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디지털의 발달로 인해 사람들은 여기저기 자신의 흔적들을 남기게 된다.
그러한 무작위의 데이터 속에서 비슷한 거주지와 취향을 가진 사람들을 특성을 분석하고, 그루핑을 통해 유의미한 정보들을 도출해 내는 소위 '빅 데이터 분석'이 다변화하는 미래의 성장 동력이 될 것임에 의심에 여지가 없어 보인다.
'빅 데이터 분석'을 통해서 우리는 현재의 트랜드를 읽어내거나 트랜드가 실제하는지 검증을 할 수도 있다.
미국의 시장 조사 업체인 IDC에 따르면 올해 전 세계에서 생성되는 디지털 정보량은 약 1.8제타바이트(1.8조 기가바이트)가 될 전망이다. 그리고 이러한 데이터의 생성량은 2년마다 2배씩 증가할 것이라고 한다. 2020년이면 전 세계 디지털 정보량이 현재의 44배에 이르리라고 예측되고 있다.
이처럼 SNS, 사진, 동영상 같은 다채로운 디지털 정보가 등장하면서 기업은 보다 규모가 크고, 발생 속도도 빠르며, 종류가 다양하고 복잡한 데이터를 마주하게 됐다.
이와 같이 데이터 양이 기하급수적으로 증가하는 이른바 ‘빅 데이터(big data)’ 시대를 맞고 있다. 그러나 보다 엄밀하게는 데이터 안에서 숨겨진 의미 있는 패턴을 찾아내고, 이를 기반으로 미래를 예측하는 것, 이것이 바로 빅 데이터다.
세계 경제 포럼이 2012년 떠오르는 10대 기술 중 그 첫째로 빅 데이터 기술을 선정했고, 가트너, 이코노미스트, 맥킨지 등 주요 전문기관들이 앞 다투어 빅 데이터의 미래 가치에 대한 연구 결과를 내놓았다. 다변화한 현대 사회를 좀 더 효율적으로 읽어내고 대응할 수 있게 하는 차세대 패러다임으로 빅 데이터가 주목받기에 이른 것이다.
통상 빅 데이터 하면 어마어마하게 큰 데이터를 연상하게 된다. 어쩌면 대량의 데이터라는 특징을 가장 잘 표현한 개념일지도 모르겠다. 그러나 지금 널리 사용되고 있는 빅 데이터의 의미는 엄청난 규모의 데이터 자체를 넘어 이를 관리하고 분석하기 위해 필요한 인력과 조직, 기술을 포괄하고 있다.
이런 의미에서 빅 데이터란 기존 데이터베이스 관리 도구로 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합과 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 총칭한다.
물론 이러한 개념이 학술적으로 정립된 것은 아니다. 더구나 최근 들어 빅 데이터 분석이란 표현이 자주 쓰이는 것을 보면 빅 데이터의 개념과 관련 정의가 진화되면서 더욱 정교하게 정립될 것으로 보인다. 여하튼 이러한 빅 데이터는 기술 영역으로부터 출발했지만, 이제는 정치, 사회, 경제, 문화, 과학 기술 등 전 영역에서 활용 가능성을 모색하고 있다. 따라서 각국의 경제는 물론 인류와 국제사회 발전에 가치 있는 정보를 제공할 수 있는 가능성을 제시하며 그 중요성이 급격히 부각되고 있다.
이처럼 최근 사회 전반에서 양질의 데이터가 지속적으로 축적되고 있는 가운데 전 영역에 걸쳐 빅데이터, 데이터마이닝 등의 활용이 관심을 끌고 있다. 저널리즘 영역에서도 빅데이터를 활용한 ‘데이터 저널리즘’이 떠오르고 있다.
데이터 저널리즘은 데이터를 이용한 보도로 데이터의 객관성에 힘입어 뉴스 콘텐츠의 질을 높이고, 언론 산업의 활성화도 추동할 것으로 예상된다. 또한 방대한 데이터에서 중요한 정보를 선택해 이를 배열하는 과정에서 독자의 참여를 유도함으로써 정보의 공유, 개방, 협업으로 저널리즘의 르네상스를 예측하기도 한다.
