2. 로봇 저널리즘의 긍정적 영향.hwp
3. 로봇 저널리즘의 부정적 영향.hwp
4. 로봇 저널리즘의 미래 .hwp
5. 서론 작성시 참조.hwp
6. 결론 작성시 참조.hwp

I. 서 론

정보의 홍수 속에서 우리는 신문과 방송, 그리고 인터넷 등의 다양한 미디어를 통해 정보를 취득하게 된다. 특히 인터넷의 발달과 모바일 등 새로운 통신기기의 보급으로 많은 뉴스와 정보를 실시간으로 취득할 수 있게 되었다. 뉴스는 때로 사건과 사실에 대한 진위 여부를 결정하는 진술적 언행을 수행하며, 때로 공동체의 안녕과 선에 대해 판단 여부를 결정하는 규범적 언행을 수행하기도 한다.
저널리즘이란 매스미디어를 통해 시사적인 정보를 사회에 전달하는 것을 말한다. 저널리즘이 사회학, 정치경제, 문화 속에서 상호작용하면서 만들어진다고 주장하였다. 즉, 저널리즘은 우리가 살고 있는 사회전체의 정보를 전달하고 다양한 사람들과 다양한 분야를 연결하는 작업을 뜻한다.
인공지능(AI: Artificial Intelligence)이란, 인간의 사고과정과 지적활동을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술이며, 이러한 인공지능은 우리가 인지하지 못할 정도로 생활 속 많은 부분에 자리하고 있다. 다양한 분야에 활용되고 있는 인공지능은 저널리즘 영역까지도 확대되고 있다. 일정한 규칙이 입력된 알고리즘을 활용해 기사를 작성하는 로봇저널리즘은 톰슨 파이낸셜(Thomson Financial)의 알고리즘을 활용한 뉴스기사를 시작으로LA타임즈의 퀘이커봇(Quakebot)이 지진데이터를 분석해 재난기사를 작성하고, 미국의 로이터, 포브스는 로봇기사의 신속성과 정확성을 이용해 지진ㆍ금융ㆍ날씨 분야에 관련한 속보와 단신기사를 제공하고 있다. 또한 해외뿐 아니라 최근 국내에서는 ‘파이낸셜 뉴스’에서 작성자 'IamFNBOT'라는 이름과 함께 ‘코스피 4.92포인트 하락, 1840.53포인트 거래마감’으로 기사를 작성, 유통하였다 조은효, 창간 16주년 파이낸셜뉴스의 10대 약속. 파이낸셜뉴스(http://www.fnnews.com, 2016, 6. 22).
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이 레포트는 로봇 저널리즘의 1) 개념을 심화해서 제시하고, 2) 긍정적인 영향과 부정적인 영향을 예를 들어서 설명한 후, 3) 미래를 전망하였다.


II. 본 론

1. 로봇 저널리즘의 개념

1) 개념
로봇저널리즘이란 뉴스에 필요한 다양한 데이터를 수집하고 분석하여, 중요기사를 선택하고, 뉴스를 생산하는데 자동화된 컴퓨팅의 알고리즘으로 처리하는 기술을 말한다 김대원, 로봇저널리즘, 커뮤니케이션북스, 2017.
. 이처럼 사람을 대체하고 지능적이고 규칙적인 알고리즘을 활용한다는 의미에서 붙여진 ‘로봇저널리즘’은 생산에서 유통까지의 과정 중 지정된 한 분야 내에서 정해진 규칙을 따라 자동으로 저널리즘 행위를 대체한다. 즉, 뉴스의 생산부터 유통 전반에 걸쳐 컴퓨팅을 통한 알고리즘이 개입하는 것을 로봇저널리즘이라 할 수 있다.
데이터를 분류하고 이를 기초로 소프트웨어가 의미를 해석한 뒤 문장으로 만들어 발행하는 것을 모두 인공지능 알고리즘이 수행한다. 이 분야에서 탁월한 실적을 쌓고 있는 스태츠멍키는 정보를 수집하고 이 비정형데이터를 ‘의사결정 학습’ 알고리즘에 탑재해 분류한다. 인공지능 기술이 데이터를 읽는 속도나 능력은 이미 인간의 한계를 넘어섰다. 날씨나 지진, 스포츠나 증권 같은 분야에서 로봇 저널리즘이 위용을 떨치고 있는 이유다.
로봇저널리즘은 데이터저널리즘을 포함한 컴퓨터 저널리즘을 통해 시작되었다. 컴퓨터 저널리즘은 일정한 규칙으로 만들어진 알고리즘과 데이터를 세상으로부터 나온 지식과 융합시켜 저널리즘의 역할에 보완하는 기능이라 주장하였다. 이처럼 컴퓨터 저널리즘은 비정형과 정형 데이터를 수집하고 분석ㆍ해석을 컴퓨팅기술을 활용하는 것을 말한다.
로봇저널리즘이 뉴스가치판단과 뉴스배열, 뉴스가공과 뉴스작성과 같은 분야에서 정해진 알고리즘을 통해 뉴스의 전반적인 부분에 관여한다고 할 수 있다. 즉, 세부적으로 뉴스가치 판단에서는 주요주제를 선별하거나 어뷰징 뉴스의 배제, 적합한 뉴스분류로 배치하는 등의 대체행위를 할 수 있으며, 뉴스배열에서는 뉴스의 배열 순서를 판단하고 속성이 비슷한 뉴스를 제시하거나 소비자 맞춤형 뉴스를 제시하는 등의 역할을 수행한다. 또한 뉴스가공에서는 주요뉴스를 요약하고 미래에 발생할 뉴스를 예측하는 행위를 통해 뉴스작성의 분야에서 데이터 기반의 뉴스를 작성한다.


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