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시각화) 데이터 기반 미래 - 미디어 발전

시각화) 데이터 기반 미래 - 미디어 발전

 

오늘날의 고도로 연결된 순간적인 세계에서 우리는 손끝으로 방대한 양의 정보에 액세스할 수 있습니다.

하지만, 역사적으로, 이것은 항상 그런 것은 아니다.

불과 20년 전 2002년으로 거슬러 올라가면 대부분의 사람들이 여전히 정보 공백을 메우기 위해 일간지나 저녁 뉴스를 기다리고 있다는 것을 알 수 있을 것입니다.

사실, 2002년 대부분의 기간 동안, 구글은 검색 엔진 시장 점유율에서 야후와 MSN에 뒤쳐져 있었습니다. 한편, 초기 소셜 미디어 카네이션(MySpace, Friendster 등)은 이제 막 온라인화되기 시작하고 있었고, 모든 페이스북, 유튜브, 트위터, 아이폰은 아직 존재하지 않았습니다.

 

▼목차▼

1. 미디어 웨이브
2. 웨이브0 : 프로토-미디어
3. 웨이브1 : 아날로그 및 초기 디지털 미디어
4. 웨이브2 : 연결된 미디어
5. 웨이브3 : 데이터 미디어
6. 데이터 미디어가 아닌 것은 무엇인가?

 

미디어 웨이브

종종, 새로운 기술 개발과 사회적 선호의 변화로 인해 지배적인 형태의 의사소통이 뒤바뀌게 됩니다.

이러한 전환은 시간이 지남에 따라 가속화된 기술 진보에 맞춰 더 빠르게 일어나고 있는 것으로 보입니다.

 

• 프로토-미디어(50,000년 이상)
  인간은 오직 인간의 활동을 통해서만 그들의 메시지를 퍼뜨릴 수 있었습니다. 말하기, 구전, 그리고 수동으로 쓰여진 텍스트는 메시지를 전달하기 위한 가장 일반적인 매체였습니다.
• 아날로그 및 초기 디지털 미디어(1430-2004)
  인쇄기의 발명, 그리고 후에 라디오, 텔레비전, 그리고 컴퓨터는 대중들에게 단방향적이고 값싼 의사소통의 강력한 형태를 가능하게 합니다.
• 연결된 미디어(2004-현재)
  웹 2.0과 소셜 미디어의 탄생은 모든 사람을 위한 참여와 콘텐츠 제작을 가능하게 합니다. 누구나 한 개의 트윗, 블로그 게시물 또는 틱톡 비디오가 전 세계에 퍼질 수 있습니다.

매체의 새로운 물결마다 장단점이 있습니다.

예를 들어, Connected Media는 모든 사람이 대화에 참여할 수 있도록 지원했다는 점에서 큰 발전이었습니다. 반면에, 알고리즘과 걸러내야 할 엄청난 양의 콘텐츠는 많은 단점도 만들어냈습니다. 오늘날 미디어와 관련된 몇 가지 문제를 들자면 필터 버블, 선정성, 클릭 미끼 등이 있습니다.

우리가 생각하는 미디어의 다음 물결로 들어가기 전에, 먼저 이전 물결의 공통적인 속성과 문제점들을 살펴보도록 하겠습니다.

 

웨이브0 : 프로토-미디어

미디어의 첫 물결이 일어나기 전에, 메시지를 증폭하는 것은 헌신과 일생을 필요로 했습니다.

게다가 1500년까지도 세계 시민의 4%만이 도시에 살고 있었고, 이 시대에는 대중과 효과적으로 소통하는 것이 얼마나 어려운지 알 수 있습니다.

또는 프로토 미디어가 어떤 것인지 좀 더 생생한 그림을 그리자면, 정보는 말의 속도만큼만 빠르게 이동할 수 있습니다.

 

웨이브1 : 아날로그 및 초기 디지털 미디어

이 첫 번째 물결에서, 새로운 기술 발전은 역사상 처음으로 대규모 통신을 가능하게 했습니다.

신문, 책, 잡지, 라디오, 텔레비전, 영화 및 초기 웹 사이트는 모두 이 프레임워크에 적합하므로 이러한 자산의 소유자는 규모에 맞게 메시지를 방송할 수 있습니다.

책을 인쇄하거나 텔레비전 뉴스 프로그램을 방송하는 데 많은 인프라가 필요했기 때문에, 접근하기 위해서는 자본이나 연결이 필요했습니다. 이러한 이유로, 대기업과 정부는 대개 문지기였고, 일반 시민들은 제한적인 영향력을 가지고 있었습니다.

