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몇년간 각계각층에서 여러가지 대안이 나왔지만
우리가 모르는 이유는 "번거롭다, 흥미가 없어서 안씀" 인 듯합니다..
재미가 없다! --> 대중이 외면 --> 자극적 기사
이런 식이죠..

그래서 두가지 방식 중 하나는 꼭 적용이 되어야 할 것 같다고 생각됩니다.
1. 한번 깔아두면 별다른 노력을 하지 않아도 되는 방식특성 ( 내가 기존에 뉴스를 접하는 루트에서도 항시 표시 ON 등의 방식)
혹은
2. 내 입맛에 아예 찰떡으로 맞춤 뉴스(뉴스를 보는 이유와 볼때의 '재미' 극대화)
(뉴스를 평가하는 개인의 기준에는 여러가지가 있는듯합니다. 관심, 흥미, 정치성향, 이슈, 정보성 등.. 이런걸 5개정도 지표를 선정해서 왓차 처럼 개인 평점을 선택해서 머신러닝되고 추천(+선별된 인기뉴스)해주는 뉴스앱이 있으면 저는 매우 많이 사용할 것 같습니다.)

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서울대학교 학생들이 만든 팩트체크 사이트

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SNU팩트체크는 언론사들이 사실성 여부를 검증한 공적 관심사를 국민들에게 알리기 위해 서울대학교 언론정보연구소가 운영하는 정보서비스입니다.

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기존 아이디어 사례  

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기존 아이디어 사례  

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수작업으로 가짜 뉴스 삭제, 자원봉사자 활동

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속수무책으로 퍼지는 '잘못된 코로나19 정보'들에 소셜 미디어 회사들이 어찌할 바를 모르고 있는 가운데, 루머, 불량 조언, 그리고 음모론 등 가짜 뉴스 확산을 막기 위해 나선 자원봉사자들이 있다.

영국 북부 뉴캐슬 근처의 작은 도시 모페스에 살고 있는 레이첼 호그는 프로젝트 매니저로 일하는 동시에 아홉 살 짜리 딸을 돌보느라 바쁜 하루하루를 보내고 있다.

바쁜 와중에도 그는 자신이 운영하는 페이스북 그룹에 올라오는 코로나19와 관련된 가짜 게시물 50여 개를 매일 틈틈이 삭제한다.

최전방에 선 정보 봉사자들

그가 운영하는 '모페스 메터즈' 페이지 회원 수는 2만 2천여 명. 실제 거주민 수보다도 많다. 이곳에 살다가 가른 곳으로 이주한 사람들과, 인근 마을에 사는 사람들까지 지역 정보를 얻기 위해 이 페이스북 페이지를 찾기 때문이다.

레이첼은 "이 그룹은 유언비어, 어떤 슈퍼마켓에 어떤 물건이 있을지 추측하는 글, 음모론 그리고 확실치 않은 정보들로 뒤덮이고 있다"고 설명했다.

평상시에 그는 여가시간을 친구들과 어울리거나 읍의회 의원 공무를 수행하는 데 사용하지만, 지금은 "건강에 해로울 정도로 많은" 시간을 온라인상에서 보내고 있다고 했다.

"한 번은 누가 저한테 그러더군요, '모페스 메터즈에 올라온 정보라면 진짜일 것이다.'사람들은 지역 페이스북에 올라온 정보를 더 신뢰하는 경향이 있어요, 자신이 속해있는 커뮤니티 내부에서 나온 정보니까요"

레이첼이 삭제하는 게시물들은 뉴캐슬 거리에 탱크가 등장했다는 가짜 뉴스와, 바이러스가 퍼지는 방식에 대한 소문, 그리고 자칭 '의료계 종사자'라는 사람이 올린 의심스러운 게시물까지 그 종류도 다양하다. 해당 게시물 내용에는 일부 정확한 정보들도 포함되어 있었지만 정부의 가이드라인과 관련 없는 공포심을 유발할 수 있는 문장들 (예를 들어 "어떤 이유로도 절대 집 밖으로 나가지 말 것!"과 같은)이 교묘히 섞여있었다.

레이첼은 온라인상에 올라오는 이런 가짜 정보들이 마을 사람들을 슈퍼마켓으로 몰려가도록 하거나, 이웃들을 불안감에 빠트리고, 지역 학교들의 업무가 마비될 정도로 하루 종일 전화가 울리게 만들었다고 주장한다.

소셜 미디어의 문제점들

레이첼과 같이 스스로 온라인 자정활동에 나선 봉사자들이 소셜 미디어 회사들이 해야 할 역할을 대신하고 있다.

페이스북의 경우 "이전보다 적은 수의 직원들이 원격으로 업무를 보고 있기 때문에", 가장 해로울 수 있는 콘텐츠를 우선적으로 조사하고 있다고 밝혔다.

유튜브와 트위터 역시, 실제 관리 인력보다는 자동 검사 시스템들과 인공 지능에 의존하고 있는 상황이다.

걱정에 빠진 월섬스토

런던 북동부에 위치한 월섬스토에서 나고 자란 와콰스 후세인은 네 명의 자녀를 둔 회계사다. 또한 2만 8천 명의 멤버를 둔 지역 온라인 소식지 월섬스토 레지던츠 뉴스를 관리하는 역할도 하고 있다.

"잘못된 정보들을 삭제하고 바로 짚어주는 게시물을 올리고 있어요. 가짜 뉴스는 용납되지 않죠"

"오직 사실에 입각한 정보만이 게재될 수 있도록 하는 일"에 사명감을 느끼는 와콰스는 전문 팩트 체커들이 하는 것과 유사한 방식으로 포스트들에 담긴 정보를 하나하나 확인한다.

"제 시간을 들여서 사실들에 대해 조사한 다음 그에 대한 긴 포스트를 작성해요. 나쁜 정보에는 정말 다양한 유형이 있어요 - 코로나19의 심각성이라든지, 어떤 가게들이 벌금을 냈다더라 하는 소문이나 문제가 있는 웹사이트의 링크 등등이요. 그런 포스트들은 제가 보는 대로 삭제해요"

얼마 전 유튜브에서 유행한 5세대(5G) 이동통신과 코로나19를 연관 짓는 음모론 비디오도 이런 가짜 뉴스들 중 하나다.

이 음모론을 지지하는 사람들은 이동통신회사 인프라 공격에 나서기도 했다.

아이들과 보드게임을 하는 중에도 와콰스의 가짜 뉴스 추적은 멈추지 않았다. 그는 최근에 가짜 메시지를 담은 사진 한 장을 발견했는데, 정부를 사칭한 이 게시물은 필수적인 용품을 구하기 위해서라 하더라도 집 밖으로 나오는 모든 사람들에게 벌금을 부과할 것이라고 위협하는 내용을 담고 있었다. 이 게시물 역시 즉시 삭제됐다.

스윈든에서 퍼진 유언비어

또 다른 지역 페이스북 그룹, 스윈든 커뮤니티 노티스 보드는 만 8천 명의 멤버를 가지고 있다.

이 그룹 역시 관리자들인 데브라 콜린스와 그레이엄 스톱스의 노력이 없었다면 가짜 정보의 온상이 되었을 것이다. 이 두 사람은 매일 150개 정도의 가짜 정보들을 삭제하고 있다.

49세 동갑내기인 두 사람은 음악과 관련된 이벤트를 기획하는 일을 하고 있다. 특히 참전용사로 외상후 스트레스 장애를 겪고 있는 그레이엄은 정신 건강을 위한 자선단체에 전달할 기부금 모금을 위한 카약 챌린지를 위해 열정적으로 훈련 중이었다.

