사회변화와미디어트렌드

소개글

사회변화와미디어트렌드에 대한 보고서 자료입니다.

목차

서론

본론
1) 개념을 심화해서 제시
(1) 알고리즘의 개념
(2) 관련 기술 및 동향
2) 긍정적인 영향과 부정적인 영향을 예를 들어서 설명
(1) 긍정적인 영향
(2) 부정적인 영향
3) 미래를 전망해 보시오.

결론

참고문헌

본문내용

발생하는 편향성 문제는 2가지로 해석해 볼 수 있다. 첫째로 ‘데이터의 점유’에서 오는 불평등의 문제이다. 먼저 데이터의 점유로 인해 발생하는 불평등 문제에 대해 살펴보고자 한다. 알고리즘이 활용되는데 있어 데이터, 즉 정보는 구조적으로 요구되는 필수적 요소이다. 이에 지능정보사회에서 인공지능 알고리즘의 활용이 보편화됨에 따라 정보 활용의 필요성도 함께 증가하였다.
우리사회에서 정보는 이전 사회보다 훨씬 중요한 가치로 인정받고 있다. 대량의 정보를 활용하는 것은 물론, 어떠한 정보를 어떻게 활용하는지가 중요해지면서 이를 양질의 정보를 가지는 자가 사회적 우위를 차지하는 것이다. 정보에 대한 소유권이나 정보를 지적재산권으로 인정해야 된다는 주장 역시 끊임없이 제기되고 있다.
3) 미래를 전망해 보시오.
지능정보기술 발달의 중심에 인공지능이 있으며 이에 대한 논의가 지속되어오고 있다. 인공지능의 발달은 기존 알고리즘과의 결합으로 나타나는 현상으로, 알고리즘지능화에 대한 논의는 인공지능까지 확대되어진다.
알고리즘은 문제 해결 방법에 따라 일반적으로 순차구조·반복구조·선택구조 알고리즘으로 분류한다. 주어진 문제의 성격에 따라 구조를 융합하는 식의 다양한 변형이 가능하다(김도균, 2017). 또, 주제별로는 탐색·정렬·그래프 알고리즘 등 세 가지 방법으로 분류하며, 알고리즘의 설계 기법과 전략, 패러다임을 기준으로 분류하기도 한다(SW중심사회, 2017. 08. 31). 콘텐츠를 추천하는 알고리즘의 원리는 계속 진화하고 있다(서봉원, 2016; 오세욱, 2016).
통상 추천시스템에 적용되는 알고리즘은 인구통계학적 추천 방식을 비롯해 협업 필터링, 콘텐츠(내용) 기반 필터링 방식을 토대로 사용돼 오다가 모델 기반 협력 필터링 시스템 그리고 딥 러닝 방식의 시스템으로 발전하고 있다는 게 선행 연구자들의 공통된 분석이다. 더불어 각 방법론의 한계를 보완한 혼합 필터링 기법도 사용된다(김도균, 2017; 김용, 2012; 서봉원, 2016). 알고리즘은 새롭게 등장한 것이 아니다. 지금까지 컴퓨터를 사용하면서 우리는 언제 어디서나 다양한 알고리즘에 의해 문제를 해결해 왔다. 즉 알고리즘은 이전부터 우리 사회 곳곳에 존재하였던 것이다. 알고리즘 고도화로 나타나는 자동화는 설계된 프로그램 내에서의 자동화를 의미한다. 이러한 흐름은 설계된 프로그램을 의식없이 자동적으로 작동한다는 것에 한계가 있다. 즉 알고리즘이 지능을 가진다고하더라도 이는 알고리즘이 진화함에 따라 정확도가 높아지는 쪽으로 그 설계가 변화하는 현상이 나타날 뿐이다.
인공지능이 기존의 기계 프로그램, 알고리즘과 결합할 수 있게 되면서 알고리즘이 지능화 되었다. 여기서 말하는 알고리즘 지능화란 ‘처리 절차의 자동화’를 의미한다. 여기서 자동화는 2가지로 해석할 수 있다. 먼저, 과거 인간의 요구에 따라 알고리즘이 활성화되었던 것과 달리 인간의 의도나 요구 없이도 ‘알고리즘이 활성화’ 되는 것을 의미한다. 즉 과거 인간이 정보를 입력하고 그 절차를 개시하였던 것과 달리 알고리즘 스스로가 정보를 선택하여 알고리즘 절차를 통해 그 정보를 분석하는 것이다. 다음으로 자동화는 인간의 개입없이 ‘단독으로 의사를 결정’하는 것을 의미한다.
