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학술저널
저자정보
오세욱 (한국언론진흥재단)
저널정보
사이버커뮤니케이션학회 사이버커뮤니케이션학보 사이버커뮤니케이션 학보 제34권 제3호
발행연도
2017.9
수록면
137 - 180 (44page)

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페이크 뉴스 등으로 인한 문제가 전 세계적 이슈가 되면서 ‘사실 확인(fact checking)’이 그 대안으로서 주목받고 있다. 하지만, 소규모 인력이 문제가 되는 사실을 확인하는 기존의 ‘사실 확인’ 방식으로 다루기에는 너무 많은 양의 사실들이 등장하면서, 컴퓨터 등 기술의 힘을 빌려 자동으로 사실을 확인하려는 시도들이 이어지고 있다. 이 글은 자동화된 ‘사실 확인 기술들이 어떠한 방식으로 작동하고 있는지를 지식 기반 방식, 맥락적 방식, 형식 기반 방식, 기계 학습 방식 등 네 가지 유형으로 구분해 설명했다. 또, 각각의 방식 사례로 구글의 지식 금고, 지식 그래프, 구글 뉴스의 ‘팩트 체크’ 라벨, 클레임버스터 등을 제시하고 현재 시점에서 한계점을 분석했다. 현재 단계에서 자동화된 ‘사실 확인 기술들은 방대한 정보의 빠른 처리를 통해 인간의 최종적인 사실 확인을 도와주는 수준이라고 할 수 있었다. 하지만, 확인해야 할 텍스트 양의 증가, 편견의 배제, 뉴스 유통의 플랫폼화 등으로 인해 특정한 사실의 사실 여부를 자동으로 판단하려는 시도는 지속적으로 늘어날 것으로 전망된다. 그러나 단지 기계적으로 처리했다고 해서 그 내용이 초당파적이거나 사실임을 입증하지는 않는다. 이 글은 기계 또는 기술이 수행한 결과에 대해서도 ‘사실 확인’이 필요하며 그 방안으로서 기술의 투명성이 필요함을 지적했다.
#팩트 체크 #사실 확인 #페이크 뉴스 #투명성 #알고리즘 저널리즘 #플랫폼 #fact check #fake news #transparency #algorithm journalism #platform

목차

요약
1. 서론
2. 자동화된 ‘사실 확인’ 기술
3. 자동화된 ‘사실 확인’ 기술의 사례 분석
4. 논의: 사실 자동 확인 기술과 투명성
5. 결론
참고문헌
ABSTRACT

참고문헌 (45)

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