하지만 데브라와 그레이엄 모두 지금은 "매일 하루 종일" 이 그룹 관리에 시간을 쏟아붓고 있다고 말한다. 판데믹이 시작된 이후 수천 명의 사람들이 그룹에 신규 가입했기 때문이다.

데브라는 "지역 당국, 그리고 지역 의원들과 함께 일관되고 정확한 정보들이 공유될 수 있도록 최선을 다하고 있다"고 말했다.

그는 또, 삭제되는 포스트들의 대부분이 "공식적이지 않은 출처에서 나온 가짜 뉴스들"이라고 덧붙였다.

비슷한 사례들은 스톡-온-트렌트의 지역 페이스북 그룹에서도 발견되고 있다.

직업 특성상 익명을 요구한 한 병원 관계자는, 그룹 내 다른 사람들이 잘못된 의학정보에 노출되지 않도록 하는 일을 하고 있다고 말했다.

"제가 본 어떤 포스트는 바이러스를 이기기 위해서는 모든 사람들이 천식 환자들이 사용하는 흡입기를 구비해야 한다고 주장했어요. 실제로 흡입기는 어떤 효과도 없는데 이런 헛소문 때문에 처방을 받을 수 있는 자격이 안되는데도 흡입기를 요구하는 사람들의 전화가 이어져 NHS (영국 공공 의료 서비스)에 엄청난 부담이 되었어요"

또 한 지역 병원은 페이스북에서 누군가가 지어낸 코로나19 "구조 꾸러미" 목록을 보고 전화를 걸어오는 사람들의 성화에 성명을 발표하기도 했다.

지금과 같은 위기 상황에서, 자신이 가진 모든 힘을 다해 지역 사회에 보탬이 되려는 사람들이 있다 - 여기, 온라인 가짜 뉴스들과 싸움을 벌이고 있는 사람들처럼 말이다.

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가짜 뉴스에 맞서 싸우는 시민 영웅들

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속수무책으로 퍼지는 '잘못된 코로나19 정보'들에 소셜 미디어 회사들이 어찌할 바를 모르고 있는 가운데, 루머, 불량 조언, 그리고 음모론 등 가짜 뉴스 확산을 막기 위해 나선 자원봉사자들이 있다. 영국 북부 뉴캐슬 근처의 작은 도시 모페스에 살고 있는 레이첼 호그는 프로젝트 매니저로 일하는 동시에 아홉 살 짜리 딸을 돌보느라 바쁜 하루하루를 보내고 있다.

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가짜뉴스를 스스로 판별하는 가이드 제시

1. 일단 멈추고 생각하라
2. 출처를 확인하라
3. 가짜일 수 있는지 의심하라

4. 확실하지 않으면 공유하지 말라

5. 사실을 개별적으로 확인하라
6. 감정적인 게시물을 조심하라
7. 동의한다고 공유하지 말라

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신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)에 관한 잘못된 정보가 인터넷에 넘쳐나고 있다. 전문가들은 '정보 위생'이 손 씻기 만큼이나 중요하다고 강조한다. 나쁜 정보의 확산, 어떻게 막을 수 있을까.

1. 일단 멈추고 생각하라

당신은 가족과 친구를 돕고 싶은 마음에 이들과 정보를 나눌 것이다. 메일이나 카톡, 페이스북 등으로 최신 정보를 받으면 재빨리 전달하고 싶을 것이다.

하지만 잘못된 정보 확산을 막는 제1원칙은 '우선 멈추고 생각하는 것'이라고 전문가들은 입을 모은다.

만약 의심이 든다면, 일단 멈추고 추가로 확인해보라.

2. 출처를 확인하라

공유하기 전에, 정보가 어디서 왔는지 기본적인 질문을 할 필요가 있다.

출처가 '친구의 친구'거나, '이모의 동료의 이웃' 같은 경우라면 위험하다.

BBC는 최근 누군가의 '석사학위를 가진 삼촌'에게서 받은 정보라며 쓰인 글이 어떻게 퍼져나가는지 추적했다.

게시물 내용 중 일부는 사실이었다. 가령 코로나19를 예방하기 위해 손씻기를 권장한 부분이 그것이다. 하지만 다른 세부 사항들은 잠재적으로 유해했다. 또 어떻게 질병을 진단하는가에 대해 입증되지 않은 주장을 하고 있었다.

"가장 신뢰할 수 있는 정보원은 세계보건기구(WHO), 미국 질병통제예방센터(CDC)와 같은 공중보건 기관입니다." 영국의 팩트체크기관 풀팩트의 클레어 밀른 부편집장은 말했다.

전문가도 완벽하지만은 않다. 그래도 카톡에 있는 낯선 사람의 먼 친척보다는 훨씬 신뢰할 수 있다.

3. 가짜일 수 있는지 의심하라

가짜뉴스는 BBC나 정부의 공식계정을 사칭할 수 있다. 신뢰할 수 있는 공공기관이 출처인 것처럼 캡처한 화면을 조작할 수도 있다.

공식 계정과 웹사이트를 확인하자. 정보를 쉽게 찾을 수 없으면 사기라고 의심해봐야 한다. 또 게시물과 비디오, 링크가 낚시성을 띨 경우, 조작된 페이지일 가능성이 높다.

풀팩트 클레어 밀른 부편집장에 따르면 글이 대문자로 돼 있거나 글꼴이 부조화스러운 경우 팩트체커들은 가짜뉴스일 가능성이 있는 것으로 본다.

4. 확실하지 않으면 공유하지 말라

혹시나 사실일 수 있어서 공유하고 있는가. 이런 식의 결말은 대개 좋기보다 나쁘다.

우리는 의사나 의료 종사들이 있는 곳에 글을 쓰기도 한다. 그것 자체는 문제가 없다. 다만 의심되는 부분들을 명확히 하는 것이 필요하다. 사진이나 글이 나중에 해당 컨텍스트에서 사라질 수 있다는 점도 명심하라.

5. 사실을 개별적으로 확인하라

BBC는 왓츠앱 메신저에서 활발하게 공유된 한 음성 메모를 여러 차례 제보받았다. 이 메모에 등장하는 여성은 병원에서 일하는 친구가 있는 동료에게 받은 조언을 번역하고 있다고 말한다.

하지만 여기에는 정확하고 부정확한 조언들이 혼재돼 있었다.

긴 조언 목록을 받았을 때, 그 중 확실히 아는 것이 하나 있다고 해서 그 전체를 믿어선 안된다. 나머지가 사실이 아닐 수 있다.

6. 감정적인 게시물을 조심하라

두려움이나 분노, 불안, 기쁨 등을 유발하는 게시물들이 있다. 이들은 보통 쉽게 확산된다.

퍼스트드래프트의 클레어 워들은 "공포는 잘못된 정보가 범람하는 가장 큰 동인 중 하나"라고 말한다. 이 기관은 기자들이 온라인 상의 잘못된 정보를 퇴치하도록 돕고 있다.

긴급한 요청이 담긴 글은 불안을 조장하도록 설계돼 있다. 특히 조심해야 한다.

"사랑하는 사람들이 안전하기를 바라면서 '바이러스 예방법!' 혹은 '이 건강 보조제를 드세요!'와 같은 글을 읽고 뭐라도 하려고 하고 싶을 거예요." 워들은 경고했다.

7. 동의한다고 공유하지 말라

사실인지 알기 때문에 무언가를 공유하고 있는가. 아니면 단순히 동의하기 때문인가.

민간연구소 데모의 소셜미디어 분석센터 칼 밀러 소장은 사람들이 기존 믿음을 강화하는 게시물을 공유할 가능성이 더 높다고 말한다.

