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Feb 24. 2023
해설기사의 정석, 논증(論證)하라
증거와 예시를 대라
1. 논증하라
흔히 언론계에서 '박스 기사'라고 통칭하는 해설기사의 핵심은 논증(論證)이다.
스트레이트 기사가 구체적인 사실(팩트)을 객관적으로 기술한다면 해설기사는 지금의 상황(현상)을 분석하고 앞으로를 전망하고, 대안을 제시하는 글이다. 팩트보단 주장이다.
주장은 반드시 그 근거가 뒷받침돼야 한다. 각종 이전 사례, 통계자료나 여론조사 결과 같은 사실 논거와 논리에 맞는 전문가 및 권위자의 소견을 통해 독자의 감성적 판단에 호소하는 소견 논거가 있다.
논리가 아예 없거나 부족한 해설은 독자의 공감을 얻지 못한다. 독자를 설득할 수 있는 유일한 방법이 주장을 증명하는 일이다.
주장(해설, 분석, 전망)+근거
해설과 분석, 전망은 반드시 근거를 명확히 제시하자.
예시 1) 이동통신 3사가 음성문자무제한요금제를 앞다퉈 출시한 것은 이동통신 시장변화에 조기 대응하겠다는 포석으로 풀이된다. 음성 트래픽은 정체되고, 데이터 트래픽은 매년 폭증하고 있기 때문이다.
주장+근거+예시
근거를 대고 예시까지 들어주면 금상첨화다.
예시 2) 이동통신 3사가 음성문자무제한요금제를 앞다퉈 출시한 것은 이동통신 시장변화에 조기 대응하겠다는 포석으로 풀이된다. 음성 트래픽은 정체되고, 데이터 트래픽은 매년 폭증하고 있기 때문이다. 과학기술정보통신부에 따르면, 음성통화 트래픽은 수년째 제자리걸음인 반면, 데이터 트래픽은 지난 3월 약 14만 TB(테라바이트)로 5년 새 350배나 늘었다.
케이스 스터디 1
망 이용대가 낼 수 없다는 구글
구글 유튜브는 망이용료를 달라는 통신사들을 빗대 '통행세 횡포'라고 빗대서 비판한다. 정작 통행세 횡포의 전형을 보여준 곳은 구글이다.
인앱결제강제방지법 시행에도 아랑곳하지 않고 자사의 인앱결제 정책 시행을 끝내 강행했다. 이로 인해 디지털 콘텐츠 기업과 창작자들은 울며 겨자 먹기식으로 콘텐츠 가격을 올려야 했다. 연쇄적인 콘텐츠 가격 인상에 이용자들의 주머니 부담도 늘었다.
“수수료 인상을 강행하기 위한 꼼수이자 갑질 횡포”라고 목소리를 높여도 꿈쩍하지 않았다. 국민 메신저 기업 카카오가 구글 인앱결제 정책의 반기를 들었지만, 구글플레이에서 '카카오톡' 앱 업데이트가 중단되자 곧바로 백기를 들었다.
개방’ ‘무료’ 서비스로 시장을 싹쓸이한 뒤 그 시장 지배력을 이용해 이익을 극대화하는 게 플랫폼 독점 기업의 속성을 적나라하게 보여준 대표적인 사례다.
미국 구글이 한국 통신사가 갑질한다고 비판하는데 따지고 보면 구글이 더 갑질하고 있다는 비판적 기사다. 온갖 비난에도 불구하고 시장 지배력을 악용해 인앱결제를 밀어붙이는 구글의 행태를 근거로 들었다.
알고리즘 조작 논란
알고리즘은 사실 ‘절대반지’가 아니다. 알고리즘은 가치중립적이고 공정해야 한다는 생각 자체가 편견일 수 있다.
작동 과정엔 개입하지 않을지라도 그 알고리즘을 만든 것은 결국 사람이다. 개발자 혹은 서비스 기업의 주관이 반영될 수밖에 없다. 또 오류가 발생하거나 서비스 환경이 바뀌면 수시로 업그레이드해줘야 한다. 이 과정에서 공정성 시비가 붙을 개연성이 다분하다. 플랫폼 당사자 입장에선 ‘업데이트’지만 불만이 있는 쪽에서 보면 ‘조작’이다.
이 같은 딜레마를 풀기 위해서라도 사회적으로 영향이 큰 알고리즘의 경우 영업기밀 침해, 어뷰징 등의 부작용을 최소화하면서도 기준과 원칙을 투명하게 검증할 수 있는 해법을 찾아야 한다.
스스로 학습한 데이터를 판단기준으로 삼는 AI 알고리즘은 다를까. 수년에서 수십 년 된 AI 학습용 데이터 중 편견과 편향에 찌든 데이터는 부지기수다. 트위터가 동시에 올린 흑인과 백인 중 주로 백인사진을 섬네일(이미지 축소판)로 채택해 인종편향 시비에 휘말리고 구글 포토 AI가 흑인여성을 고릴라로 분류하는 사고도 데이터 학습과정의 오류다.
