150826 데이터 기반 탐사 저널리즘 사례 공유

2015 저널리즘의 미래 컨퍼런스

데이터 기반 탐사 저널리즘 사례

2015. 08. 26

이종대 이사

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Agenda



1. 소개

2. 분석 케이스 공유

3. 향후 과제

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Agenda



1. 소개


3. 향후 과제

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About Ars Praxia

1. 소개

트리움 = 아르스프락시아 꾸준히 데이터 분석 일 하고 있습니다

=

빅데이터 소셜 빅데이터 텍스트 분석

관계망분석 의미망분석

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About Ars Praxia

1. 소개

기술/예술/이론을 실천하는 회사

Intelligence theory, skill, art

Link Practice

execution, virtuous life

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What We Did

1. 소개

시사인 2011년 박근혜 발언 분석에서 시작해, 총선, 대선 분석, 2014년 일베 분석, 2015년 포털 댓글 분석까지

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What We Did

1. 소개

MBC 2012년 대선 특집 “선택 2012”, 대선주자 발언 의미망 분석

2012년 대선 특집 “선택 2012”, 대선주자 관련 유권자 인식 의미망 분석

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What We Did

1. 소개

중앙일보, KBS, MBC, 매일경제 싸이 강남스타일 및 젠틀맨의 소셜 상 확산과정 및 주요 담론 분석

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What We Did

1. 소개

JTBC 2013년~2014년 여론 의미망분석

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What We Did

1. 소개

JTBC 2014년 지방선거 여론조사 및 결과 예측 시뮬레이션 진행

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What We Did

1. 소개

SBS 2014년, “그것이 알고 싶다 – 일베와 행게이” 편

이슈인사이드 외 다수

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What We Did

1. 소개

동아일보 2013년 KCI 등재 논문 대상 연구 영향력 분석

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What We Did

1. 소개

동아일보 2013년 한류스타 트위터 영향력 분석

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What We Did

1. 소개

지난 5년 간 미디어와 진행한 총 164건의 데이터 분석 프로젝트 총 4천여 건의 분석 케이스에 대해 약 100억 건의 키워드 분석 수행

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5 4

23

5

3

164 건의 분석 프로젝트

4,000 건의 분석 케이스

100억 건의 분석 키워드

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What We Did

1. 소개

주요 데이터 소스는 주관식 설문 및 소셜 빅데이터였으며, 주로 관계망 및 의미망 분석을 활용하였음 주된 소재는 정치 및 사회 이슈였음

데이터 소스

주관식 설문 (75건, 46%)

소셜 빅데이터 (64건, 39%)

정성 인터뷰 (9건, 5%)

발언록 (8건, 5%)

프로젝트 주제

정치 (73건, 45%)

사회 (43건, 26%)

기타 (20건, 12%)

안전 (9건, 5%)

외교/통일 (7건, 4%)

경제/복지 (6건, 4%)

문화/연예 (6건, 4%)

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What We Did

1. 소개

주로 정치분석에서 사회분석 및 안전, 외교, 경제, 문화 분야로 다변화하고 있음

분석 주제 시계열 변화

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Agenda



1. 소개


3. 향후 과제

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Our Principle


1. 귀추(歸推, abduction)를 통한 엄밀하고 효율적인 분석

Abduction 귀추(歸推)

1 연역(deduction)과 귀납(induction)의 연쇄

가설 기반으로 사고: “삽질”하지 않는다

빅데이터 분석 ≠ 바다 끓이기 지나치게 data-driven 하지 않는다 잘 설계된 가설을 바탕으로

적절한 분석대상을 찾아 가설 재 검증하는 피드백 루프

비용 대비 편익이 높음

섣부르게 결론 내리지 않는다

데이터 밖의 이야기를 접목할 때엔 어디까지나 가설에 위배되지 않는 이론적 접근이나 실제 있었던 팩트에 국한할 것

기사화까지의 시간 제약에도 불구하고 숙고와 협의의 시간을 반드시 가질 것

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Our Principle


2. 탄탄한 스토리텔링을 통해 분석 내용을 효과적으로 전달

Story-telling 이야기

2 팩트에 근거한 매력적인 데이터 스토리

섹시한 “야마” 찾기

광범위한 공감을 얻을 수 있는 소재 선택 분석은 최대한 풍부하게 진행하되

시청자/독자에게 임팩트 있게 전달할 수 있는 핵심 내용에 일점사.

