"데이터로 진실을 말하다"... 강만수 박사, AI 활용한 데이터 분석 기사 작성법 제시

[한국유통신문= 김도형 기자] 한국언론진흥재단과 한국유통신문이 공동 주최한*‘제2회 찾아가는 저널리즘 특강’에서 강만수 박사(두레시닝㈜ KDEI 연구원장 예정)는 AI와 빅데이터를 활용한 새로운 차원의 기사 작성 실습 강연을 진행했다.

이번 특강은 전통적인 취재 방식에서 벗어나 정량적 데이터와 AI 코딩 기법을 결합해 심층적인 분석 기사를 작성하는 방법에 초점을 맞췄다.

기존 보도 방식의 한계와 ‘수치 기반’ 저널리즘의 필요성 강 박사는 과거 10년 동안 소상공인 지원 정책이나 상권 관련 보도가 “만족도가 높다”는 식의 주관적인 설문 조사와 단순 횟수 나열식 보도에 머물러 있었다고 지적했다. 그는 이러한 설문 기반의 성과 측정에는 오류가 섞일 가능성이 높으며, 실제 상권의 변화를 정확히 반영하지 못한다고 비판했다.

이에 대한 대안으로 강 박사는 수익성, 안정성, 성장성, 집객력, 지속가능성 등 25개 세부 지표를 활용한 정량적 상권 진단 모델을 제시했다. 기자는 이러한 데이터를 통해 특정 지역에 투입된 예산이 실제로 상권 활력도를 몇 점이나 올렸는지 수치로 증명함으로써 보다 신뢰도 높은 기사를 작성할 수 있다.

‘바이브 코딩(Vibe Coding)’을 통한 기자의 데이터 분석 혁신 이번 특강의 핵심은 기자가 직접 개발자 없이도 AI를 활용해 분석 도구를 만드는 ‘바이브 코딩’ 기법이었다.

강 박사는 클로드(Claude)나 재미나이(Gemini)와 같은 AI 모델에 아이디어를 입력하고 데이터를 제공하면, AI가 즉시 분석용 HTML 코드나 시각화 차트를 생성해 준다는 점을 강조했다. 그는 “이제는 데이터와 기획력만 있다면 중간 과정의 복잡한 구현은 AI가 처리할 수 있는 시대”라며, 기자가 직접 엑셀 데이터를 불러와 능동적으로 분석 결과를 도출하고 이를 기사화하는 실습 과정을 선보였다.

▲종로구 상권 분석 사례: 데이터가 기사가 되는 과정 실습에서는 서울 종로구의 청운효자동, 삼청동, 사직동 상권을 비교 분석하는 사례가 다뤄졌다. 데이터 분석 결과, 청운효자동은 안정성은 높지만 성장성 지표가 약하며, 삼청동은 과거 청와대 개방 시기에는 활성화되었으나 회복 탄력성이 낮다는 구체적인 진단이 도출되었다. 기자는 이러한 분석을 바탕으로 “단순히 상권이 어렵다”는 감성적인 기사가 아닌, “어느 지표가 낮아 등급이 하락했으므로 어떤 정책적 대안이 필요하다”는 식의 전문적인 정책 제안 기사를 쓸 수 있다.

상생과 미래를 위한 데이터 활용 전략 강 박사는 상권 분석이 단순히 소상공인(임차인)뿐만 아니라 임대인(건물주)에게도 유용한 정보를 제공하여 서로 상생하는 환경을 구축하는 보도 방향을 제시했다. 또한, UN AI 본부 유치와 같은 국가적 이슈가 지역 경제와 공항 활성화에 미치는 파급 효과를 정량적으로 분석하는 거시적 관점의 데이터 기사 작성법도 소개했다.

강만수 박사는 강연을 마무리하며 “데이터는 거짓말을 하지 않으며, AI는 그 데이터를 기사로 연결하는 강력한 도구”라며, 시민 독자와 언론인들이 데이터를 능동적으로 활용하여 행정과 정책의 변화를 끌어내야 한다고 제언했다.

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