인종·성차별 가치관도 하루가 다르게 바뀐다. 과거 데이터로 학습한 AI 모두 ‘꼰대 AI’로 치부될 날이 올지도 모르겠다.
어떤 알고리즘이라도 공정하다는 생각은 편견에 지나지 않는다는 주장에 대한 근거를 2가지 정도로 제시했다. 아울러 스스로 학습하는 AI 알고리즘도 다르지 않다는 점을 트위트의 인종 논란 사례를 예시로 들었다.
케이스 스터디 2
정부 3.0과 판옵티콘
개인들의 사생활이 낱낱이 사이버 공간에 저정되는 디지털 정보사회가 급진전될수록 판옵티콘이 현실화될 가능성이 높다. /전망
사실 메일, 연락처, 위치정보, 사진, SNS 대화내용 등 매일같이 인터넷 서버에 저장되는 정보에 빅데이터 기술이 결합될 경우, 1차 신상정보는 물론 취미, 정치적 성향, 기호 등 2차 정보까지 추출해 낼 수 있다. 게다가 개인별 건강정보와 금융·신용 등 공공 정보까지 더해질 경우 섬뜩한 감시정보가 된다. /근거
미국 정부의 사찰 프로그램 '프리즘'이 대표적인 예다. 전직 CIA요원 스노든의 폭로대로라면, 미국 정부는 구글 등 자국 IT기업들의 데이터베이스(DB)를 활용해 이메일, 음성 및 화상채팅, 사진 등 일반인들의 정보를 사찰해 왔다./예시
정부의 빅데이트 개방과 활용에 신중을 기해야 한다는 칼럼이다. 현대판 판옵티콘 현실화의 근거로 인터넷 정보에 빅데이터, 공공정보가 무분별하게 결합됐을 경우 섬뜩한 감시정보가 될 수 있음을 근거로 제시했다. 아울러 미국 프리즘 프로그램으로 실제 작동돼왔음을 그 근거 예시로 제시했다.
2. 관용구를 익히자.
해설기사만의 관용 표현들이 있다. 이를 숙지하고 있다면 어떤 상황에서도 보다 빠르게 기사를 작성할 수 있다. 패턴과 숙어에 익숙해져라.
① 해설, 분석
A가 B를 추진하는 것은 C 때문인 것으로 해석된다/풀이된다.
A가 B를 추진하는 배경은 C를 위한 포석이다.
A가 B를 추진하려는 주된 이유는 C가 꼽힌다.
A가 B를 하는 것은 C가 D를 하는 것과 같은 맥락이다.
A가 B를 추진하는 표면적인 이유는 C 때문이다. 그러나 그 이면을 보면/속내를 보면 D가 깔려 있다는 분석이다.
A가 B일 가능성에 무게에 실리고 있다.
A가 B가 될 이유는 차고 넘친다.
② 전망, 예측
앞으로 A는 B가 될 전망이다.
향후 A는 B가 될 가능성이 높다.
A는 점진적으로 B가 될 것으로 관측된다.
③ 전문가 인용구
업계 전문가들은 A가 B가 될 것이라고 입을 모은다/경고한다/지적한다.
A가 B가 될 것이라는 게 전문가들의 공통된 의견이다/지배적 시각이다.
XXX 교수는 "A가 B가 될 것"이라며 "C가 D가 될 가능성도 염두해야 한다"고 목소리를 높였다/토로했다/강조했다.
3. 주제는 명확히 하되, 다양한 시각을 넣는다면 보다 입체적인 해설 기사가 될 수 있다.
① 반론, 이의제기
A는 B라고 보안 전문가들은 말한다. 반면/다른 한편에서는 A가 C라는 주장도 만만치 않다/적지 않다/있다/없지 않다.
다른 의견도 있다. 일각에서는 A가 D라는 주장도 내놓는다
F에 대한 논의가 아예 없는 것은 아니다.
② 동조, 부연 설명
다른 IT 전문가들도 박 교수의 주장에 일리가 있다고 말한다. 김호중 연세대 교수도 ~
더 주목해야 할 건 합의안에 담긴 택시산업 경쟁력 제고 방안이다.
무엇보다 눈에 띄는 건 MS 사업 모델의 변화다
우리나라 정부가 최근 국가 공공기관에 납품되는 IT시스템의 보안성을 완화하려는 움직임도 이와 무관치 않다.
보안 전문가들은 이번에 포착된 '레긴'이 '빙산의 일각'에 불과하다는 진단을 내린다. 각국 정보기관들의 국경을 넘나다는 사이버 정보전쟁은 이미 세계 곳곳에서 활발히 진행되고 있다는 얘기다.
