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로봇 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 선별과정을 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.
목차
1. 서론
2. 이론적 논의
3. 로봇 저널리즘 프레임워크
4. 연구 결과
5. 사용자 평가
6. 논의 및 결론
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