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문제 정의
- 따라서 본 글에서 필자가 개발한 여타기술의 상세한 내용까지 기술하는데는 다소 불편함을 느껴, 통찰력을 줄 수 있는 방법론적 팁을 공유한다.
- 그러나 이 방안은 비용이 많이 들고 매번 사람이 관여하여야 하는 문제가 발생한다. 따라서 정부에서는 인공지능 기술로 사회 현안 문제인 가짜뉴스를 찾는 기술 개발의 필요성이 높다고 판단하고 이를 경진대회를 통해 해당 기술을 개발한 팀을 선정하여 해결하고자 하였다.
- 가짜뉴스 찾기’의 정확도를 높였다. 실제 데이터를 처리하고 분석하는 세부 내용의 전부를 이글에서 다룰 수는 없지만 그 과정에서 데이터 과학자가 겪을 몇 가지 경험과 내용을 토대로 통찰력을 공유하자 한다. 예를 들면, 우리나라 뉴스 기사의 특징은 종합지, 지방지, 중앙지, 잡지, 블로그, 카페글 등 매체에 따라 색인화 작업을 달리하면 결과도 차이를 보였고 동일한 해당 매체라 할지라도 경제, 과학, 정치, 사회면에 따라 가짜뉴스의 주요 패턴이 미디어적인 관점에서 차이가 있었다.
- 이 글의 목적은 인공지능에 연구경험이 일천한 필자가 국내 최우수 연구팀인 카이스트, 서울대, 한국전자통신연구원(ETRI) 등이 참여한 경진대회에서 우승한 것은 사회과학의한 방편인 뉴미디어에 대한 이해로 코퍼스(corpus;말뭉치) 를 고도화한 것, 가짜뉴스 문제를 제작하는 과정에서 필요로 했던 인문학적 지식의 요구 사항 등을 소개하여 공학도들에게 인공지능을 활용하여사회현안문제를 해결하고자 한다면 사회과학, 인문학과의 융복합이 절대적으로 필요하다는 것을 강조하기 위해서이다. 실제 이상의 방법은 필자가 인공지능 개발 과정에서 습득한 대단한 발견이 아니라, 미국 MIT의 미디어랩 또는 캐나다토론토 대학교와 공동으로 연구를 수행중인 토론토 인공지능 연구소 등에서 인문학, 사회학 등과의 숙의를 거쳐 인공지능을 적용한 사례를 따라간 것뿐이다.
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