내용 전달의 효과성을 높이기 위해 다양한 인포그래픽 테스트 및 적용

과한 해석이나 왜곡은 금물

“야마”를 살리기 위해 비약하지 않음 섣부르게 결론 내리지 말고, 입체적인 맥락 파악 확실히 논증/실증되지 않은 내용이라면

과감히 포기

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국정원 트위터 여론개입 최초 발견


시사인 (2011) 2011년 11월. 국정원 대선개입 정황 최초 발견

의도적이고 작위적인 확산 관계망 패턴 심증은 있으나 물증(조직, 인물, 문건)이 없었으므로 무리하지 않았음

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권력 흐름 들여다보기


시사저널 (2013) 박근혜 정부 핵심 100대 요직 관계망 분석 (학연, 지연, 직연 등을 토대로 코딩)

누가 권력의 핵심인가? 현 정부의 성격은 어떠한가?

1기 (2013년 3월) 조원동 전 수석 중심의

관료형 인선

2기 (2013년 11월) 김기춘 전 실장 중심으로

측근 중심의 권력 관계망 형성 (국정원 대선개입의 영향?)

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권력 흐름 들여다보기


시사인 (2013) 노무현, 이명박, 박근혜 정부 핵심 100대 요직 관계망 분석 및 비교 (학연, 지연, 직연 등을 토대로 코딩)

박근혜 정부 ‘불통’의 원인 추정

박근혜 정부 측근 중심의 이중구조

(친박계 – 관료) 낮은 연결밀도로, 중간에 차단될 소지가 큼

이명박 정부 관료와 측근의 안배 절묘한 힘의 균형

노무현 정부 관료 중심으로

386 등 친노 그룹 융화

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19대 국회의 동상이몽


시사인 2012년 여-야 국회의원 대상 정성 설문조사

19대 국회 기대주는? 박대통령과 유승민 전 원내대표와의 갈등은 예견된 것?

여당의 기대주 박근혜, 황우여, 안종범, 강석훈, 남경필, 유승민, 김세연

박근혜 그룹 유승민 그룹

야당의 기대주 은수미, 송호창, 이인영, 박영선, 홍종학, 김기식

정책 연구 역량에 집중

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19대 국회의 동상이몽


시사인 2012년 여-야 국회의원 대상 정성 설문조사

다차원적인 여당, 단순한 야당

여당의 주요 정책 아젠다 국회 갈등관리, 경제민주화, 청년 일자리 활성화, 양극화 해결, 선진화 등

다차원적인 아젠다로 세분화되어 있음

야당의 주요 정책 아젠다 경제민주화, 보편적복지, 양극화 해결, 반값등록금에 집중

경제민주화 및 복지 담론으로 모임

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“일베”를 해부하다


동아일보 2013년 일간베스트 소셜 빅데이터 분석

증오의 대상: 김치녀 / 사회적 약자 (외노자, 노동자, 조선족, 전라도) 유태인 / 집시족 거친 욕설이나 표현: 논의를 전개하기 위한 추임새

의도적 자기비하를 통해 유예된 청년기

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“일베”를 해부하다


시사인 2014년 일간베스트 이용자 대상 정성 인터뷰 진행

“대구 출신의 상경한 아버지”에 대한 동일시 노력하지 않는 “무임승차자”에 대한 반감 + 경쟁 시스템 + 놀이 코드 반사회성

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우물 안 개구리?


동아일보 2014년 한국 주변 4강 정상회담 관계망 분석 러시아 – 중국 밀월 속에, 미-중 사이에서 고립

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“세월호”가 남긴 상흔


동아일보 2015년 동아일보 창간 특집 “엄마의 행복” 분석

가족이 바라보는 엄마에 대한 시선 변화 공부나 하라고 하는 아줌마 엄마도 여자, 엄마의 인생도 중요

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동아일보 2015년 동아일보 창간 특집 “엄마의 행복” 분석

엄마가 바라보는 가족에 대한 시선 변화 우리 아이 공부 잘해야 아이의 자존감 중요, 미안, 사랑, 이해

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JTBC 2014년 추석 민심 소셜 빅데이터 분석

공감 및 슬픔에서 냉소와 짜증으로 여당도 야당도 다 싫다

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여론조사의 한계 넘기



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고연령층은 전화조사, 젊은 층은 스마트폰 어플리케이션으로 조사

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JTBC 2014년 지방선거 여론조사 및 결과 예측 시뮬레이션 진행: 경기도 사례

남경필/김진표 후보 지지율 남경필 역전 예측!

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JTBC 정성 설문을 대상으로 한 감성분석 및 의미망 분석: 유권자 정서 흐름 변화 포착

남경필/김진표 후보 Net positive

남경필 역전 예측! 남경필 지지 이유

“중도적, 유능함, 잘 생김”

김진표 지지 이유 “새누리당이 싫어서”

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Agenda



1. 소개


3. 향후 과제

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더 고민이 필요한 지점들

3. 향후 과제

연역(deduction)과 귀납(induction)의 연쇄 팩트에 근거한 매력적인 데이터 스토리

Public Awareness 데이터 기반 탐사저널리즘에 대한 이해도 증진

3 “트윗 3천건이면 빅데이터 아니예요?” - 모 메이저 일간지 부장님 말씀

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