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최근 인공지능 기술을 저널리즘에 도입하는 사례가 점차 늘어나고 있다. 이에 본 연구는 미래에 인공지능이 기자와 유사한 역할을 수행할 수 있을 것이라는 가정 하에, 인공지능이 작성한 뉴스 기사에 대한 수용자의 신뢰도 평가를 예측하고자 하였다. 이를 위해 동일한 뉴스 기사에 대해 수용자가 작성 주체를 인공지능 또는 인간 기자라고 인식하는 것에 따라 신뢰도 평가에 어떠한 차이가 나타나는지를 뉴스 기사의 주제별로 살펴보았다.
본 연구는 정보 제공 주체에 대한 수용자의 태도 및 인식이 정보의 신뢰도, 영향력과 밀접한 관계가 있다는 설득 지식 모델(PKM, The ...

최근 인공지능 기술을 저널리즘에 도입하는 사례가 점차 늘어나고 있다. 이에 본 연구는 미래에 인공지능이 기자와 유사한 역할을 수행할 수 있을 것이라는 가정 하에, 인공지능이 작성한 뉴스 기사에 대한 수용자의 신뢰도 평가를 예측하고자 하였다. 이를 위해 동일한 뉴스 기사에 대해 수용자가 작성 주체를 인공지능 또는 인간 기자라고 인식하는 것에 따라 신뢰도 평가에 어떠한 차이가 나타나는지를 뉴스 기사의 주제별로 살펴보았다.
본 연구는 정보 제공 주체에 대한 수용자의 태도 및 인식이 정보의 신뢰도, 영향력과 밀접한 관계가 있다는 설득 지식 모델(PKM, The Persuasion Knowledge Model)을 바탕으로 진행되었다(Friestad & Wright, 1994). 이 모델에 따르면, 수용자가 정보 제공 주체의 설득 의도를 지각할 경우 수용자 자신이 가지고 있는 설득 지식을 활용해 정보를 해석하게 된다. 그러면서 수용자가 스스로의 목적 달성을 위해 효과적인 설득 대처 방법을 선택해 정보 제공자의 설득에 대응해 나간다고 한다. 여기서 설득 지식은 수용자의 사전 지식이나 정보 제공자 및 자신의 경험에 대한 신념 등을 의미한다(김정현, 2009). 이에 본 연구는 세 가지 분야의 뉴스 기사, 즉 정치•연예•스포츠 기사를 제작한 후 동일한 기사에 대해 수용자가 작성 주체를 다르게 인식할 때 신뢰도 평가 값이 각각 어떻게 나타나는지를 측정해 보았다.
본 연구 결과, 기사 주제가 정치 또는 스포츠일 경우 동일한 기사에 대해 수용자가 작성 주체를 인공지능이라고 인식할 때의 신뢰도 평가 값이 인간 기자라고 인식할 때보다 높게 나타났지만 통계적으로 유의미하지는 않았다. 연예 기사의 경우에는 수용자가 인공지능이 기사를 작성했다고 인식할 때의 신뢰도 평가 값이 인간 기자가 작성했다고 인식할 때보다 높게 나타났고, 통계적으로도 유의미하였다. 이러한 결과는 향후 인공지능 기술이 발달해 이를 다양한 주제의 저널리즘에 적용하려 할 때, 연예 기사를 우선적으로 고려해 볼 필요가 있음을 시사한다.
본 연구는 기존 연구에서 다루지 않았던 뉴스 주제들에 대해 수용자가 기사 작성 주체를 인공지능 또는 인간 기자라고 인식할 때 그가 가지는 기사에 대한 신뢰도를 평가함으로써, 앞으로 어떠한 뉴스 기사에서 인공지능이 작성한 기사가 더 신뢰받고 효과를 얻을 수 있는지에 대한 단서를 제공했다는 데 그 의의가 있다. 또한 다양한 뉴스 기사의 주제를 대상으로 삼아 연구한 점은 인공지능 또는 인간 기자가 작성한 기사의 적용 범위 및 효율성에 대한 후속 연구에 이론적 시사점을 제공해 줄 수 있을 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

There is a growing number of cases in which artificial intelligence (AI) has been adopted by journalism. This study aims to examine how a reader perceives the credibility of a news article generated by AI under the assumption that AI will be able to perform a role similar to a journalist in the futu...

There is a growing number of cases in which artificial intelligence (AI) has been adopted by journalism. This study aims to examine how a reader perceives the credibility of a news article generated by AI under the assumption that AI will be able to perform a role similar to a journalist in the future. To achieve this, news articles on various topics were used to examine differences in readers’assessed credibility of the same news article according to whether they perceive the news article has been written by a journalist or generated by AI. .
The present study is based on the Persuasion Knowledge Model (PKM), which states that a reader’s attitude towards an information provider is closely associated with the credibility the information(Friestad & Wright, 1994). According to this model, when a reader becomes aware of the persuasive intention of an information provider, the reader uses its own persuasion knowledge to interpret the information, responding to the persuasion of the information provider by selecting effective coping methods to achieve its own goals. Persuasion knowledge refers to the prior knowledge or beliefs of a reader regarding the experiences of the information provider (Kim Jeong Hyeon, 2009). In this light, the present study prepared news articles in three topic areas – politics, entertainment, and sports – and measured the assessed credibility of the articles when the audience had different perceptions of the author.
The results indicate that when the article was about politics or sports, the readers rated it as more credible when it was perceived as an AI-generated article than when it was perceived as a human-written article, but the difference was not statistically significant. An entertainment article was rated as more credible when it was perceived as generated by AI than when it was perceived as written by a human journalist, and the difference was statistically significant.
This implies that entertainment articles need to be given priority when applying AI technologies to journalism. This study’s contribution is important in the sense that it focused on news topics, which have not been covered by previous research, and the readers assessed the credibility of news articles that were perceived as either AI-generated or human-written, thereby providing clues as to the topics where AI-generated news articles may be more trusted and effective. The use of news articles from various topic areas holds theoretical implications for future research on the applicable scope and effectiveness of AI-generated and human-written articles.

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