그는 "심하게 고개를 끄덕일 때가 가장 취약한 순간"이라고 강조한다.

"그때가 바로 다른 무엇보다 우리가 온라인에서 행동하는 속도를 늦춰야 할 때입니다."

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신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)에 관한 잘못된 정보가 인터넷에 넘쳐나고 있다. 전문가들은 '정보 위생'이 손 씻기 만큼이나 중요하다고 강조한다. 나쁜 정보의 확산, 어떻게 막을 수 있을까. 1. 일단 멈추고 생각하라 당신은 가족과 친구를 돕고 싶은 마음에 이들과 정보를 나눌 것이다. 메일이나 카톡, 페이스북 등으로 최신 정보를 받으면 재빨리 전달하고 싶을 것이다.

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앱을 만듭니다.
기본적으로 뉴스를 볼 때 켜는 인터넷 브라우저 앱.
뉴스의 신뢰도에 따라 색이 바뀝니다. (우측하단 신호등 아이콘, 혹은 주소표시줄의 색)첫페이지 UI는 두가지 방식중 하나가 될 것 같습니다.

1. 신문사, 방송국 등을 고른다. --> 뉴스를 본다. --> 신호등 작동

2. 그냥 다른 브라우저앱처럼 자유롭게 인터넷 서핑을 한다. 뉴스 페이지로의 진입이 감지되면 작동.

신뢰도 결정 방식은 아래와 같을 듯 합니다.

1. 앱 사용자가 판단해서 버튼을 누른다 --> 신고 들어온 것을 우리가 최종 판단하여 적용.

2. 1번+우리가 일일이 검증

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먼저 나쁜 뉴스와 가짜 뉴스는 구분할 필요가 있다. 가짜 뉴스는 뉴스가 아니면서 뉴스인 척하는 거짓 정보를 말한다. 그러니까 가짜 뉴스는 좋고 나쁘고를 떠나 아예 뉴스가 아닌 것이지만 그렇기 때문에 나쁜 뉴스를 가짜 뉴스라고 불러서는 안 된다. 도널드 트럼프 미국 대통령이 CNN 기자의 질문에 "You are fake news(당신들은 가짜 뉴스야)"라고 윽박지른 것처럼 (내가 보기에) 나쁜 뉴스를 가짜 뉴스라고 매도하기 시작하면 논점이 흐트러진다.

한국에서의 가짜 뉴스는 미국과는 양상이 조금 다르다. "프란치스코 교황이 힐러리에게 투표하지 말라고 선언했다"는 등의 거짓 정보가 페이스북을 타고 확산됐는데 알고 보니 뉴스 사이트처럼 위장한 사이트였다. 그러나 아직까지 한국에서 가짜 뉴스 사이트가 발견된 바 없다. 가짜 뉴스라고 논란이 된 여러 사례들은 늘 있었던 유언비어거나 진짜 뉴스의 잘못된 보도거나 '내가 보기에' 나쁜 뉴스를 가짜 뉴스로 비난하는 경우가 대부분이었다.
나쁜 뉴스가 가짜 뉴스인가?
가짜 뉴스라는 말이 남용되고 있지만 진짜 뉴스를 흉내 내서라기보다는 뉴스인 것과 뉴스가 아닌 것의 경계가 급격히 무너지고 있다는 게 문제의 핵심이고 본질이다. 누군가가 카카오톡으로 보내준 기사 요약처럼 보이는 텍스트는 그게 진짜 기사인지 악의적으로 만든 거짓 정보인지 알 방법이 없다. 다만 많은 사람들이 언론이 늘 진실을 말하는 건 아니라고 생각하고 언론에 보도되지 않는 진짜 고급 정보가 따로 있다고 믿고 있는 게 현실이다.

다들 경험하지 않나. 페이스북에서 뉴스를 볼 때 많은 사람들이 누군가의 코멘트와 기사 제목만 보고 열어보지도 않은 채 기사를 공유하곤 한다. 그게 어느 언론사의 기사인지, 애초에 언론 보도인지 커뮤니티 게시판인지도 중요하지 않다. 뉴스가 파편화되고 뉴스의 브랜드가 해체되고 있다. 기사의 한 문단이나 코멘트 한 줄이 출처도 없이 떠다니다 보면 맥락을 잃고 왜곡되기 쉽다. 뉴스인 것과 뉴스가 아닌 것을 구분하기가 갈수록 어려워지고 있다.

불편한 진실일 수 있지만 반기문 전 유엔 사무총장은 술잔을 바로 받아 마시지 않았다. 퇴주잔을 받아 두 번 돌리고 난 다음 묘소에 뿌렸고 다시 음복잔을 주니 받아 마신 것이다. 정석대로 했고 나름 완벽했다고 할 수 있다. 그런데 커뮤니티 게시판에 떠돌았던 이른바 '움짤'만 보면 반 전 총장이 퇴주잔을 받자마자 '원샷'하는 것처럼 보인다. 중간 부분을 잘라내고 붙인 '악마의 편집'이었다. "허걱, 저걸 왜 마셔?"하는 반응이 나올 수밖에 없다.

악의적 목적이었을 수도 있고 그냥 재미였을 수도 있지만 이 13초짜리 '움짤'은 엄청난 속도로 확산됐고 한때 유력 대선 주자였던 반 전 총장의 낙마에 상당한 영향을 줬을 가능성이 크다. 여기에 중요한 질문이 있다. 이 '움짤'은 가짜 뉴스인가? 이 '움짤'을 인용하면서 트래픽 장사를 했던 수많은 언론 보도가 가짜 뉴스인가? 엄밀하게 말하면 둘 다 가짜 뉴스라고 할 수는 없다. 가짜 뉴스의 개념 규정부터 다시 해야 할 판이다.
찌라시가 더 솔깃한데?
트럼프가 "여성 대통령은 안 된다, 한국을 보라"고 말했다는 언론 보도는 가짜 뉴스라기보다는 명백히 오보였다. 출처는 "트럼프가 이런 말을 하면 이기지 않을까"라는 한 페이스북 글이었다. 그나마 좀 규모가 있는 YTN 보도였기 때문에 상당수 사람들이 속아 넘어갔다. 흔히 오해하지만 가짜 뉴스는 주류 언론의 외부가 아니라 주류 언론의 공백, 그리고 주류 언론의 한계와 주류 언론에 대한 불신을 파고든다.

"문재인이 치매에 걸렸다"는 출처 불명의 카카오톡 찌라시는 가짜 뉴스인가? "JTBC의 태블릿 PC는 조작됐다"는 박사모 카페 게시물은 가짜 뉴스인가? 뉴스처럼 보이기 위해 속임수를 썼다면 명백히 가짜 뉴스라고 할 수 있겠지만 이런 찌라시들은 굳이 뉴스처럼 보이려고 노력하지 않는다. 오히려 주류 언론에 대한 강한 불신에 기대어 '이것은 찌라시지만 이것이 진짜 뉴스야'라고 속삭이는 것처럼 보인다. 찍어누른다고 사라질 종류의 의혹이 아니다.

