뉴스투명성위원회 회의록(2023.12월)
다음뉴스 개편내용 리뷰 및 논의
이번 ‘뉴스투명성위원회' 회의는 지난 12월 13일(수), 서울 중구 그랜드센트럴 오디토리움 회의실에서 개최되었습니다.
회의에는 뉴스투명성위원회 위원장을 맡고 있는 박재영 교수(고려대 미디어학부)와 위원으로 활동 중인 김경희 교수(한림대 미디어스쿨), 김민정 교수(한국외대 미디어커뮤니케이션학부), 김장현 교수(성균관대 인터랙션사이언스학과), 도준호 교수(숙명여대 미디어학부), 이준웅 교수(서울대 언론정보학과), 임종섭 교수(서강대 지식융합미디어학부), 최지향 교수(이화여대 커뮤니케이션⋅미디어학부), 한지영 교수(KAIST 문술미래전략대학원)가 참여했습니다(이름 가나다 순).
카카오에서는 임광욱 실장, 박용준 팀장, 이광준 파트장, 최승원 파트장, 유희진 매니저, 윤예지 매니저, 송수호 매니저, 정경진 매니저(이상 미디어사업실), 김성준 매니저(정책팀)가 참석했습니다.
들어가며
'다음뉴스' 개편내용 리뷰
4분기 회의에서는 12월 말 개편을 앞두고 있는 다음뉴스 서비스의 개편 내용에 대한 리뷰가 진행되었습니다.
언론사와 이용자의 선택권 강화를 위한 개편 포인트에 대한 리뷰와 함께 뉴스투명성위원회 회의를 통해 지적된 주요한 개선 포인트에 대한 리뷰도 함께 진행하였습니다. 서비스 개편의 주요 내용은 다음 네 가지입니다.
1) 주요한 이슈를 빠짐없이 이용자가 확인할 수 있도록 ‘주요뉴스(종합형)’ 배열 추가
지난해 8월 개편에서 배열 선택권이 도입되었습니다. 최신순, 탐독순, 개인화순의 세 가지 배열 선택권 도입 이후 가장 많은 지적을 받은 내용은 '주요 이슈가 한눈에 보이지 않는다'는 것이었습니다.
또한, 언론사가 '주요뉴스(언론사픽)'로 선정한 기사만 첫 화면에 활용하는 방식이 여러 가지 부작용*이 있음을 확인하게 되었고, 이를 보완해 주는 것이 사용자뿐만 아니라 언론사에게도 유익할 것으로 판단하게 되었습니다.
*주말 및 야간시간대 기사수 부족, 주요 취재기사 누락, 언론사 홈페이지 주요 영역 노출기사 누락 등
이에 다음뉴스는 언론사 주요뉴스(언론사 픽)를 보완할 수 있는 방법으로 언론사가 자사 홈페이지에 직접 배열한 기사를 포함하는 등의 방안을 적용하면서 주요뉴스(종합형) 배열을 추가하게 되었습니다. 또한, 주요뉴스 배열에서는 원천보도의 가치를 존중하기 위해 중복형 기사를 판단하는 기술을 적용하였습니다.
중복형 기사란? ‘원천보도의 가치를 존중하기 위해 고안한 기술’
그동안 유통되는 기사를 분석한 결과, 원천 보도는 다른 기사들과 동일한 문장이 거의 존재하지 않고 명사의 중복 비율도 매우 낮은 것을 알게 되었습니다. 이러한 특징에 착안, 기사 생성의 선후 관계를 고려해 1) 문장 중복형, 2) 명사 일치율이라는 2가지 기술을 조합해 '중복형 기사'를 판단하는 알고리즘을 고안하게 되었습니다. 이에 따른 첫걸음으로 아래 기사 유형은 중복형 기사로 분류하였습니다.
- 그대로 자료를 받아씀
- 자사의 기사를 반복 송고
- 타 언론사가 작성한 기사 전체 혹은 대부분을 옮겨 작성
- 소셜미디어나 인터넷커뮤니티 글을 받아씀
2) 뉴스탭 배열 간 이동, 탐색의 사용성 개선
뉴스서비스 개편 이전, 이용자가 직접 배열 선택 버튼을 클릭 후 다른 배열을 선택하도록 기능을 제공하였습니다. 하지만, 일부 이용자는 버튼을 통한 전환을 시도하지 않아 더 나은 방식을 고민할 필요가 있었습니다.
