매거진 마냐 뷰

<마냐 뷰> 0922 : 가능할거라 믿어요

by 마냐 정혜승

향후 10년간 30억 달러를 질병 치료 연구에... 아아. 멋지다.

“Can we work together to cure, prevent or manage all disease within our children’s lifetime?...Mark and I believe that this is possible.”


이런 소식 좋다. 저 사진 뭉클했다. 기술이 만들어가는 세상의 진화.


트레바리 뉴미디어 클럽에서 함께 읽은 책 <비욘드 뉴스>를 손석희님도 잘 읽으셨고! JTBC 기자들에게 소개하려고 요약본도 만드셨다고! 이 책 리뷰가 422회나 공유됐음을 지금 발견하고 뿌듯ㅋㅋ 번역자 김익현님 새삼 감사!


흠. 추정이라.

[블로터10th]언론사가 알아야 할 알고리즘② 협업 필터링 추천

2015년 9월, 새누리당은 포털 뉴스 서비스의 편향성을 정치 아젠다로 꺼내놓았다. 다소 해묵은 논란이었지만 몇몇 보고서를 근거로 갑작스럽게 불을 지핀 것이다. 당시 네이버와 카카오의 대응은 차이는 있었지만 대체로 사람의 개입을 점차 줄여가고 있다는 게 요지였다. 이 가운데 카카오 쪽은 “지난 6월부터 ‘루빅스’라는 자동 알고리즘 시스템을 모바일에 우선 도입해 더 이상 뉴스 메인 편집을 사람이 하지 않는다”라며 적극 방어했다. 개인 맞춤형 추천 알고리즘으로 뉴스를 배열하고 있어 편향성 논란은 적절하지 않다는 얘기였다. 이때부터 루빅스는 다음 뉴스의 편향성 논란을 잠재우는 기술적 무기로 종종 동원되고 있다. 카카오 쪽의 설명에 따르면 루빅스는 ‘Real-time User Behavior-based Interactive Content recommender System’의 첫 글자를 딴 약어다. 실시간으로 사용자의 행위에 따라 상호작용하면서 콘텐츠를 추천하는 알고리즘이라는 의미를 갖고 있다. 이 가운데 주목해야 할 단어는 ‘실시간’이다. 그 이유는 뒤에서 설명할 예정이다. 협업 필터링 알고리즘의 등장과 확산 협업 필터링(Collaborative Filtering)은 추천 시스템의 한 줄기다. 그 필요는 컴퓨터가 보편화하던 1970년대부터 시작됐다. 정보의 양이 빠른 속도로 증가하면서 그에 걸맞는 정보 추천 시스템의 필요가 대두된 것이다. 그 첫 번째 흔적은 1979년 일레인 리치 텍사스대 교수의 논문에서...

http://www.bloter.net/archives/263722

 


사실을 말해도 명예훼손이 인정되는 법은 폐지하는게 세계적 흐름인데..


@dangun76 행위 유도나 전환에 뉴스레터만한 효자는 없다고 보는 1인. 여기에 개인화까지 쉽게 된다면 탐내지 않을 수 없을 듯

하나 더


냉정한 세계

염치..


곧 이런 세상..

이미 이런 세상


대체 왜..


미국의 북한 폭격, 남한이 핵인질이 되어 서울에 포탄이 떨어지는 상황에 대해서도 마음의 준비는 해야한다고. 국회 정보위원장은 북핵 선제타격을 언급하지 않나..


동아 칼럼.. 좌파 세력과 기득권 언론이라는 프레임.


떠돌던 이야기들이 하나씩 다


@MktOutperform Total return since the Amazon IPO in May 1997...
Barnes & Noble: +47%
Amazon: +39,742% $BKS $AMZN

새삼스럽게, 디지털 경제의 파괴적 위력을 생각하게 만드는 그래프. 더 달렸어야.


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