Chapter 5 맺음말

감염병보도의 품질측정은 저널리즘으로서의 일반적인 특성과 위험소통으로서의 특수성이 있다. 저널리즘으로서의 감염병보도는 감염병 상황이라는 사회현상의 정확한 반영이어야 한다. 위험소통으로서의 특수성은 감염병이라는 맥락에서 온다. 감염병보도의 품질측정은 저널리즘 일반성과 감염병보도 특수성을 함께 고러해야 한다.

언론보도의 품질측정에 대해서는 기계를 이용한 자동화 시도가 다양하게 이뤄지고 있다. 구글과 네이버의 알고리듬에 의한 품질분류나 뉴스트러스트위원회가 제시한 11가지 판단기준이 대표적인 사례다. 기존의 품질측정 시도는 저널리즘 일반의 품질을 측정하려는 시도로서 각 영역별 특수성을 고려하지 못하는 한계가 있다. 가장 큰 한계는 품질을 평가하는데 필요한 맥락과 상황 변수를 기계가 고려할 수 없다는데 있다. 따라서 온전한 자동화는 현재 기술로는 불가능하며, 기계는 대용량의 데이터를 사람이 보다 효율적으로 다룰 수 있도록 보완해주는 도구로 사용할 필요가 있다.

기존의 기계를 이용한 품질측정의 또 다른 한계는 사회과학 이론의 결여다. 기존 지도학습 혹은 비지도학습 방식의 기계학습 접근은 대용량의 데이터에서 기계로 하여금 일정한 유형을 찾도록 하는데에는 효율적이나, 사회과학이론을 적용해 데이터에서 유형을 찾기는 어렵다.

따라서 품질측정이 사회과학이 되려면 먼저 이론적 체계를 갖추고, 그 이론에 기반해 조작화를 수행한 다음 기계로 하여금 데이터에서 유형을 찾도록 하는 접근이 필요하다.

이 과제에서는 품질측정의 이론적 틀로서 저널리즘 일반성에서는 해결지향 접근을 제시했고, 감염병 소통의 특수성에서는 위험-기회 모형을 소개했다. 이론기반의 기계학습으로는 반지도학습 방식의 이론기반 토픽모델링과 비지도학습 방식의 자연어 생성 방식을 제안했다.

인류는 미생물과의 전쟁을 수행하고 있다. 이 끝나지 않을 전쟁에서 인류의 조상이 패하지 않았기에 호모 사피엔스가 지구상에서 번성하고 있다. 인류 성공의 비결은 소통에 있다. 소통을 통해 변화는 환경에 성공적으로 적응할 수 있었다. 인류가 미생물과의 전쟁에서 패하여 소멸하지 않기 위해서는 소통의 성공이 필요하다.

감염병보도가 성공적인 위험소통이 되기 위해서는 해결지향의 틀에서 현상을 정확하게 반영할 수 있어야 하며, 이를 효율적으로 측정해 평가할 수 있어야 한다.