다음뉴스는 뉴스탭 배열 간 전환을 보드를 좌우로 넘기는 형태로 변경하여 이용자의 기사 탐색의 편의성을 높였습니다.
다음뉴스는 계속해서 이용자 편의를 우선으로 한 편리한 기사 탐색방법을 실험하고 개선해 나갈 예정입니다.
3) 구독 중심의 ‘언론사탭’ 신설, 첫 번째 탭으로 배치
다음뉴스의 두 번째 탭인 ‘My뉴스탭’은 언론사가 ‘언론사픽' 뉴스를 직접 배치한 ‘언론사 편집판'으로 운영되었습니다. 다음 뉴스는 이번 개편을 통해 My뉴스탭을 언론사탭으로 새롭게 구성하고, 첫 번째 탭으로 배치**하였습니다.
이번 개편은 이용자의 뉴스 선택권을 확대하기 위한 목적을 가집니다. 언론사탭은 이용자가 구독***한 언론사 편집판을 우선 노출하고, 이어서 다음뉴스와 제휴한 모든 언론사의 편집판을 피드 형태로 제공합니다.
**이용자가 순서를 변경할 경우 배치 순서는 달라질 수 있음
***구독한 언론사가 없거나 그 수가 적다면, ‘시사 종합' 언론사의 편집판을 랜덤으로 노출
다음뉴스는 언론사가 많이 다룬 이슈를 시간대별로 제공하는 ‘언론사가 주목한 이슈’, 기자의 코멘트를 확인할 수 있는 ‘포스트’ 등의 서비스를 제공하고, 향후 전문성이 높은 주요 카테고리별 언론사 편집판을 추천하는 등 언론사가 직접 이용자를 만날 수 있는 공간으로 확장해 나갈 예정입니다.
4) 언론사 편집판 기사에 대한 언론사의 인/아웃링크 선택기능 제공
다음 1탭으로 언론사탭이 신설됩니다. 언론사탭에서 제공하는 뉴스는 언론사가 다음 뉴스(인링크)와 언론사 홈페이지(아웃링크) 중 선호하는 채널을 선택할 수 있도록 기능을 제공합니다.(6개월 단위)****
이번 개편을 통해 언론사는 이용자 수용능력과 비즈니스모델에 따라 아웃링크 또는 인링크를 선택할 것으로 기대하고 있습니다. 다만, 이용자 수용능력이 떨어지는 언론사가 아웃링크를 채택하는 경우에 대한 대응 방안도 함께 마련할 예정입니다.
****개편 초기(2024년 상반기)에는 변경주기를 유동적으로 변경 예정
마치며
'언론사와 이용자가 함께하는 공간으로 만들기 위한 개편'
배열 선택권은 서비스의 초개인화로 인한 편향성 이슈를 해결하기 위한 고민으로부터 출발하였습니다. 이번에 발표하는 배열선택권 2.0은 실시간 주요 뉴스를 이용자가 빠짐없이 전달받을 수 있도록 만들기 위한 고민 과정에서 나온 결과물입니다.
또한, 언론사와 함께 상생하기 위한 방안도 고민하였습니다. 언론사가 디지털 전략을 수립할 수 있도록 돕기 위해 아웃링크 기능을 제공하고, 언론사가 선택한 뉴스를 1탭에 배치하는 등 다음과 언론사 간 파트너십을 강화하기 위한 노력도 담았습니다.
카카오는 다음뉴스를 언론사와 이용자가 함께하는 공간으로 조성하기 위해 앞으로도 책임감을 갖고 뉴스 배열을 고민해 나가겠습니다.
[논의]
김경희 교수: 선정성 등에 대한 이슈가 여전히 우려된다. 언론사탭을 1탭으로 배치하였는데, 이와 관련된 해결방안이 있는 건가? 또한 지역지의 디지털 전략에 대한 고려도 필요하다. 클릭에 유리한 가십성 보도가 아닌, 좋은 뉴스를 보도할 수 있도록 데이터 분석 후 별도의 설명을 통해 유도하는 방향이 좋겠다.