찌라시도 일말의 진실을 담고 있을 수 있고 진짜 뉴스도 거짓을 말할 때가 있다. 결국 형식이 아니라 내용이 문제다. 친박 집회에서 뿌려졌던 노컷일베나 프리덤뉴스 같은 신문을 가짜 뉴스의 사례로 꼽지만 이들은 버젓이 신문의 형태를 하고 있고 정식으로 등록된 매체들이다. "태블릿 PC는 조작됐다"는 주장은 말 그대로 주장일 뿐 보기에 따라 악의적인 나쁜 뉴스라고 볼 수도 있지만 형식만으로 가짜 뉴스라고 할 수는 없고 이를 막을 방법도 없다.
평판의 시장 이외의 해법은 없다
반기문 퇴주잔 논란에서 보듯 이제는 유언비어가 뉴스로 살아나고 카톡 찌라시가 주류 언론 못지않은 신뢰를 갖는 시대가 됐다. 카톡으로 떠도는 몇 줄의 글이 진짜 뉴스를 요약한 것인지 누군가가 악의적으로 만든 뉴스 비슷한 가짜 정보인지 판별하기 어려울 뿐더러 이제는 찌라시와 주류 언론이 같은 시장에서 경쟁해야 하는 시대가 됐다. 결국 독자들이 판별하겠지만 독자들 역시 뉴스 전체를 불신하는 시대, 믿고 싶은 것만 믿는 그런 시대가 됐다.

오히려 가짜 뉴스는 언제나 있었고 시대의 변화와 플랫폼의 확장에 따라 진화하고 있다고 보는 게 맞다. 술자리 뒷담화를 통제하기 어려운 것처럼 가짜 뉴스는 평판의 시장에서 경쟁을 통해 자연스럽게 소멸하게 돼 있다. 가짜 뉴스일 수 있다는 걸 알면서도 굳이 믿고 싶은 사람들이 있기 마련이고 그걸 찍어 누르거나 처벌한다고 해서 여론이 정화되는 건 아니다. 원래 여론은 시끌시끌하고 온갖 잡음을 동반하면서도 결국 진실에 수렴하기 마련이다.

▲ 2월14일 서울 프레스센터에서 열린 '가짜뉴스 개념과 대응방안'에서 박아란 한국언론진흥재단 미디어센터 연구위원이 발표하고 있다. 사진=이치열 기자 truth710@

가짜 뉴스를 수집해서 리스트업하자는 제안도 있었고 기사마다 빨간색 파란색 신호등을 붙이자는 등의 아이디어도 있었지만 모두 현실적인 해법이라고 보기 어렵다. "그것은 뉴스가 아니다", 아무리 강조하거나 비난해도 이런 음성적인 정보를 완전히 사라지게 만들 수는 없다. 진실은 칼로 자르듯 명쾌하지 않을 때가 많고 원래 수많은 의혹과 논쟁을 낳을 수밖에 없고 마지막까지 모두를 설득할 수 없을 경우가 대부분이다.

오히려 상당수 사람들이 JTBC밖에 믿을 게 없다거나 다른 언론은 모두 뭔가를 숨기거나 왜곡하고 있다고 믿는 현상도 매우 위험하다. 그 반대편에서는 또 다른 음모론이 끊이지 않는다. 네이버나 다음 등 주류 콘텐츠 플랫폼이 무색무취 정치적 중립을 표방하면서 독자들을 정치 혐오로 내모는 현실도 바람직하지 않다. 역설적으로 '진짜' 진짜 뉴스에 대한 갈망이 검증되지 않은 가짜 뉴스에 대한 수요로 이어지는 경우가 많다.

가짜 뉴스도 진화하고 있다. 지금까지는 실제 뉴스의 형식을 갖춘 거짓 정보를 가짜 뉴스라고 불렀다면 이제는 뉴스의 외연이 확장되면서 뉴스의 형식을 갖추지 않더라도 뉴스가 소비되는 방식과 정확히 같은 방식으로 정보를 퍼뜨릴 수 있게 됐다. 가짜 뉴스에 대한 우려가 쏟아지고 있지만 최근 진행된 여러 논의는 호들갑이 지나치거나 변죽을 울리는 엉터리 해법을 늘어놓고 있을 뿐이다.

사실 가짜 뉴스보다 더 위험한 건 여론을 왜곡하고 호도하는 나쁜 뉴스다. 진짜 뉴스와 가짜 뉴스가 공존하고 좋은 뉴스가 나쁜 뉴스를 밀어내는 게 평판의 시장이 작동하는 원리다. 진짜 뉴스가 제 역할을 할 때 비로소 가짜 뉴스가 힘을 잃는다. 신뢰의 위기의 시대, 진짜 뉴스의 신뢰를 회복하는 게 가짜 뉴스에 맞서는 근본 대안이라고 본다. 원론적이지만 공론장의 회복과 평판 시장의 작동, 그 이외의 해법은 있을 수 없다.

※ 이 칼럼은 민주언론시민연합이 발행하는 웹진 'e-시민과언론'과 공동으로 게재됩니다. - 편집자주

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'진짜' 가짜 뉴스에 대한 오해와 환상

# data[].attributes.attachment_link.description
먼저 나쁜 뉴스와 가짜 뉴스는 구분할 필요가 있다. 가짜 뉴스는 뉴스가 아니면서 뉴스인 척하는 거짓 정보를 말한다. 그러니까 가짜 뉴스는 좋고 나쁘고를 떠나 아예 뉴스가 아닌 것이지만 그렇기 때문에 나쁜 뉴스를 가짜 뉴스라고 불러서는 안 된다. 도널드 트럼프 미국 대통령이 CNN 기자의 질문에 "You are fake news(당신들은 가짜 뉴스야)"라고 윽박지른 것처럼 (내가 보기에) 나쁜 뉴스를 가짜 뉴스라고 매도하기 시작하면 논점이 흐트러진다.

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6주차 온라인 모임 기록 - 빙봉

# data[].attributes.subject
6주차 온라인 모임 기록 - 빙봉

# data[].attributes.body
1.'OPEN API'를 활용하여 뉴스 데이터를 수집한다.
2. 1에서 수집한 데이터의 특정 단어들을 활용하여 가짜뉴스 확률을 계산한다. (구문에 대한건 관리자 메뉴에서 지정할 수 있도록하면 좋을 듯)
3. 별도로 머신러닝을 활용한 로봇을 만들어 학습시키고 가짜뉴스 확률을 계산한다.
4. 1, 2, 3을 활용하여 서비스를 만들고 사용자들이 사이트에서 뉴스를 검색하면 관련 뉴스의 확률을 볼 수 있게 한다. (혹은 의심가는 뉴스를 직접 입력한다.)
5. 4번의 서비스에서 추가로 사용자들이 인터랙션 할 수 있는 아이디어들
    - 가짜여부를 판단하고 포인트를 받는다. (영화 별점 주듯이)
    - 포인트가 쌓이면 '디지털 리터러시 전문가', '마피아', '올바른 시민상' 같은 레벨(왕관?)을 준다.
    - 등등 게임 적인 요소 추가
    - 정리하면 사용자들은 사이트에서 가짜뉴스를 판별하고 포인트를 얻고 가짜뉴스에 대한 정보를 얻음
6. 3번의 아이디어에서 만든 로봇에 친근한 이름을 붙여주고 서비스에서 추측하는 가짜뉴스 확률을 다양한 방식으로 안내해 준다. (예: 버들이 로봇이 생각하는 가짜일 확률은 80% 입니다. 주의하세요.)
7. 기타 사항
    - 가짜뉴스를 많이 수집해야 할 거 같다.
    - 1차 목표를 위한 일정 재확인이 필요하다.

