KCI등재
로봇 저널리즘: 알고리즘을 통한 스포츠 기사 자동 생성에 관한 연구 = Robot Journalism: Algorithmic Approach to Automated News Article Generation
저자
발행기관
학술지명
한국언론학보(Korean Journal of Journalism & Communication Studies)
권호사항
발행연도
2015
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
64-95(32쪽)
KCI 피인용횟수
19
제공처
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Robot journalism refers to the study of algorithm-based journalism practices where computer algorithms generate news articles without intervention from human writers. This paper presents ‘Robot Journalism Framework’, which depicts a step-by-step description of how algorithms are used at every stage, from data gathering to news writing. The framework consists of five steps: data crawling, event extraction, key event detection, mood detection, and news article generation. Data crawling step involves gathering of raw data using crawling software, and the collected data is interpreted into a series of comparable information at the event extraction step by applying preset rules. Relatively more important events are statistically calculated among all the information piled at the database in the third step, key event detection. Then the narrative structure is determined by analyzing the frequency and weight of key events in mood detection step, and the last step of the framework is to generate news articles in natural Korean language. In this paper, robot journalism framework is applied in generating baseball stories from raw broadcasting data. We conducted a user study with readers of our robot news Facebook page to examine their perception of algorithm-generated news in terms of informativeness, objectivity, and credibility.
더보기로봇 저널리즘은 뉴스 기사가 만들어지는 모든 과정에 컴퓨터 알고리즘이 관여해 사람의 손을 거치지 않고 기사를 자동으로 생성하는 방법과 이에 필요한 사회ㆍ기술ㆍ문화적 이슈를 다루는 연구 분야이다. 본 연구에서는 연구진이 자체 개발한 알고리즘을 통해 자동으로 기사를 작성하는 과정을 정의한 ‘로봇 저널리즘 프레임워크’를 소개하며 단계별로 알고리즘의 역할과 주요 결과물을 설명한다. 로봇 저널리즘 프레임워크는 데이터 수집, 이벤트 추출, 중요 이벤트 선별, 기사의 무드 결정, 뉴스 기사 생성의 다섯 단계로 이루어졌다. 데이터 수집 단계에서는 크롤링 소프트웨어를 통해 원시 데이터를 수집하고 이벤트 추출 단계에서는 데이터를 해석하는 규칙이 구현된 알고리즘을 통해 수집된 원시 데이터로부터 이벤트를 추출한다. 다음 단계에서 모든 이벤트 중에서 특별히 의미 있는 이벤트를 고르는 선별 과정을 거쳐 다음 단계에서는 선별된 중요한 이벤트를 중심으로 맥락을 고려해 전체 사건을 바라보는 관점을 정한다. 마지막으로 이 모든 데이터와 중요 이벤트, 관점을 종합하여 실제 뉴스 기사를 작성한다. 본 논문에서는 연구진이 개발한 로봇 저널리즘 프레임워크를 바탕으로 작성된 소프트웨어를 한국 프로야구 데이터에 실제로 적용해 스포츠 기사를 자동으로 작성하는 과정을 소개하고 이렇게 생성된 야구 기사에 대한 정성적 평가를 통해 로봇 저널리즘의 장단점과 가능성을 살펴보았다.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2022 | 평가예정 | 계속평가 신청대상 (등재유지) | |
2017-01-01 | 평가 | 우수등재학술지 선정 (계속평가) | |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2001-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
1999-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.75 | 1.75 | 1.94 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
2.07 | 2.11 | 2.773 | 0.4 |
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