김민정 교수: 뉴스 배열 관련해서 늘 노력하는 모습이 좋다. 이번 개편에서 특히 눈에 띄는 부분은 우연한 발견을 가능하게 해 노출 다양성을 높인 점이다. 인공지능 기술을 활용한 개인화된 뉴스 서비스 환경에서 이용자들이 우연한 발견을 통해 공동체의 주요 이슈를 접하는 것이 중요하다고 본다.
김장현 교수: 타임톡 서비스는 뉴스 이용자의 편의성 증대를 위해 개선이 필요한 서비스라고 생각한다. 이용자 입장에서는 이용자간 인터랙션이 활발해질 수 있는 인터페이스여야 참여하고 싶은 마음이 생길 것이다. 지금의 타임톡은 그런 부분이 아쉽다. 이용자가 댓글을 쓰고 싶은 마음이 들도록 개선하면 좋겠다.
도준호 교수: 포털의 책무에 대한 사회적 합의를 잘 이끌어내야 할 시점이라고 생각한다. 이번 다음뉴스 개편은 이용자, 언론사와 함께하는 공간을 더 나은 방향으로 만드는 포털의 책무로부터 시작되었다는 점을 잘 설명할 필요가 있다.
박재영 교수: 지역뉴스뿐만 아니라 중앙지도 디지털 전략이 부족한 건 마찬가지다. 포털이 가진 데이터를 바탕으로 언론사별 적합한 모델을 같이 고민해 볼 수 있을 것이다.
언론사탭으로 개편 시, 각 언론사가 기사를 구성하는 템플릿을 자율적으로 구성할 수 있게 해주는 방안도 고려해 볼 수 있다. 현재 My뉴스탭의 ui가 전부 통일되어 있는데, 포털이 효과적인 디자인 및 구성배치 등을 데이터 적으로 검증하고 분석해 유저가 해당 언론사들의 좋은 기사를 많이 소비할 수 있는 솔루션을 제시하면 좋겠다. 단, 언론사의 실시간 기사와 함께 심층기사, 언론사 수상작 기사는 반드시 걸어야 하는 조건을 포함하는 것을 고려할 필요가 있다.
또한, 내년 총선을 대비해 각 언론사가 자체적으로 준비한 특집 페이지가 많이 나올 것으로 예상할 수 있다. 다음 첫 화면에서도 총선과 관련한 기획기사가 잘 보일 수 있도록 별도 노출을 표기하는 등의 방식이 필요해 보인다.
이준웅 교수: 정기적으로 언론사에게 데이터를 공개해 진솔한 피드백을 유도할 수 있으면 좋겠다. 객관적 자료가 없으니 다른 이유를 추측하게 하는 것 같다.
기사의 원천성이 중요한데 언론사가 이슈와 관련한 기사를 속보성으로 먼저 치고 나가더라도 시간을 두고 검증에 공수를 들여 늦게 송고하는 언론사에겐 별도 인센티브 제공이 필요해 보인다.
임종섭 교수: 뉴스 개편으로 언론사가 송고하는 기사 형태가 변화할 수 있기 때문에 중복형 기사를 구분해 내기 위한 알고리즘 점검과 성능 개선 노력을 지속해야 한다.
최지향 교수: 언론사들이 자사 홈페이지에 들이는 만큼의 노력을 포털엔 들이지 않고 있는 것 같다. 언론사픽, 편집메타 간 간극과 관련한 결과가 각 언론사에게 전달이 되면 좋겠다. 카카오에서는 언론사픽 기사에 선정성, 광고이슈가 적은 언론사에게 베네핏을 별도로 주는 방법도 고려할 수 있다.
한지영 교수: 중복기사 구분 기준을 고도화하는 동시에 뉴스 품질 평가기준을 도입해 더 효율적으로 주요 뉴스, 고품질 기사를 선별할 수 있는 방법들을 모색해보면 좋겠다.