# data[].attributes.body
1.가짜뉴스 리터리시 콘텐츠 만들기
그동안 논란이 됐거나 거짓으로 판명된 가짜뉴스를 모으고, 내용을 요약하며, 어떤 포인트에서 가짜뉴스임을 확인할 수 있는지 콘텐츠로 만들어 게재. 또 가짜뉴스의 특징을 알려줘도 좋을 듯. 이로써 가짜뉴스 여부를 판단할 때 독자가 따져야 할 것이 무엇인지 보야주면 어떨까란 생각

2.가짜뉴스에 대해 참고하면 좋을 문건 요약 정리
이미 가짜뉴스와 관련된 자료는 차고도 넘침. 이중 좋은 기사나 사이트, 보고서 제목과 링크만 간단 요약해서 가짜뉴스 판별 프로젝트의 플랫폼에 올려도 어떨까란 생각이 듦

3.내 인생 최악의 가짜뉴스 공모전
사용자 참여 유도의 일환으로 그동안 끔찍하거나 정말 별로였던 가짜뉴스를 받아보고 투표하기. 그 이유도 기대하기

4.가짜뉴스 판별 챗봇
머신러닝을 통해 가짜뉴스를 검증하고(몇 % 가짜입니다) 답변을 알려주는 챗봇을 구축하는 건 어떨지? 또는 가짜뉴스에 대한 질의응답(정의나 사례나 특징, 기타 참고하면 좋을 점)을 챗봇으로 구현하는 건 어떨까란 생각이 들었음. 요즘 봇빌더나 코로나19 챗봇 등을 보다 그런 아이디어가 떠올랐습니다.

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사람들이 가짜뉴스를 신고하게 만들고 그것에 대한 평가를 하게 한다. (정치적 성향, 얼마나 진실에 가까운지에 대한 평가, 근거 자료에 대한 평가 등 정성적 평가 등을 할 수 있게)

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1 클립보드에 뉴스 붙여넣기 한 게 감지되면 그 것에 대한 가짜뉴스 인포그래픽을 보여준다. (크롭 앱, 모바일 앱, 테스크탑 앱 등)

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1. 뉴스 소비자에게 가짜뉴스 판별을 위한 의견 참여 촉진하기
> 뉴스를 볼 때 소비자가 진실, 가짜 평점을 매기게 함. 점수를 매긴 양, 다른 사람들의 평가와의 동일성 등을 기준으로 신뢰 가산점을 부여. 높은 점수를 얻은 사람은 민주시민 레벨업!  (파워 블로거 처럼 Great news consumer 지정)

2. 데이터를 활용하여 가짜뉴스를 쉽게 걸러 내고 확인하기
> 상기 데이터를 기반으로 뉴스의 진실성 여부에 따라 순위화. 위계적 뉴스 배치. 뉴스레터 자동화 서비스로 상단의 관심 뉴스를 진짜 뉴스 중심으로 받아볼 수 있게 함.

https://medium.com/@gzicherm/how-gamification-can-beat-fake-news-ee7317ab828e

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In the decade-ish since the second coming of social media, global democracy has been severely impaired by the spread of fake news. I believe that using gamification techniques could substantially retard this phenomenon and reset the balance.

N.B. I'm using "fake news" to refer to things which are actually fake, not things that are true but a certain someone (et al) doesn't like to hear.
Before we dive into the solution, it's worthwhile starting with a brief recap of how fake news spreads on social channels. If you understand algorithms feel free to skip this section.

All social media companies monetize by micro-optimizing your attention. That is, they understand that your only finite resource is time, and if they get more of your time, they control more of the revenue generated from your attention. Therefore, they have developed complex machine learning (ML) algorithms to try and figure out what you will want to consume next. The most sophisticated (and therefore dangerous) of these is the Facebook News Feed, but every major tech company has their own version (Google, Netflix, Youtube, Amazon, Apple, etc.). They usually wrap this idea in "Things You May Like" or "Coming Up" but the basic premise is the same: if I can figure out what you want next I can keep you on my site/app for longer and make more money from advertising/e-commerce/etc.

The algorithm uses a combination of techniques to figure this out, but the simplest formula is:

You are similar to Person X. Person X looked at this. Therefore, you might like this.

There's a lot of additional information being fed into this system, but the concept is quite democratic: the best content (for a given audience) should win. The most popular videos on YouTube are - by definition - the most popular videos in the world. This tells you that the basic algorithm is doing its job. As with all algorithms of value, it is subject to perversion and manipulation.

There are three basic ways to propagate content into this algorithm that are likely to result in the growth of your idea:

1. Buy advertising that puts your content in front of people based on criteria you choose, regardless of their consumption preferences.

2. Use influential people - real or fake - to propagate the content. In both cases, you want to ensure that you match the influencer with the target so that the mass of real people want to like, share, etc.

3. Create content that is so novel, so great and so interesting that people naturally love it and share it on their own.

Regardless of which option you choose, the social media platform makes money. Sure, the advertising revenue in 1 is higher margin, but they will eventually get that ad revenue if 2 or 3 are successful as well by capturing more of your attention.

The bottom line is that they have little incentive to address the issue of fake news or undue influence because they are making money on it. Lots of money. Attention is revenue, and the most salacious of fake news stories tend to drive the most clicks.

Interestingly however, the data gathering apparatus of these social media giants can also be leveraged in a positive way. By taking advantage of the algorithm's underlying calculus and combining it with human pattern matching, we can potentially fix this problem quickly and cheaply. Of course, we'll need a little help from gamification

One of the most important core experiences in gamified systems is the "trust score". Examples of this can be seen in your eBay seller/buyer score, your Uber score, and your Credit Score. Admittedly, each of those numbers has a wildly different impact on your life, but the fundamental premise is the same: an algorithm made up of different inputs calculates a number that tells someone whether or not to trust you.

These algorithms exist primarily to optimize commerce among people without established trust. However, they are modeled on the basic sociology of real-world trust: tracking and feedback. If you know everyone in your community, you likely also know how trustworthy the people are through experience. A trust score usually attempts to do the same thing.

It is important to note that a trust score merely provides guidance to the decider. Each person / company has to make up their own mind about whether or not to trust, but such a score makes it easier to decide.

In the case of a given piece of content on social media, it would be easy for the platform companies to expose a set of scores alongside the content they present. Like a credit score, this could give users an idea of whether or not to trust the content they are seeing.

Some of the factors that I believe should be scored include :

Credibility of the Originator (number of followers, time on the platform, engagement percentage)

Credibility of the Amplifiers (followers, time, engagement of followers)

Partisanship (extremity of response, scored lower for very partisan)

Velocity (speed of social spread, scored lower for very quickly)

The ideal way to present this information would be as a single "Trust Score" (out of 100) with the option for the user to drill down and see the scores of the component elements. It could also be implemented as a color or shading scheme. We could also show the scores together in a simplified view and with every post in a news feed. For example a given post might show data like this:

Elements of the score would not necessarily be weighted equally and could have aging factors.

If accompanied by an education campaign, people could start making informed decisions on the content they consume. Because of the prevalence of such trust scores, I believe most consumers would be comfortable with the basic premise of analyzing a score before deciding to act. It's not dissimilar to looking at the mutual friends list when someone friends you on Facebook or elsewhere. The social proof is a kind of quick "reference check".

Importantly, all of this information is already in most news feed algorithms. You don't actually need many human moderators or major data restructuring to achieve it, and it would be cheap to implement and test. Also, when used in combination with fact checking, you could provide a double-whammy for truth and give people multiple sources to draw from. In the long term, this would also help tech companies navigate the publicity surrounding fake news and their profit motive.

Many experiments been done on gamifying micro-work for the greater good. Captcha is a good example - every time you identify an image in one of those grids you are helping train machines on how to "see" images. There are also more fun examples, such as the Google Image Labeler or Foldit, but the basic premise is the same: do a little work for me, and I'll do something for you.