Attribute	Description
📡 Information Flow	One-way
💰 Barriers to Entry	Very high
📰 Distribution	Controlled by mass media companies and government
🏆 Incentive	To cast a wide net, and to not alienate viewers or advertisers

 

중요한 것은, 이러한 매체는 단방향 통신만 허용한다는 것입니다. 즉, 메시지를 브로드캐스트할 수 있지만 일반 대중은 응답 방법(즉, 편집자에게 보내는 편지 또는 라디오 방송국에 보내는 전화 통화)에 제한을 받습니다.

 

웨이브2 : 연결된 미디어

웹 2.0과 소셜 미디어와 같은 혁신은 게임을 변화시켰습니다.

2000년대 중반부터 진입 장벽이 낮아지기 시작했고, 결국 누구나 자유롭게 자신의 의견을 온라인으로 방송할 수 있게 되었습니다. 인터넷이 콘텐츠로 폭발하면서, 그것을 분류하는 것이 해결해야 할 가장 큰 문제가 되었습니다.

좋든 나쁘든, 알고리즘은 사람들이 사랑하는 것을 먹이기 시작했고, 그래서 그들은 훨씬 더 많이 소비할 수 있었습니다. 이것의 파급효과는 눈알을 얻기 위해 경쟁하는 모든 사람들이 갑자기 콘텐츠를 최적화하고, 바이럴리티를 얻기 위해 알고리즘 게임을 "승리"하는 것을 발견했다는 것입니다.

 

Attribute	Description
📡 Information Flow	Two-way
💰 Barriers to Entry	Very low
📰 Distribution	Controlled by technology companies and algorithms
🏆 Incentive	To cast a narrow net, to engage and mobilize a specific audience

 

바이러스성 콘텐츠는 종종 매력적이고 흥미롭지만, 트레이드오프를 동반합니다. 콘텐츠를 선정화하거나 클릭 미트를 사용하거나 사실을 왜곡하여 인위적으로 매력적으로 만들 수 있습니다. 하나의 특정 필터 버블 내에서 감정적으로 공명하도록 초표적이 될 수 있습니다. 특정 그룹을 화나게 하고 극단적이더라도 행동으로 옮기도록 설계할 수 있습니다.

커넥티드 미디어의 많은 이점에도 불구하고, 우리는 사회에서 그 어느 때보다도 더 많은 양극화를 목격하고 있습니다. 기본적인 사실조차 합의할 수 없기 때문에, 한 무리의 사람들은 서로 관계를 맺거나 문제를 토론할 수 없습니다.

아마도 가장 실망스러운 일일까요? 많은 사람들은 자신이 동의하는 정보만 제공받는 자신의 거품 속 깊은 곳에 있다는 것을 알지 못합니다. 그들은 다른 합법적인 관점이 존재한다는 것을 알지 못합니다. 모든 것이 흑백이고, 회색의 사고는 점점 더 희귀합니다.

 

The Value of Grey Thinking - Farnam Street

 

웨이브3 : 데이터 미디어

2015년과 2025년 사이에 전 세계적으로 캡처, 생성 및 복제되는 데이터의 양이 1,600% 증가할 것입니다.

사상 처음으로, 상당한 양의 데이터가 "오픈 소스"가 되어 누구나 사용할 수 있게 되었습니다. 데이터를 저장하고 검증하는 방법에 있어 엄청난 발전이 있었고, 이제는 정보의 소유권까지 블록체인으로 추적할 수 있게 되었습니다. 미디어와 인구 모두 데이터에 대한 이해도가 높아지고 있으며, 연결된 미디어로 인한 사회적 결점도 인식하고 있습니다.

이 새로운 물결이 나타날 때, 그 속성과 연결 개념을 좀 더 자세히 살펴볼 가치가 있습니다.

