[보고서]빅카인즈 분석, 조사 과제

소개글

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목차

1) 빅카인즈의 개요와 특징
2) 빅카인즈에서 다루고 있는 정보원
3) 빅카인즈의 정보생성 및 구축방법
4) 빅카인즈에서 적용하고 있는 메타데이터 스킴
5) 빅카인즈의 정보검색 모델, 검색 도구, 활용하고 있는 2차 정보원
6) 빅카인즈의 이용자 유형과 정보서비스를 활용하면서 얻을 수 있는 것들
7) 다른 정보서비스와의 차이점과 장/단점
8) 이용자 관점에서 개선하거나 보완해야 할 내용

본문내용

반 통계검색서비스를 비교해보면, 빅카인즈는 정보 제공처인 54개의 언론사가 생성하는 모든 분야의 뉴스데이터가 제공되지만, 뉴스 기반 통계검색서비스에서는 경제와 농축산물의 두 부문만 지원한다. 제공되는 서비스도 빅카인즈에 비해 뉴스 기반 통계검색서비스 많이 부족한데, 검색 인터페이스에 상세 검색기능이 없고 검색결과화면에 패싯 네비게이션과 정렬방식 설정 기능이 없어 많은 결과 중 원하는 정보를 찾으려면 이용자가 일일이 찾아야 하기 때문에 불편하다. 빅데이터를 활용한 시각화 서비스도 단순 조회만 가능할 카인즈와 같이 시각화된 자료를 바탕으로 용어별 빈도수 추출결과를 알려주거나 시각화 보고서 같은 서비스로 사용자가 시각화 자료를 능동적으로 활용할 수 있는 서비스가 존재하지 않는다. 뉴스 기반 통계검색서비스는 방대한 뉴스데이터를 기반으로 이용자가 활용할 수 있는 환경을 제공한다기보다 경제, 농축 수산물의 특정 분야에서의 뉴스 빅데이터를 조회할 수 있도록 하였다. 반면 빅카인즈가 제공하는 뉴스데이터는 이용자의 활용 환경을 조성하기 위해 검색 도구, 검색모델, 분류 등의 2차 정보원 다양한 서비스를 구축하여 이용자 친화적인 정보서비스를 제공하고 있다.
이외에도 다른 정보원을 제공하는 정보서비스에 뉴스데이터와 관련된 기능을 제공하는 정보서비스는 있었지만, 뉴스데이터만을 정보원으로 하는 정보서비스는 빅카인즈를 제외하고는 제대로 구축되어있지 않았다. 때문에 각 언론사가 생성한 방대한 뉴스데이터를 기반으로 정보를 집합해서 제공하는 정보검색서비스라는 점에서 빅카인즈는 큰 대체할 수 없는 강점을 가진다.
빅카인즈처럼 방대한 정보를 분석을 바탕으로 빅데이터 통계를 볼 수 있는 검색 서비스는 점점 많아지고 있다. 그 중, SNS를 분석하여 빅데이터 통계를 제공하는 서비스인 썸트렌드는 빅카인즈와 비교했을 때 눈여겨 볼만한 차이점이 존재한다. 우선, 이용자의 흥미를 끄는 콘텐츠를 자체적으로 제공하고 있다는 점이다. 썸트렌드의 인사이트에서는 수집한 SNS 데이터 분석을 바탕으로 현재의 이슈, 흥미로운 주제 등을 다룬 콘텐츠를 영상, 잡지 형식으로 다양하게 제공한다. ‘비 오는 날의 공식’,‘와플기로 만나는 다양한 맛의 세계’와 같이 사람들이 흥미를 끌 만한 이슈, 주제를 선정하여 축적한 통계를 바탕으로 내용을 전개한다. 사람들의 흥미를 끄는 콘텐츠로 제공으로 이용자는 서비스가 제공하는 정보에 거부감없이 접근할 수 있고, 모니터링이나 브라우징을 통해 새로운 정보요구를 형성 할 수 있다.
썸트렌드의 분석서비스 중에서는 비교분석의 긍·부정비교가 새로웠는데 텍스트 마이닝으로 통해 사람들의 태도, 의견 성향과 같은 주관적인 데이터인 감정을 분석하여 시각화로 제공한다. 썸트렌드와 비교하였을 때 빅카인즈의 검색 분석서비스가 훨씬 상세하고 많은 기능을 제공하지만 이용자의 관심을 끄는 콘텐츠를 자체적으로 제공하고 있지는 않다. 썸트렌드의 콘텐츠와 서비스는 빅데이터 정보를 쉽고 재밌게 접근할 수 있다는 점에서 긍정적으로 평가한다.