With some funding, we could build a game that would employ everyone to spot, tag and filter fake news. The basic design could be an upvote/downvote system (perhaps using a browser plug in) that would allow you to tag and vote on the accuracy of a piece of news for cash, prizes or glory. As you progress through the game, you unlock more and more complex types of interactions, including comparing two different articles against each other or a fact check-off in a Supermarket Sweep style.

I don't know precisely which design would be optimal, but I think we could develop something here that might move the needle.

Some argue that the spread of fake news would not be slowed by more transparency. That is, people love to espouse false narratives that fit their worldview, and have been doing so since the dawn of time. Unfortunately, confirmation bias simply serves to worsen this phenomenon and enable people to simply discard facts they don't agree with.

However, I think the game here is not to get people to admit things they believe are false. Rather, it is to slow the spread of false ideas before they reach everyone. With transparency and good scorekeeping, we could also empower those with better critical thinking skills to act as additional misinformation firewalls - weighting their opinions more heavily in the score, for example.

If you gamify their participation, you could increase efficacy even more. People could fact check for cash, prizes and status, and this information could be included in the score when available.

Some also argue that if you put too many roadblocks in peoples' way they will simply shift to more peer-to-peer communication methods. For example, nothing can stop people from making a huge Whatsapp group and sharing information there free from any filters. I don't believe this is a real consideration because quickly get overwhelmed with too much content. And once they do, they tend to abandon the most cacophonous spaces.

This is precisely the reason we invented these content prioritization algorithms in the first place - a truly unstructured communication channel quickly becomes unusable. But if you control the structure of information, you can achieve both financial and behavioral goals with a single silver bullet.

That same power can be used here to harness and promote good. It can be done cheaply and easily, and will help people stay informed. It's mostly already built and baked into what we see. To make it work, we'll require greater transparency.

It may not solve every aspect of the misinformation problem, but gamifying fake news can certainly help.

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In the decade-ish since the second coming of social media, global democracy has been severely impaired by the spread of fake news. I believe that using gamification techniques could substantially retard this phenomenon and reset the balance. N.B.

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뉴스 찾아보지 마세요. 진짜만 뉴스로 받아보세요! 포털에서 뉴스를 보는게 아니라 궁금한 내용을 검색하면 팩트체크된 뉴스링크만 메일로 보내주는 서비스!

https://brunch.co.kr/@weeklyfive/21

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미디어 디지털 리터러시 교육 

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미디어 디지털 리터러시 교육 

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비판적인 미디어 활용 콘텐츠를 제작하여 인스타그램, 페이스북 등 SNS를 통해 확산.
Pay it forwards 형식으로, 3명하게 전달하기 방식 등을 쓸 수 있을 듯.

콘텐츠
방법론적 (‘자세히 관찰하기’, ‘심사숙고’,
‘비판적 읽기’, ‘출처 확인’), 의미론적 개념과 가짜뉴스에 현혹되지 않을 재미난 아이디어(뉴스구독 방식) 제안 등..

http://www.kocca.kr/trend/vol17/sub/s33.html

https://dadoc.or.kr/2549?category=719539

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출처 화이트 리스트와 블랙 리스트를 만들어 관리한다. (이때 화이트 리스트의 구분은 유동적일 수 있다)

SNS 등에서 특정 기사가 얼마나 빠르게 퍼지는지에 대해 체크한다.(시스템)

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2019 구글 미디어해커톤(가짜뉴스 범람 속 ‘진실’ 찾기 아이디어) 중 소비자 참여형을 중심으로 정리

대한민국 국회 실록 - 회의록 전문을 데이터베이스화한 ‘실록 사이트’를 만들고 구글 확장프로그램을 통해 온라인 뉴스 페이지에 연계해 팩트체크 기능추가

진실게임(fact quiz) -  “재미있는 가짜가 재미없는 진짜를 이긴다. ‘재미있는 진짜’를 만들기 위해 노력. 가짜뉴스를 검증하는 퀴즈게임으로 “팩트체크(퀴즈)를 통해 거짓 뉴스가 확산되기 전에 진실을 확산하는데 방점”

‘가짜뉴스 감옥 사이트’ - 가짜뉴스 생산·유통은 막을 수 없다. 그렇다면 감옥에 가두자”.  뉴스소비자들은 검증하고 싶은 뉴스를 이 사이트에 신고할 수 있다. ‘공감’ 받은 횟수가 기준선을 초과하면 전문 팩트체커가 심사하는 ‘법정’에 회부돼 가짜·진짜 여부가 결정된다. 해당 매체를 “영원히 부끄럽게 하기 위해” 기록은 남긴다.

?? - 사람과 컴퓨터를 구별하기 위한 구글의 자동방지기술 캡챠(captcha)를 이용해 뉴스 소비자가 팩트체크 경험을 기를 수 있는 앱을 제안.

?? - 신뢰도 기준으로 기자·매체 점수를 매기는 아이디어 .  ‘체킹→랭킹→패킹’ 3단계로 나눠 팩트체크로 기자 신뢰도를 계량화하고, 이후 키워드 별 기사 리스트나 기자 페이지 등도 확인할 수 있는 서비스

?? -  기사 하단에 ‘기사 제목이 내용과 맞는가’ ‘이미지 활용이 적절한가’ ‘정보가 사실과 밀접한가’ 등의 질문에 독자가 점수를 주고 이를 종합한 점수가 게이지바 형태로 기사에 달리는 장치

시민편집국장 - 독자 수정 요청이 편집국에 직접 전달되는 채널. 기사를 본 기자가 질문을 남기면 기자에게 직접 전달되고 기자가 남긴 답은 기사에 메모 형태로 첨부된다. “한 언론사에 하루 300건 정도 의견이 전화로 접수되는데도 적절한 채널이 없다”는 문제의식에서 기획

‘독자 주도형 지식 공유 서비스’ - 독자들이 기사에 직접 ‘정보태그’ ‘맥락태그’ 관점태그‘를 붙여 뉴스를 파악하는 방식을 제시

http://www.mediatoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=147994

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'가짜뉴스 범람하는 시대, 진실에 더 가깝게 다가가는 법'

지난 19~20일 팩트체킹과 확증편향(필터버블) 해법을 주제로 한 2019년 구글미디어 해커톤에 20개팀 60명의 참가자들이 모여 치열한 기획전을 벌였다. '타인의 가치관을 이해하는 게 뉴스 소비의 한 방법'이라며 소비자 간 소통을 프로그램화한 시도부터 블록체인을 이용한 검열·통제 해방 프로그램까지 다양한 아이디어가 나왔다.

▲ 지난 19~20일 팩트체킹과 확증편향(필터버블) 해법을 주제로 한 2019년 구글미디어 해커톤에 20개팀 60명의 참가자들이 모여 치열한 기획전을 벌였다. 사진=이우림 기자

우승팀은 '대한민국 국회 실록'을 만든 팀 'Jjam(쨈)'이다. "인용할 다양한 원자료만 존재할 뿐 팩트 자체는 진실이 아니"란 문제의식에서 기획을 시작한 쨈은 정치 뉴스의 1차 자료인 국회 회의록에 집중했다. 쨈은 회의록 전문을 데이터베이스화한 '실록 사이트'를 만들어 구글 확장프로그램을 통해 온라인 뉴스 페이지에 연계해 팩트체크 기능까지 더했다. 실용성, 실현 가능성 면에서 높은 점수를 받았다.

'스페셜 멘션(심사위원 특별 선정)'을 받은 기획은 블록체인을 이용해 언론 자유도를 높이려 한 '뉴토피아'(팀 블록인사이드)와 시민들 간 상호 이해를 뉴스 소비의 한 축으로 본 'with news'(팀 Journey)다.