종합하여 정리하면 알고리즘의 작동과 그에 대한 분석 및 결과 도출을 기계 스스로가 할 수 있게 된다. 이러한 자동화된 알고리즘 과정이 반복되면 알고리즘 스스로가 학습할 수 있게 되며 이를 머신러닝이라 한다. 스스로 학습한다는 것은 자동화된 알고리즘을 통해 생성된 결과, 즉 새로운 정보를 다시 이용하여 또 다른 새로운 정보를 도출하게 되고 이러한 반복 절차를 통해 대량의 정보를 가지게 되는 것을 의미한다. 그러한 특징으로 인해 과거 일반적인 알고리즘과 자동화된 알고리즘을 통해 가능해진 머신러닝과의 가장 큰 차이점은 알고리즘 설계를 인간이 드느냐 기계 스스로가 만드느냐에 있다. 즉 반복학습을 통해 스스로 학습을 통해 알고리즘을 생성 프로그램을 구축해 나가는 것이 머신러닝이자 지능화의 특징이다.
이러한 현상은 때로는 ‘인공지능 알고리즘이 인간과 똑같은 사고를 한다.’라는 전제의 오류를 범하게 만든다. 알고리즘의 발달로 나타나는 문제는 결국 알고리즘의 지능화는 인간과 유사할 뿐 같지 않음을 간과하면서 나타나는 문제이다. 다시 정리하여 보면, 알고리즘 지능화는 알고리즘이 일정수준의지능을 가지게 되는 것을 의미하는 것이며, 지능을 갖는다는 것이 인간과 같이 사고나 가치판단을 하는 존재로 여기기에는 무리가 있다는 것이다. 지능정보사회에서 자동화 알고리즘의 보편화로 알고리즘 기반 통치 구조 형태로 사회가 발전하고 있다.
알고리즘은 컴퓨터에서만 사용하고 우리 생활과 큰 관련이 없는 것으로 생각할 수 있지만 휴대폰이나 PC등 디지털 기기를 활용하면서 우리가 생활하는 모든 행동은 알고리즘과 관련이 있다고 할 수 있다. 아침에 일어나서 학교에 가기 위해 행동하는 모든 과정, 라면을 끓이는 과정, 버스를 타고 이동하는 모든 과정들 속에 알고리즘이 활용되고 있다. 하지만 너무 빠르게 일어나는 과정 속에서 익숙하고 자연스럽게 여겨지기 때문에 특별한 알고리즘의 절차가 이루어진다고 생각하지 못하는 것이다. 따라서 생활 속에서 알고리즘을 찾아보고 그 절차를 인식함으로써 생활과 알고리즘의 관계를 이해하는 것이 중요할 것이다.
결론
삼인성호란 말이 있다. 세 사람만 담합하여 우기면 없는 호랑이도 만들어낸다는 말이다. 지금 미디어생태계를 보면 재래식의 종이언론이 분명하게 퇴조하고 인터넷 미디어라는 새로운 매체가 여론을 주도하고 있다. 만일 이러한 정보를 제공하는 디지털 포털들이 자신들의 경제적, 정치적 이익에 부합하는 기사들만 뉴스 검색 상단에 배치하고 오래동안 걸어둔다면 여론은 어느 쪽으로 흘러갈까? 이러한 가정을 한다면 최신의 미디어 트렌드를 가지고 뉴스와 정보를 제공하는 포털을 손에 넣은 자가 여론의 향방을 주도하고 권력을 손에 쥘 수도 있을 것이다. 단순한 가정이 아니라 이미 그렇게 되고 있는 것일지도 모르는 일이다.
참고문헌
강상현 (2015). 커뮤니케이션과 사회 변동: 미디어 기술이 과연 세상을 바꾸는가. 컬처룩

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