• 투명성
  데이터를 잘 아는 사용자들은 데이터가 투명하고 신뢰할 수 있는 사실적 출처에서 비롯되어야 한다고 요구하기 시작할 것입니다. 또는 소스가 견고하지 않은 경우, 사용자는 방법론의 한계 또는 가능한 편향이 공개적으로 드러나고 논의되어야 한다고 요구할 것입니다.
• 검증 가능성 및 신뢰
  표시된 데이터가 적법하고 신뢰할 수 있는지 어떻게 알 수 있을까요? 플랫폼과 미디어는 원본 소스로 거슬러 올라가 데이터가 확인되었음을 사용자에게 입증하고자 할 것입니다.
• 분산 및 웹3
  오늘날 누구나 사용할 수 있는 대량의 공개 데이터를 활용할 수 있습니다. 즉, 보고, 분석, 아이디어 및 통찰력은 점점 더 많은 행위자들로부터 얻을 수 있습니다. Web3 및 분산형 원장을 사용하면 필요할 때 컨텐츠의 신뢰, 속성, 책임 및 소유권까지 제공할 수 있습니다. 이는 종종 대형 기술 회사인 중간자를 제거할 수 있으며, 사용자가 자신의 콘텐츠를 보다 직접적으로 수익화할 수 있도록 합니다.
• 데이터 스토리텔링
  데이터 시각화, 서술 및 강력한 통찰력을 결합하여 데이터 활용 능력 향상과 데이터 스토리텔링의 급증은 방대한 양의 데이터를 이해하는 핵심 접근 방식입니다.
• 데이터 창조 경제
  민주화된 데이터와 스토리텔링의 증가는 데이터 스토리텔러를 위한 잠재적인 새로운 생태계를 조성하기 위해 교차하고 있습니다. 
• 개방형 에코시스템
  오픈 소스가 소프트웨어 산업에 혁명을 일으킨 것처럼, 우리는 점점 더 많은 데이터를 광범위하게 사용할 수 있게 될 것입니다. 어떤 경우에는 인센티브가 데이터를 독점적으로 유지하는 것에서 다른 사용자가 데이터를 사용, 리믹스 및 게시할 수 있도록 공개하는 것으로 전환될 수 있습니다.
• 데이터 > 의견
  데이터 미디어는 의견보다 사실에 치우치게 됩니다. 그것은 전문가, 편견, 회전, 그리고 그들이 생각해야 할 것을 다른 사람들에게 말하는 것이 아니라, 점점 더 많은 데이터를 읽고 쓸 줄 아는 사람들이 사실에 접근하고, 그들 자신에 대한 미묘한 의견을 개발할 수 있도록 하는 것입니다.
• 글로벌 데이터 표준
  데이터가 계속해서 급증함에 따라 가능하면 데이터를 성문화하고 통합하는 것이 중요합니다. 이것은 의사소통을 훨씬 더 쉽게 하는 글로벌 표준으로 이어질 것입니다.

 

데이터 미디어의 초기 개척자

데이터 미디어 생태계는 이제 막 등장하기 시작했지만, 다음과 같은 초기 개척자들이 있습니다.

• Our World in Data
  경제학자 Max Roser가 이끄는 OWiD는 세계 경제 데이터를 한 곳에 통합하고 다른 사람들이 이러한 통찰력을 효과적으로 리믹스하고 전달하기 쉽게 하는 훌륭한 일을 하고 있습니다.
• USAFacts
  Microsoft의 Steve Ballmer에 의해 설립되어 미국 정부 데이터의 무당파적 출처입니다.
• FRED
  세인트루이스 연방준비은행이 만든 도구입니다. Louis는 과거 독점적이거나 접근하기 어려웠던 데이터를 민주화하기 위해 수년간 생겨난 많은 툴의 한 예에 불과합니다. 다른 유사한 도구들은 국제통화기금, 세계은행 등에 의해 만들어졌습니다.
• FiveThrtyEight
  Five Thirty Eight는 통계 분석, 데이터 저널리즘 및 예측을 사용하여 정치, 스포츠 및 기타 주제를 독특한 방식으로 다룹니다.
• FlowingData
  Flowing Data에서는 데이터 비지즈 전문가 Nathan Yau가 다양한 데이터 및 시각화 테마를 살펴봅니다.
• Data Journalists
  이코노미스트, 워싱턴 포스트, 뉴욕 타임즈, 로이터와 같은 출판물에는 무엇이 가능한지의 초기 시작에 손을 댄 믿을 수 없는 데이터 저널리스트들이 있습니다. 이러한 출판물 중 많은 수가 코로나19 작업을 팬데믹 기간 동안 무료로 이용할 수 있게 해주었는데, 이는 확실히 칭찬할 만한 일입니다.

 

데이터 저널리즘의 성장과 이러한 선구자들의 출현은 데이터 미디어의 시작에 대한 느낌을 주는 데 도움이 되지만, 우리는 그것들이 단지 가능한 것의 표면만을 긁어내고 있다고 믿습니다.

 

데이터 미디어가 아닌 것은 무엇인가?

어떤 의미에서는 데이터 미디어가 아닌 것을 정의하는 것이 더 쉽습니다.

Data Media는 뉴스 방송에서 서로 논쟁하는 당파적 전문가들이 아니며, 클릭 수를 줄이도록 설계된 가짜 뉴스, 잘못된 정보 또는 클릭 미끼도 아닙니다. 데이터 미디어는 기존 편향만 강화하는 에코 챔버가 아니다. 데이터는 또한 덜 주관적이기 때문에 오늘날 우리가 보는 방식으로 관측 중단될 가능성이 적습니다.

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