어떤 기사나 뉴스가 있을 때 그 기사를 분석하고 코드를 붙이는 작업 연구는 NewsML 등 오래동안 있어왔다.


메타데이터나 키워드 등을 붙이는 것이다.


내가 기사 볼 때 궁금했던 것은 유명인 인터뷰나 사건이 나왔을 때 그게 일어날 확률이 얼만큼이고 유명인이 성공할 확률은 얼만큼인지도 뉴스 옆에다가 알려줬으면 좋겠다.


예를 들어 누가 복권에 당첨됐다든지, 어떤 유튜브가 유명해졌다든지 기사가 나면 그 옆에 이 사람처럼 될 확률은 몇 %라고, 또 이 성공에서 운이 작용한 비중은 몇 %라고 알려주는 것이다.


사실 저널리즘에서는 대표성이 있는 기사를 골라서 귀감이 되게 한다는 이론도 있는데 그렇더라도 그 대표성이 과연 몇 명의 대표성이고 얼마나 자주 일어나는 일이고 얼마나 자주 반복되는 일인지도 같이 보여주면 좋겠다.


그래서 독자도 노력하면 따라할 수 있는지 알려준다.


다른 예로 이번 무슨 세금 항목이 얼마나 오른다는 기사가 있다면 그 세금이 전체 세금의 어떤 부분인지 설명하고, 그 세금이 독자에게 어떤 영향을 주는지도 개인 맞춤형으로 알려준다.


이런 기술은 인공지능 기술을 쓸 수도 있을 것이다.


또 광고성 기사라면 이것은 광고성이고 광고주는 누구고 언론사와 무슨 지분 관계가 있고 이사진 혼맥이 어떤 관계가 있는지 등 관련성도 보여준다.


또 어떤 기사가 어떤 나라를 칭찬하거나 비판한다면 그 나라와의 정치경제나 이해관계를 그래프로 보여주거나 설명해주고 또 나나 나의 회사나 나의 공동체 등과의 관계도 알려준다.


이런 것은 신문사가 싫어하기 때문에 독자 측 독자를 위한 인공지능이 웹브라우저나 안경형 AR기기로 분석해줘야 할 것이다.


내가 지금까지 쓴 이야기는 흔해서 이미 많은 언론 전문가들이 연구해온 기술이 있을 것이다.


아아 유튜브나 페이스북 등 거대 IT회사 내부적으로 각 글마다 인공지능이 생성한 이런 내부 패러미터가 있을 것이다.


이제 인공지능 덕에 이런 걸 독자가 직접 볼 수 있는 투명한 기술을 만들 적시가 도래했다.