2025. 11. 17. 10:00ㆍ카테고리 없음
안녕하세요, 여러분! 미리프렌즈 전수현입니다.
지난번 간단하고 재밌게 여러분들의 팩트체크 유형을 확인할 수 있는
팩티비아이 테스트를 소개해 드렸죠!
그리고 바로 이전 글에서는 팩티비아이 유형 중
F (Field) / R (Research) 유형, E (Expert) / S (Source)
유형에 대해 알아보며,
팩트체크 당시 저의 경험과 여러 팁들을 소개해 드렸습니다.
오늘은 팩티비아이 유형 중 나머지
N (Narrative) / F (Figures) 유형, D (Direct) / I (Indirect) 유형에 대해서도
자세히 설명드리고, 또 다른 사례나 꿀팁들을 알려드리려고 합니다!
참고로 팩티비아이 테스트는 팩트체크에 대한 관심을 높이기 위해
임의로 제작한 것으로, 검증된 검사가 아님을 알려드립니다.
먼저 N (Narrative) / F (Figures) 유형부터 살펴볼게요!
이 유형은 팩트체크 시 정보를 분석하고 해석하는 방법과 관련되어 있습니다.
N (Narrative) 유형은 사건의 맥락과 이해관계, 배경 해석을 중점으로 팩트체크를 진행합니다.
인물의 동기나 갈등, 발언의 전후 맥락이나 사건의 전개 과정을
면밀히 파악한 뒤 맥락에 따라 정보를 해석하는 것이죠.
예를 들어, 'A가 어떠한 방향의 새 관세 정책을 추진할 것이다'라는 주장이 있을 때,
과거 A의 관세 관련 발언이나 정책 발표문, 관련 국가의 정세와 갈등을 바탕으로 사실 관계를 해석할 수 있습니다.
이러한 내러티브 유형이 적용된 예시는 기사에서도 자주 찾아볼 수 있습니다.
칼럼이나 스토리텔링 기사, 한 인물이나 계층을 중점적으로 다룬 심층 기사가 그 예시입니다.
이러한 내러티브 방식을 통해 단순한 진술이나 수치만으로 파악하기 어려운
사회적 문제, 갈등을 더욱 효과적으로 해석할 수 있습니다.
F (Figures) 유형은 수치나 통계, 데이터를 중점적으로 비교하여 정보를 해석하는 방식입니다.
객관적인 자료를 기반으로 논리를 정립하고, 숫자와 데이터로 사실을 확인합니다.
예를 들어, 'B 도시의 미세먼지 농도가 전국에서 가장 높다'는 주장에 대해,
기상청의 미세먼지 관련 자료나 서울특별시 대기 환경정보,
환경부 통계 등을 이용해 진위를 판단할 수 있겠죠.
이러한 방식은 성장률이나 실업률, 미세먼지 농도, 공약 이행률 등
정량적 수치가 팩트체크의 핵심일 때 주로 사용하기 적합한 방법입니다.
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사실 팩트체크 시 두 방법 중 한 방법만 사용하는 경우는 매우 드물며, 추천하지 않습니다.
어떠한 사실을 확인하기 위해서는 맥락적 근거와 통계적 근거 모두 필요한 경우가 많기 때문이죠.
따라서 위 문항은 두 방법 중 여러분이 더욱 선호하는 방식은 무엇인지를
스스로 파악하는 것에 초점이 맞춰져 있습니다.
되돌아보면, 저는 체커톤 대회에서 F (Figures) 유형을 더 많이 사용했던 것 같습니다.
특히 우리나라의 폐의류가 재사용이나 재활용이 잘 이루어지지 않고 있다는 것을 검증하기 위해,
KOSIS의 전국 폐기물 발생량 및 처리 현황 통계,
관세청 수출입 통계(HS 코드 6309)를 확인했어요.
그 결과, 우리나라에서 분리배출되는 폐의류의 양보다 수출되는 폐의류의 양이
약 3배가량 많다는 사실을 알 수 있었습니다.
다음으로 D (Direct) / I (Indirect)에 대해 알아보겠습니다!
이 문항은 사실 확인을 위해 기술을 활용할 때, 어떤 방식을 선호하는지 묻는 질문입니다.
최근 AI가 비약적으로 발전하며, 많은 분들이 업무와 과제에도 인공지능을 사용하고 있는데요,
팩트체크 시에도 AI를 사용하려는 분들이 많을 것 같습니다.
