COVID-19 동안(및 이후) 주목해야 할 3가지 미디어 혁신

기술 및 도구

언론 매체의 기술 혁신은 COVID-19가 가져온 전례 없는 문제를 해결하는 데 중요합니다.

(셔터스톡)

이 기사는 원래 미래미디어언론연구소 허가를 받아 여기에 다시 게시됩니다.

여느 산업과 마찬가지로 전 세계 언론사들도 코로나19 확산으로 인한 충격파에 적응하기 위해 고군분투하고 있다. 감금된 언론인들은 집을 임시 뉴스 데스크와 뉴스룸으로 재배치하여 허위 정보를 근절하기 위한 노력을 배가하는 동시에 청중에게 시기적절하고 양질의 뉴스를 제공하고 있습니다. 그들은 또한 질병에 대한 정부의 대응을 이해하고 때로는 도전하기에 충분한 요소를 제공하기 위해 노력합니다.

이 완전히 새로운 일련의 전례 없는 과제를 해결하기 위해 기술 혁신은 이를 제때 활용할 수 있었던 언론 매체에 유용했습니다. 뉴스 조직이 위기 동안과 위기 이후에도 면밀히 살펴보아야 할 세 가지 기술 혁신이 있습니다.

3월 초, 이 질병이 유럽 국가들에 대한 장악력을 강화하면서 스웨덴 일간지 아프톤블레이드(Aftonbladet)는 자동화 시스템을 조립하기 위해 스타트업 United Robots와 제휴 이는 기자들이 21개 지역 보건 당국을 모니터링하는 데 도움이 됩니다.

Aftonbladet 저널리스트는 전용 Slack 채널을 통해 자동화된 기사에 액세스하고 코로나바이러스 위기 전용 라이브 피드에 최종 사본을 게시하기 전에 수정할 수 있습니다. 핀란드 헬싱긴 사노마트(Helsingin Sanomat)의 기자들도 마찬가지입니다. 자동화된 스토리와 동일한 방식으로 편집 그들은 신문의 자체 봇을 통해 얻습니다.

마찬가지로 영국 전역의 미디어 클라이언트를 위한 자동화된 뉴스와이어 역할을 하는 대행사 RADAR는 150개 지역의 바이러스 확산에 대한 업데이트를 매일 게시합니다. 3월 12일, RADAR 편집자는 에이전시가 가까스로 COVID-19에 대해 149개의 자동화된 스토리 생성 , 숫자가 발표된 후 1시간 이내에만.

즉, 신뢰할 수 있는 출처에서 가져온 것이라 하더라도 모든 데이터 입력에 대해 비판적으로 질문해야 하며 모든 자동화된 스토리는 게시 전에 확인해야 합니다. 그렇게 하지 않으면 다음이 발생할 수 있습니다. 2017년 로스엔젤레스 타임즈가 겪은 똑같은 난처한 상황 : 지질 데이터베이스의 기록이 업데이트된 후, 신문의 지진 경보용 자동화 소프트웨어인 Quakebot은 독자들에게 92년 전에 실제로 발생한 지진에 대해 경고했습니다.

3월 둘째주 워싱턴포스트 매우 인기 있고 영향력 있는 데이터 시각화를 게시했습니다. 뉴스 조직은 그것을 13개의 다른 언어로 번역하기로 결정했습니다. Washington Post 기자인 Paul Farhi에 따르면 Harry Stevens가 개발한 이 기사는 신문에서 가장 많이 읽은 온라인 기사일 수도 있습니다. .

Steven의 시각화 작품은 바이러스성 질병에 대한 4가지 잠재적인 반응에 해당하는 4가지 시뮬레이션을 특징으로 합니다. 각 시나리오의 효율성을 설명하기 위해 Stevens는 프레임 주위에 바운스되도록 200개의 점을 프로그래밍했습니다. 그들 중 하나가 감염되어 질병을 퍼뜨리기 시작하며, 두 개의 점이 접촉할 때 전염됩니다.

결국 모든 점이 회복되지만 이 데이터 시각화는 '곡선을 평평하게 하기', 즉 시간이 지남에 따라 환자 수를 가능한 한 적게 유지하려는 모든 시도에서 광범위한 거리두기의 효과를 보여줍니다.

