진화하는 재난 보도 방식, 로봇 저널리즘과 디지털 내러티브 저널리즘

안녕하세요, 16년도 희망나눔 블로거 오나영 입니다!

 

여러분은 재난 소식을 어떻게 접하시나요? 여전히 티비 뉴스나 시눈 등과 같은 매체로 소식을 접하는 분들도 있겠지만 최근 SNS의 발달, 그리고 인터넷 뉴스의 보편화와 함께 많은 사람들이 트위터나 페이스북, 그리고 각 신문의 홈페이지 등을 통해 빠르고 정확한 정보를 얻고 있습니다.

 

변해 가는 뉴스 소비 문화, 이로 인해 나타난 두 가지 대조적인 재난 보도 방식에 대해 이번 글을 통해 소개하고자 합니다.

 

첫번째는 로봇을 이용한 보도, 로봇 저널리즘 입니다. 재난 보도를 할 때 가장 중요한 것은 누구보다 빠르고 정확하게, 시간에 구애받지 않고 기사를 작성하는 것입니다. 기자도 사람인 만큼 새벽이나 늦은 밤 재난이 일어나게 되면 기사를 작성하는 것이 힘들 뿐만 아니라 관련 수치나 시간과 같은 부분에서 실수를 할 가능성이 있습니다. 하지만 로봇들이 기사를 작성한다면 아무런 문제 없이 보도가 이루어 질 수 있는 것이죠. 

 

대표적인 재난 보도 로봇으로 퀘이크 봇을 들 수 있습니다. 퀘이크 봇은  LA타임스의 기자이자 프로그래머였던 켄 슈웬케(Ken Schwenke)가 만든 자동 뉴스 작성 소프트웨어로서 지진이 일어나게 되면 퀘이크 봇은 지질조사국에서 작성한 지진 관련 데이터를 수집하여 이를 기반으로 기사를 작성하고 이를 기자에게 이메일로 보냅니다. 기자는 이렇게 작성된 기사를 검토한 후 보도하게 되는 것입니다. 퀘이크 봇이 쓴 기사가 바로 2013년 캘리포니아에서 일어난 3.2 강진 보도 입니다. 당시 새벽에 일어난 이 지진은 로봇 기자의 도움으로 몇분안에 기사화 될 수 있었습니다.

 

(캘리포니아 지진 보도 당시 퀘이크 봇이 쓴 기사. 5.36am 에 쓰여진 기사임을 볼 수 있다)

 

두번째는 디지털 내러티브 저널리즘 입니다. 디지털 내러티브 저널리즘이란 영상과 음악, 그래픽 등과 같은 디지털 장치들과 한 편의 소설처럼 쓰여진 기사가 합쳐진 형태의 기사 작성 방법을 의미합니다. 재난이 일어나고 난 후 전체적인 사건의 흐름이나 당시에 있었던 충격적인 사건들을 보다 이해하기 쉽고 감동적으로 풀어내기 위해 사용됩니다.

 

그 예로 뉴욕타임즈의 "Snow Fall" 보도를 살펴봅시다. 이 기사는 미국의 Tunnel Creek 에서 일어난 눈사태 당시 고립된 사람들의 탈출기를 담고 있습니다. 당시 탈출한 사람들의 인터뷰와 눈사태 당시의 산을 재현한 그래프 등을 이용하여 독자들에게 당시의 긴박했던 상황과 생존자들의 감동적인 이야기를 생동감 있게 전달하고 있습니다.

 

(Snow fall기사의 첫 화면과 당시 생존자들의 사진을 담은 기사의 일부)

누구보다 신속한 로봇의 재난보도와 독자들의 심금을 울리는 디지털 내러티브 기사들. 이 시대 새로운 재난 보도 두가지를 살펴보았습니다. 자료를 조사하며 한국의 재난 보도의 발전이 시급함을 느겼습니다. 재난 구호활동과 재난 보도. 이 두가지 모두 더욱 활성화 되기를 기대합니다.