▲ 2019 구글미디어 해커톤 참가팀 'JjAM(쨈)'의 기획자 장슬기씨가 20일 오후 '대한민국 국회실록' 서비스를 발표 중이다. 사진=이우림 기자

뉴토피아는 블록체인 기반 이더리움 트랜잭션을 통해 중국 베이징대 성폭력 피해 학생의 자살 사건이 알려진 메커니즘에 착안했다. 뉴토피아는 "2013년 한국에서 있었던 대자보전 '안녕들하십니까'의 세계적 버전처럼, 검열저항성을 가진 블록체인 기술로 중국,아랍 등 국가에 사는 국민이어도 인터넷만 있으면 누구든 자유롭게 제보하고 기사를 쓸 수 있다"고 밝혔다. 소수가 뉴스 생산·유통과정을 통제하는 방식을 탈피해 언론 자유도를 높이는 방법이다.

"상대 입장의 맥락을 이해하는 데서 변화가 시작된다. 가장 가까운 사람부터 시작하면 어떨까?" with news 기획자는 할머니와 세상사를 이야기하는 유일한 시간인 저녁 9시 뉴스 시간대를 떠올리며 "관계가 뉴스를 채우는 콘텐츠가 된다"고 생각했다. 이 팀은 참여자 간 서로 뉴스를 추천하고 각 뉴스에 의견을 공유하는 서비스를 고안했다. 가치관이 다른 이들이 다양한 뉴스를 접하는 필터버블 개선 효과도 있다.

게임·감옥·달력 개념이 뉴스 서비스에 접목된 신선한 시도도 있다. 팀 버블팝은 "재미있는 가짜가 재미없는 진짜를 이긴다. '재미있는 진짜'를 만들기 위해 노력했다"며 '진실게임(fact quiz)'을 기획했다. 가짜뉴스를 검증하는 퀴즈게임으로 "팩트체크(퀴즈)를 통해 거짓 뉴스가 확산되기 전에 진실을 확산하는데 방점"을 찍었다.

▲ 지난 19~20일 팩트체킹과 확증편향(필터버블) 해법을 주제로 한 2019년 구글미디어 해커톤에 20개팀 60명의 참가자들이 모여 치열한 기획전을 벌였다. 사진=이우림 기자

팀 'Panic Attack'은 "가짜뉴스 생산·유통은 막을 수 없다. 그렇다면 감옥에 가두자"는 아이디어로 '가짜뉴스 감옥 사이트'를 만들었다. 뉴스소비자들은 검증하고 싶은 뉴스를 이 사이트에 신고할 수 있다. '공감' 받은 횟수가 기준선을 초과하면 전문 팩트체커가 심사하는 '법정'에 회부돼 가짜·진짜 여부가 결정된다. 해당 매체를 "영원히 부끄럽게 하기 위해" 기록은 남긴다.

팀 휴학러들은 뉴스다이어리 앱 '숲'을 제시했다. "뉴스를 파편적으로 소비해 진실에 다가가지 못하니 독자가 전체 맥락(숲)을 볼 수 있게" 하기 위한 앱이다. '캘린더 탭'을 클릭하면 현안과 관련된 일정이 달력에 뜬다. 일정을 클릭하면 현안 배경설명이 뜨고 '프리뷰 탭'에선 향후 일정과 관련된 전망 기사를 볼 수 있다. 독자는 그때마다 메모를 남겨 자신의 생각을 저장해놓을 수 있다.

'익명의 관계자' '속보' '단독' '외신에 따르면' 등 보도 신뢰성을 해치는 표현에 경종을 울리자는 기획도 나왔다. 팀 '오후 4시의 해방'은 사실뉴스번역기를 고안해, 번역기에 기사를 붙여넣으면 익명의 관계자는 '기자와 가까운 지인'으로, 속보는 '빠르게 베꼈다' 등으로 번역되는 사이트를 제안했다.

▲ 지난 19~20일 팩트체킹과 확증편향(필터버블) 해법을 주제로 한 2019년 구글미디어 해커톤에 20개팀 60명의 참가자들이 모여 치열한 기획전을 벌였다. 사진=이우림 기자

가짜뉴스를 직접 분류하는 뉴스서비스 기획도 다양하게 나왔다. 팀 '송퐁퐁'은 가짜 사진을 팩트체크하는 '이미지 힐러' 사이트를 기획했다. 사진은 기술적으로 진위 판별이 용이한 점에 착안했다. 팀 림벤져스는 사람과 컴퓨터를 구별하기 위한 구글의 자동방지기술 캡챠(captcha)를 이용해 뉴스 소비자가 팩트체크 경험을 기를 수 있는 앱을 제안했다. 팀 단국대의 '뉴스필터엔진'은 웹페이지에서 "이미 본 기사, 오보, 논지를 흐리는 기사, 불쾌감을 주는 기사 등을 사용자 화면에서 거르는" 장치를 기획했다.

신뢰도 기준으로 기자·매체 점수를 매기는 아이디어도 여럿 나왔다. 팀 즈므스는 '체킹→랭킹→패킹' 3단계로 나눠 팩트체크로 기자 신뢰도를 계량화하고, 이후 키워드 별 기사 리스트나 기자 페이지 등도 확인할 수 있는 서비스를 설계했다. 팀 Trier(트라이어)는 기사 하단에 '기사 제목이 내용과 맞는가' '이미지 활용이 적절한가' '정보가 사실과 밀접한가' 등의 질문에 독자가 점수를 주고 이를 종합한 점수가 게이지바 형태로 기사에 달리는 장치를 제안했다.

Hack SUNY(핵수니)도 "기사는 기자로부터 파생되니 기자를 판단하면 기사 신뢰성도 알 수 있다"고 여겨 기자 평가 시스템을 도입한 플랫폼 '베리시밀리튜브(verisimilitube)' 기획을 냈다.

독자 참여에 방점을 찍은 팀 슈퍼배드는 언론사 뉴스룸의 폐쇄적인 구조를 짚었다. 슈퍼배드가 낸 '시민편집국장'은 독자 수정 요청이 편집국에 직접 전달되는 채널을 뒀다. 기사를 본 기자가 질문을 남기면 기자에게 직접 전달되고 기자가 남긴 답은 기사에 메모 형태로 첨부된다. "한 언론사에 하루 300건 정도 의견이 전화로 접수되는데도 적절한 채널이 없다"는 문제의식에서 기획됐다.

팀 태깃은 '독자 주도형 지식 공유 서비스'를 제안한다며 독자들이 기사에 직접 '정보태그' '맥락태그' 관점태그'를 붙여 뉴스를 파악하는 방식을 제시했다. 팀 square(스퀘어)는 소비자들이 직접 뉴스를 만들어 SNS 등에 공유할 수 있는 '뉴스 DIY' 서비스를 냈다.

팀 개기너의 고품질 뉴스 큐레이션 서비스 '노터블'의 특징은 이용자가 읽지 않는 주제·성향의 뉴스를 보여주는 점이다. 이들은 이용자가 유사한 논조의 기사를 반복해서 볼 경우 비슷한 기사는 명도를 옅게, 반대 논조의 기사는 명도를 짙게 해 정렬하는 큐레이션 방식을 도입했다.

"독자의 정보탐색 시간을 최소화하자"는 문제의식도 나왔다. 팀 이슈트레커가 제안한 '솔루션'은 문장 단위로 정보를 클러스터링하는 뉴스플랫폼이다. 이들은 정보 속성을 일어났다거나 요구했다로 서술되는 팩트, 이에 대한 관계자들의 행동과 발언, 그리고 이 두 속성으로 범주화되지 않는 나머지로 구분했다.