한편, 최근 공공 데이터 개방과 빅데이터에 대한 관심과 더불어 언론사들이 좀 더 적극적으로 데이터 저널리즘을 추진하고 있다. 공중파 방송사나 통신사들은 데이터 저널리즘 부서를 설치하고 전문 인력을 충원하고 있다. 신문사들도 특집기사나 기획기사 형태로 데이터 저널리즘을 적극 활용하고자 하는 움직임에 있다. 신문사들은 인포그래픽이나 탐사보도의 도구로서 데이터 저널리즘을 이용하고 있다.
이처럼 데이터 저널리즘이 많이 회자되고 있지만, 그에 대한 명확한 정의는 아직 없다. 유명한 저널리스트이자 컴퓨터 프로그래머인 조너선 스트레이(Jonathan Stray)는 데이터 저널리즘을 일반 대중이 흥미를 느끼는 자료를 찾아서 잘 조직화해 대중에게 발표하는 일련의 과정이라고 정의했다.
시스템 설계자이자 멀티미디어 저널리스트인 미르코 로렌츠(Mirko Lorenz)는 데이터 저널리즘을 가리켜 ①자료에 깊게 파고들어 ②정보를 찾아내고 ③그래픽이나 멀티미디어 형식으로 정보를 시각화해 ④주어진 정보와 특정한 이야기를 연결시킴으로써 ⑤독자들에게 가치 있는 매체를 만드는 모든 작업의 흐름이라 했다. 데이터 리포터이자 웹 전략가인 반 에스(Van Ess)는 데이터 저널리즘을 특정한 이야기를 만들어내기 전에 몇 가지 도구들로써 처리해야 할 데이터들에 기반을 두어 객관적 사실을 보여 주고자 하는 저널리즘이라 정의했다.
여러 정의들이 있지만 공통적으로 데이터에 대해 얘기하고 있다. 데이터 저널리즘이 기본적으로 많은 양의 데이터에 기반을 두어 자료를 수집·정리해 의미 있는 정보를 만드는 것이라는 데에는 이견이 없어 보인다. 이를 통해 데이터 저널리즘의 주목적은 데이터에 기반을 두고 이야기를 전달하는 것이라 이해할 수 있다. 또한 데이터 저널리즘에서 이야기하는 데이터는 기본적으로 오픈된 프로토콜을 사용해 누구나 어디서든지 데이터에 쉽게 접근이 가능한 오픈형 자료(open data)를 강조하고 있다.
데이터 저널리즘에서는 데이터에 대한 접근뿐만 아니라 분석과 시각화 작업을 위해 필요한 도구 역시 오픈형 소스(open source)의 이용을 강조하고 있다. 데이터 저널리즘의 오픈형 움직임은 공개된 방대한 자료 분석에 독자들을 참여하게 함으로써 전통 미디어에서 배제된 대중의 역할을 적극적인 참여로 탈바꿈시켜 미디어의 새로운 역할을 마련해 나가고 있다.
궁극적으로 데이터 저널리즘은 대중의 참여를 끌어들이며 독자의 참여와 협력의 플랫폼을 제공한다. 그러한 플랫폼들이 모여 건전한 미디어의 생태계를 조성하는 것이다.
이제는 오픈 데이터의 시대이자 오픈 데이터 저널리즘의 시대다. 미디어는 더 이상 일방적인 정보 전달 과정이 아니고 인터넷을 통해 누구든지 참여하고 자신의 의견을 표명할 수 있다.
단지 대중이 온라인으로 자신의 의견과 자료를 올리는 것에 그치지 않고 디자이너나 개발자와 함께 협력해 양방향성의 결과물을 만들어 내고, 그 결과물을 산업에도 활용할 수 있어야 한다. 그러한 콘텐츠 생산 과정의 선순환 구조가 데이터 저널리즘의 핵심이다. 저널리즘은 바로 이런 오픈 플랫폼을 제공하는 것이고 그런 개방형 플랫폼이 데이터 저널리즘이다.
파이낸셜포커스가 어느덧 창간 24돌을 맞았다.
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이런 환경속에서 파이낸셜포커스의 발행 목적을 이어가기 위해선 가치 있는 콘텐츠를 창출하는 것만이 미래형 매체로서 도약할 수 있는 숙명적 길일 것이다.
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기사최종편집일:2024-05-03 09:12:10