따라서, 이 문항은 팩트체크 시 AI 기술을 직접적으로 사용하는지,
아니면 보조 기구로써 활용하는지 묻는 질문입니다.
먼저, D (Direct) 유형은 '팩트체크 전용 인공지능'을 이용해 AI가 판단한 팩트체크 결과를 수용하는 것입니다.
현재 ClaimBuster, Felo, Google Fact Check 등
수많은 팩트체크 인공지능이 개발되었다는 사실, 알고 계셨나요?
그중 대표적인 팩트체크 AI인 클레임버스터는
미국 텍사스대와 미시시피대 등이 참여한 연구팀이 개발한 인공지능입니다.
검증하고 싶은 문장을 입력하면 0.0부터 1.0까지 점수를 매겨 각 문장의 신뢰도를 보여주는데,
점수가 낮을수록 우리가 더 의심하고 확인해야 하는 주장이 되겠죠?
동아사이언스 우아영기자에 따르면, 클레임버스터는 문장을 검증하기 위해
소셜미디어, 의회록, 언론 보도 등에서 수집한 정보와 이미 검증된 사실을 대조합니다.
또 자연어 처리 알고리즘을 활용해 검증 대상이 된 문장을 질문 형태로 변환한 뒤,
이를 검색엔진에서 다시 확인하는 방식으로 신뢰도를 평가한다고 합니다.
클레임버스터처럼 수많은 팩트체크 AI가 존재하지만, 결국 판단은 수용자의 몫입니다.
따라서 AI가 제시한 결과를 그대로 받아들이기보다, 낮은 신뢰도로 평가된 주장이나
내 삶과 직접적으로 연결된 문제라면 스스로 다시 확인해 보는 과정이 중요합니다.
I (Indirect) 유형은 AI 기술을 보조적인 도구로 활용하여,
직접 팩트체크를 수행하고 결론을 내리는 것입니다.
AI가 주장에 대한 신뢰도를 직접 판단하는 것이 아니라,
사용자가 사실 검증을 위해 다양한 AI 기술을 복합적으로 활용하는 것을 의미합니다.
저도 일상은 물론 팩트체크를 할 때에도 다양한 AI를 활용하고 있습니다.
이번 글에서는 여러분이 팩트체크에 활용할 수 있는 AI와 여러 기술들을 소개해 드릴게요.
각 기술마다 장단점이 뚜렷하니, 상황에 맞게 선택해 사용하시면 더 효과적일 것입니다.
Chat GPT - 자료 탐색, 이미지 생성, 창의적인 작업 용이
클로드 - 높은 표현 수준, 긴 문서 처리 용이
퍼블렉시티 - 정보 탐색 시 출처 표기, 비교적 높은 신뢰도
썸트렌드 - 소셜데이터 분석(언급량, 연관어, 감정분석 등)
빅카인즈 - 빅카인즈AI(검색), 이슈분석, 뉴스 분석 및 시각화
특히 썸트렌드와 빅카인즈는 조금 어색한 분들이 많을 것 같은데요,
썸트렌드는 소셜 데이터를 분석해 특정 키워드가 얼마나 언급됐는지, 어떤 연관어가 등장하는지,
그리고 긍·부정 감정이 어떻게 분포되는지를 보여주는 플랫폼입니다.
직접 사실을 확인하기보다, 사람들의 반응과 트렌드를 파악하는 데 강점이 있어요.
빅카인즈는 한국언론진흥재단이 운영하며,
104개 언론사의 뉴스 데이터베이스를 기반으로 뉴스를 편리하게 검색할 수 있는 플랫폼입니다.
축적된 뉴스 데이터를 활용해 그날의 이슈를 분석하거나 뉴스를 시각화할 수 있고,
최근에는 생성형 AI 기술이 도입돼 직접 질문 방식으로 정보를 얻을 수도 있습니다.
오늘은 팩티비아이 유형 중
N (Narrative) / F (Figures) 유형, D (Direct) / I (Indirect)
유형에 대해 자세히 알아보았어요.
각 유형과 관련된 제 경험과 여러 팁들을 함께 소개해 드렸는데
여러분께 조금이나마 도움이 되었길 바랍니다!
그럼 저는 다음에 더 유익한 글로 돌아오겠습니다.