또 다른 The New York Times에서 발표한 야심찬 데이터 시각화 3월 22일, 중국 중부의 해산물 시장에서 전염병이 발병한 바로 그 순간부터 세계적 대유행으로 발전하여 미국.

'바이러스가 어떻게 나왔는지'를 실현하기 위해 저널리스트와 디자이너 팀은 중국의 3개 통신 및 인터넷 제공업체에서 발표한 데이터를 수집하여 해당 기간 동안의 휴대전화 사용량을 매핑했습니다. 그들은 그 정보를 항공 교통에 대한 정보와 함께 코로나바이러스 운반자 수에 대한 추정치와 나란히 놓았습니다.

아무리 발전된 차트라 할지라도 단순히 설명하는 도구가 아닌 스토리를 이끌어가는 것이 가장 중요합니다. 데이터 시각화 전문가 Alberto Cairo가 강조 . 그런 점에서 파이낸셜 타임즈(Financial Times)는 로우테크 로그 스케일을 사용하여 팬데믹의 확산에 대한 글로벌 전망을 제공합니다.

Bucknell 대학의 컴퓨터 과학 조교수인 Evan Peck은 몇 가지 주의 사항을 경고했습니다. 질병을 시각화하는 것과 관련이 있습니다. 그 중 COVID-19에 감염된 사람의 수(모든 사람이 검사를 받는 것은 아님)와 관련하여 정확한 수치에 대한 불확실성과 바이러스로 인해 모든 데이터 시각화가 빠르게 구식이 될 수 있는 위험이 있습니다. 빠른 진화.

우리 중 많은 사람들이 다음과 같은 습관을 가지고 있습니다.

데이터 가져오기 -> 시각화 -> 계속

그러나 이와 같은 맥락에서 데이터를 최신 상태로 유지하거나 공유하지 않아야 하는 개인의 책임이 있습니다.

— EvanMPeck(@EvanMPeck) 2020년 3월 8일

COVID-19의 여파로 잘못된 정보가 엄청나게 급증함에 따라 언론사와 개별 팩트 체커가 팀을 이루어 대규모로 잘못된 정보를 폭로하고 있습니다.

재편성 Trusted News Initiative 내에서 , BBC, Agence France-Press, Reuters, The Financial Times, The Wall Street Journal, The Hindu, CBC/Radio-Canada는 Facebook, Google, Microsoft, Twitter 및 European Broadcasting Union, First Draft와 협력하고 있습니다. 그리고 로이터 저널리즘 연구 연구소는 '유해한 코로나바이러스 허위 정보'에 대한 공유 경보 시스템을 설정했습니다.

또한 포인터 연구소(Poynter Institute)의 국제 팩트체킹 네트워크(International Fact-Checking Network)는 #CoronaVirusFacts Alliance를 시작했습니다. 이 동맹은 70개국에서 100명 이상의 팩트체커 그룹을 모아 질병에 대한 잘못된 정보의 데이터베이스를 업데이트했습니다.

많은 팩트 체커가 온라인에 배포되는 잘못된 정보의 지속적인 흐름과 씨름하고 있지만 고급 컴퓨팅 기술은 옳고 그름을 구별하는 데 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 캐나다 워털루 대학교의 한 연구팀은 높은 성과를 거두고 있다 게시물이나 스토리에 게시된 주장을 유사한 자료에서 찾은 다른 정보와 비교하기 위해 딥 러닝 알고리즘을 사용할 때.

또한 듀크 대학교의 기자 연구소는 스쿼시 개발 , 약간 지연된 연설 및 토론의 라이브 비디오를 팩트체크하고 화면 하단의 정보 상자에 결론을 제시할 수 있는 프로그램입니다.

로 언론사들 사이에서 격렬한 논쟁 언론의 팩트 체킹 섹션에서 정기적으로 폭로되는 주장을 포함하는 도널드 트럼프 대통령의 바이러스에 대한 실시간 기자 회견을 방송해야하는지 여부에 대해 아마도이 중간 지점이 수용 가능한 옵션으로 보일 수 있습니다.

Samuel Danzon-Chambaud는 박사입니다. 연구원 졸트 프로젝트 , Marie Skłodowska-Curie 보조금 계약 번호 765140에 따라 유럽 연합의 Horizon 2020 연구 및 혁신 프로그램에서 자금을 지원받았습니다.