뉴스포털 사이트 제작으로 접근한 팀은 2팀이다. 이용자들의 집단적 참여를 이용하는 위키피디아 방식으로 포털 이용자 누구나 문제 기사가 등록되면 기사를 수정할 수 있는 시스템이다. 팀 낙낙은 '뉴스위키', 팀 Able(에이블)은 '2NfU(모두에게 모두을 위해'라 이름붙였다. 에이블은 서울 선린인터넷고 2학년 3명이 의기투합한 유일한 청소년팀이었다.

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가짜뉴스 범람 속 '진실' 찾기 위한 20가지 기획

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'가짜뉴스 범람하는 시대, 진실에 더 가깝게 다가가는 법' 지난 19~20일 팩트체킹과 확증편향(필터버블) 해법을 주제로 한 2019년 구글미디어 해커톤에 20개팀 60명의 참가자들이 모여 치열한 기획전을 벌였다. '타인의 가치관을 이해하는 게 뉴스 소비의 한 방법'이라며 소비자 간 소통을 프로그램화한 시도부터 블록체인을 이용한 검열·통제 해방 프로그램까지 다양한 아이디어가 제시됐다. 우승팀은 '대한민국 국회 실록'을 만든 팀 'Jjam(쨈)'이다.

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짐고 폴링(ZimGO Polling)과 닐(Neil)의 뉴스봇(News Bot)은 확장 가능한 필터링 프로세스를 사용하여 가짜 뉴스의 유입 및 배포를 통제, 관리하고 사용자들에게 신뢰할 수 있는 경험치를 제공

http://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=12130

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짐고 폴링(ZimGO Polling)과 닐(Neil)의 뉴스봇(News Bot)은 확장 가능한 필터링 프로세스를 사용하여 가짜 뉴스의 유입 및 배포를 통제, 관리하고 사용자들에게 신뢰할 수 있는 경험치를 제공

'가짜 뉴스'는 요즘 매우 익숙해진 용어다. 끊임없이 밀려오는 수많은 정보의 흐름 속에서 신뢰할 수 있는 뉴스에 대한 논쟁이 점차 가열되고 있다. 최근 과학학술지인 사이언스(Science)에 따르면 가짜 뉴스는 진짜 뉴스보다 70% 더 많이 리트윗되는 경향이 있으며 진짜 뉴스는 가짜 뉴스 대비, 대중에 도달하는 시간이 6배 더 소요되며, 가짜 뉴스는 진짜 뉴스보다 거의 10배나 더 많이 공유된다.

ZimGo 감성 지능 검색 엔진 (EISE, Emotional Intelligence Search Engine) 이미지(사진:본지DB)

최근 비피유홀딩스(BPU Holdings)는 자사의 제품과 서비스에 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 및 첨단 기술을 사용하여 신뢰할 수 없는 정보를 차단하고 가치 있는 정보의 품질을 다각화하여 최종 사용자에게 주목을 받고 있다. 또 짐고 폴링(ZimGO Polling)과 닐(Neil)의 뉴스봇(News Bot)은 확장 가능한 필터링 프로세스를 사용하여 가짜 뉴스의 유입 및 배포를 통제, 관리하고 사용자들에게 신뢰할 수 있는 경험치를 제공하고 있다.

짐고 폴링은 비피유의 선거 예측 솔루션으로서 기존의 솔루션에서는 가능하지 않았던 방식으로 트위터 소셜 네트워크를 통해 권한을 위임받은 시민들과 연결해준다. 짐고 폴링은 시민들의 감성을 정확하게 평가하여 선거 전문가 및 후보들에게 경쟁적 우위를 제공하는 최초의 선거 예측 솔루션이다. 짐고 폴링은 트위터에서 수집되는 다양한 정보가 민심을 대변하는 것이며, 선거에 있어서 가장 가치 있는 정보라는 가정을 기반으로 개발된 제품이다.

하지만 결과 추출을 위한 데이터 통계 처리과정에서 필연적으로 대량의 공유 게시물, 리트윗 및 스팸의 영향을 받을 수 밖에 없고, 이를 관리하기 위하여 비피유의 AI가 트위터 API와 상호작용을 통하여 중복게시물과 원치 않는 노이즈의 흐름을 처리한다. 초기 필터링 이후 노이즈가 대부분 제거될 수 있도록 모든 리트윗 게시물이 배제된다. 두 번째 처리 방식은 텍스트 필터링으로 스트림 결과의 전반적인 대기시간에 영향을 미치지 않고 대량의 중복 트윗에서 배포된 확장 가능한 패턴이 제거된다. 동일한 텍스트는 중복 게시물로 인식된다.

또한 유사성 중복제거기술(Similarity Deduplication)은 자동 게시물의 미세한 차이점을 잡아내기 위한 개념 정의 작업을 위하여 사용하고 있다. 이 세 번째 과정에서 비피유는 미세한 변형을 찾아낸다. 예를 들어 대부분의 자동 게시물의 경우에는 링크를 제외하고 동일한 텍스트를 게시하기 때문에 세 번째 필터링 단계에서 이러한 것들을 걸러낸다. 네 번째 과정은 사람들이 게시물을 스팸으로 지정하도록 지원함으로써 관련 없는 게시물을 추적하는 AI의 기능이 향상된다.

닐은 BPU의 개인 뉴스 봇이다. 인공지능 기반의 개인용 뉴스 큐레이터로 신뢰할 수 있는 뉴스 출처로부터 평판 좋은 기사와 흥미로운 이야기를 전달하는 가상 비서이다. 닐은 짐고 폴링과는 달리 각 개인이 선택한 주제에 맞는 최고의 뉴스를 사용자들에게 제공하기 위해 신중하게 선택된 약 3000개 출처의 화이트리스트로 엄격하게 품질관리를 시행한다. 두 번째로 사용자들이 검색하는 필수 및 요청된 뉴스를 정확히 제공할 수 있도록 화이트리스트를 수동으로 확인 후 품질평가 점수를 매긴다. 이 과정에서 텍스트가 너무 짧거나 부실한 텍스트, 너무 많은 링크가 달린 출처를 걸러내는 과정이 적용돼 인공지능이 가짜 뉴스 분류해 진짜 정보만을 제공하는 것이다.

오늘날 지식의 한가지 척도는 정보다. 정보가 공유되는 방식, 그것의 출처, 적용되는 방식 등이 중요하며 어떤 정보가 공유되는지가 가장 중요하다. 요즘... 국가와 정책에 직결되는 거짓 정보부터 특정인을 겨냥한 악의적 도발에 이르기까지, 왜곡 보도와 가짜뉴스가 전광석화처럼 퍼지며 범람한다. 악의도 없고 특별한 피해도 야기하지 않는 가짜뉴스라면 만우절의 장난 정도로 봐 준다지만, 작금의 가짜뉴스는 건전한 사회적 신뢰를 파괴하고 서로 불신하게 하는 암적 존재로 도를 넘어도 한참 넘었다. 인공지능이 감성 분석, 자연 언어 처리 및 머신러닝을 통하여 신뢰할 수 있는 정직한 정보와 뉴스가 우리에게 제공될 수 있다는 기대를 걸어본다.

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인공지능이 가짜 뉴스 분류, 진짜 정보만을 제공

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'가짜 뉴스'는 요즘 매우 익숙해진 용어다. 끊임없이 밀려오는 수많은 정보의 흐름 속에서 신뢰할 수 있는 뉴스에 대한 논쟁이 점차 가열되고 있다.