한국헬스커뮤니케이션학회가 지난 19일(금) 대한상공회의소에서 후기학술대회 '감염병보도 품질평가' 언론진흥재단세션을 개최했다.

'감염병보도 품질평가'세션에서 언론학자들은 감염병보도의 품질 문제를 해결하기 위해 ▲감염병보도의 해결지향 접근: 과제와 전망 ▲자연어 생성을 통한 감염병보도 기사품질 측정의 원리에 대한 고찰 ▲위험-기회 모형을 이용한 해결지향 감염병 보도 품질 측정 제안 등을 발제하고 토론을 이어갔다.

'감염병보도의 해결지향 접근: 과제와 전망'을 발제한 이미나 숙명여대 미디어 학부 교수는 “갈등유발형, 문제지향 보도는 언론수용자를 무기력하게 만들고 부정적 세계관을 형성해 뉴스를 회피하도록 한다”며 “문제뿐 아니라 어떻게 문제를 해결하고 있는지에 대한 접근”이 필요하다고 밝혔다.

이어서 “해결지향 보도는 문제를 드러낼 뿐 아니라 문제대응과정에 대해 구체적인 자료를 제시하여 어떤 효과가 있었는지 보도하는 방식”이라고 했다.

이정환 미디어오늘 대표는 “해결지향 보도는 문제를 지적하는데 그치지 않고 문제가 발생하는 구조적 맥락까지 찾아야 한다"며 “해결의 과정에 보다 더 많은 관심을 기울여야 하며, 문제해결의 과정을 기록하고 매뉴얼화 하는 과정이 필요하다”고 말했다.

'자연어 생성을 통한 감염병보도 기사품질 측정의 원리에 대한 고찰'을 발제한 윤호영 이화여대 미디어커뮤니케이션학부 교수는 “컴퓨터가 만들어낸 기사 문장을 기사 품질의 판단 기준점으로 활용하는 방법”을 제안하며 “인공지능으로 평균적인 기사 문장을 만들어 보도 품질 측정에 이용하면 품질 좋은 기사를 사전에 선별하는 과정을 생략할 수 있는 장점이 있다”고 전했다.

이에 박대민 선문대 미디어커뮤니케이션학과 교수는 “기사 문장을 만들어 기사품질 판단기준으로 활용하겠다는 시도는 대단히 도전적인 과제”라며 “딥러닝은 인간의 사고과정과는 구분되는 고유의 작동 원리가 있기 때문에, 인공지능으로 만든 기사 문장이 의도한 품질의 기사를 만들어 내는 지를 확인하는 것이 과제”라고 지적했다.

이론 기반의 인공지능을 이용한 보도품질 측정방법을 제시한 안도현 제주대 언론홍보학과 교수는 “기존 인공지능 기계학습 방식은 데이터에서 일정한 유형을 찾는 접근”이라면서 “체계적인 품질 측정을 위해서는 이론적인 틀을 적용할 필요가 있다”며 위험·기회 모형을 적용한 보도품질 측정 방법을 제시했다.

그는 지도학습과 비지도학습의 장점을 취한 반지도학습 방식의 문서분석 방법을 소개하면서 "위험-기회 모형을 적용해 씨앗 역할을 하는 주제어를 만들어 문서의 주제를 분류하면 대용량의 데이터에서 사람이 직접 분석할 수 있는 양의 문서를 추려낼 수 있다”고 제시했다.

이종혁 경희대 미디어학과 교수는 “저널리즘 품질에 대해서는 정확성, 일탈성, 독창성, 심층성 등 대단히 많은 기준이 제시돼 있다”며 “언론보도에 대한 집합 단위의 품질측정에서는 중요성과 관심 등 핵심 지표만 이용하면 되지만, 개별 기사 차원에서 기사 하나하나에 대한 품질을 측정하기 위해서는 기존에 제시됐던 모든 품질 측정 기준이 적용돼야 한다”고 지적했다.

한편, ‘감염병 보도 품질 측정’ 세션은 한국헬스커뮤니케이션학회가 한국언론진흥재단의 지원을 받아 수행한 ‘감염병보도 품질 제고 해커톤: 텍스트마이닝과 해법중심 접근’사업으로 열렸다.