8) 이용자 관점에서 개선하거나 보완해야 할 내용
앞서 보았듯 빅카인즈는 이용자에게 유용한 서비스를 제공한다. 그러나 몇 가지 개선점이 있다.
첫 번째로 탐색 과정과 디스커버리 기능을 보완하여야 한다. 앞서 말했듯 탐색과 디스커버리 기능은 이용자의 정보요구 형성과 정보탐색 과정을 돕는다. 때문에, 이용자의 편의를 돕는 관련 기능을 구축해야 한다. 우선 빅카인즈에 검색에서는 질의어의 철자에 오류가 있으면 검색결과가 도출되지 않는다. 철자오류 수정기능을 도입해 이용자의 탐색 실수를 보완하고 탐색하는데 걸리는 시간을 단축시켜야 한다. 검색결과 화면에서는 검색결과를 정확도순, 과거순, 최신순의 정렬 뿐만아니라 인기도순 정렬을 추가해 이용자의 자료선택에 도움을 주어야 한다. 빅카인즈 서비스를 통해 제공되는 뉴스 기사는 기사의 원문 내용만 제공되는데 유사 관련자료 추천 기능을 도입한다면 이용자가 관련 정보를 수집하는데 도움이 될 것이다. 예시로 과학기술 지식 인프라 서비스를 제공하는 Science On은 논문, 보고서등 특정 자료를 선택하면 그 자료와 관련된 자료를 추천해주어 관련 정보를 일일이 찾아야 하는 번거로움을 덜어준다. 정보서비스는 이용자에게 적합하고 편리한 서비스를 제공하는 것이 우선이다. 때문에, 탐색과 디스커버리 기능을 보충하여 더 편리한 서비스를 구축해야한다.
두 번째로 가짜뉴스를 탐지할 수 있는 기능을 도입하여야 한다. 최근 뉴스의 가장 큰 문제점 중 하나인 가짜뉴스는 SNS가 발달한 현재, 잘못된 정보가 빠르게 전파되어 큰 혼란을 야기한다. 빅카인즈는 방대한 뉴스데이터를 실시간으로 한데 모아 제공하기 때문에 이러한 가짜뉴스가 제공될 수 있다. 가짜뉴스의 확산을 막기 위한 방안으로 4차산업혁명 기술인 인공지능이 해결책이 될 수 있다. 일례로 미국은 인공지능 클레임버스터를 개발하였는데, 팩트체크가 필요한 문장을 추출해 신뢰도를 숫자로 파악하여 사실과 팩트체크가 필요한 부분을 구별했다. 이러한 기술을 도입하여 가짜뉴스를 판별하여야 한다.
세 번째로 모바일에서의 UI의 개선이 필요하다. 빅카인즈는 PC와 모바일에서 동일한 UI를 사용하는데 화면이 큰 PC와 달리 배너와 시각화된 자료, 주요뉴스가 한 번에 보이는 시각화된 UI는 모바일 환경에서 번잡한 느낌을 주기 때문에 좀 더 직관적이고 문자와 아이콘 위주의 UI를 구성하여 모바일 환경에서도 이용하기 편리한 디자인으로 개선하여야 한다.
참고문헌
[1] 이희선, ‘뉴스란 무엇인가’, 뉴스포털1, 2012,
http://www.civilreporter.co.kr/news/articleView.html?idxno=1837
[2] 한승희(2016), 탐색과 디스커버리 기능연구, 한국문헌정보학회지, 50(1), 495-501.
[3] 이긍희(2017), 뉴스 빅데이터를 이용한 경기 판단: 빅카인즈 뉴스 경기지수의 개발, 통계연구, 22(2), 68-70.
[4] 우아영, ‘가짜 뉴스 꼼짝 마! 팩트 체크 인공지능 나선다’, 동아사이언스, 2017,
https://www.dongascience.com/news.php?idx=17999

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