생성형 인공지능과 뉴스 스토리텔링

 

이 문서에서는 생성형 인공지능이 뉴스 스토리텔링에 활용되는 방식을 탐구, AI를 이용한 뉴스 작성, 요약, 성향 분석, 데이터 시각화, 플랫폼별 맞춤형 뉴스 포스팅 등의 다양한 기술적 응용을 다룹니다. AI 시대의 뉴스 프로세스 혁신을 위한 중요한 가이드이다.

 

ChatGPT 를 이용하여 기사 본문 요약 방법

 

AI가 뉴스 본문의 자동 가공 및 키워드 추출, 성향 분석, 타겟팅된 재작성, 그리고 플랫폼별 포스팅 최적화 등 다양한 기능을 수행하는 과정을 설명한다.

 

제목 추출

• 주제목과 부제목 등 초안 생성

본문 요약

• 정확한 내용, 정확한 분량 요약
• 기사 lead 생성

키워드 추출

• 가장 중요한 키워드 자동 추출
• 키워드 추출 기준의 일관성 유지
• 뉴스 연관성 판별 정확도 향상

 

 

생산 Side - 뉴스 스토리텔링과 AI

 

뉴스의 본문을 활용한 AI 생성 뉴스 활용 또는 다양한 콘텐츠 생성 

 

AI와 뉴스 스토리텔링: AI는 뉴스 스토리텔링에서 중요한 역할을 한다. 뉴스 본문을 자동으로 가공하고, 키워드를 추출하며, 이 정보를 통해 더 나은 뉴스 제목 및 요약을 제공한다. AI의 핵심 역할은 뉴스의 품질과 전달력을 강화하는 데 있다.

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뉴스 성향 분석: 뉴스 본문의 정치적 성향을 자동으로 판별하고, 특정 성향에 맞춰 재작성하는 기능이 소개된다. 이 기능은 보수, 진보, 중립 등 다양한 시각에서 독자 맞춤형 뉴스를 생성하는 데 기여한다.

보수, 진보, 중립 등 정치적 성향 판단

• 작성된 뉴스의 성향 신속 판단
• 원하는 성향으로 재작성 초고 생성
• 뉴스 성향 일관성 유지

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번역 및 자동 교열: AI는 주요 언어와 다양한 지역 언어로 뉴스를 번역하고, 맞춤법 및 띄어쓰기를 교정하여 뉴스의 일관성을 유지한다. 이 과정은 다국어 사용자들이 뉴스를 쉽게 이해할 수 있도록 돕는다.

자동 교열

• 맞춤법, 띄어쓰기 등 본문 교열
• 뉴스 본문 품질 향상 및 일관성 유지 가능

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세대 및 플랫폼별 뉴스 최적화: AI는 세대별로 맞춤형 뉴스 콘텐츠를 제공할 수 있으며, 초등학생부터 Z세대까지 각기 다른 타겟층에 맞춘 버전링을 통해 독자가 쉽게 이해할 수 있도록 돕는다. 또한, Facebook이나 Instagram 같은 소셜 미디어 플랫폼에 최적화된 뉴스 포스팅을 자동으로 생성하여 뉴스의 도달 범위를 극대화한다.

다국어 번역

• 영어 등 주요 언어는 물론 동 외국어 번역
• 높은 번역 품질로 다국어 뉴스 초안 생성

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데이터 시각화와 팟캐스트 생성: 뉴스 데이터의 시각화를 통해 독자들에게 정보를 직관적으로 전달하는 방식을 사용하며, 팟캐스트 콘텐츠도 자동으로 생성한다. 이를 통해 뉴스 소비자의 접근성을 높이고 뉴스 소비를 보다 편리하게 만든다.

Text2Voice 자동 생성

• Murf, ElevenLabs, Wondercraft 등 application 활용
• 팟캐스트 콘텐츠 자동 생성

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카툰 및 일러스트 생성: 뉴스 본문을 시각적으로 표현하기 위한 일러스트 및 카툰 캐릭터를 생성하는 기능도 포함된다. 이는 독자가 뉴스를 더 흥미롭게 소비할 수 있도록 하는 요소이다.

Image 생성 / 삽화

• 저작권 구애 받지 않는 이미지 생성
• 겹치지 않는 이미지 생성
• 본문 이해 / 뉴스 주목도를 돕는 이미지 / 일러스트
• Facebook, instagram 등 포스팅 삽입 이미지
• infographic 제작용 이미지

 

 

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News Prompt Structure

News Prompt Structure

Issue (주제)	Subject
	Person
	Place
Time (시점)	Recent
	Date
	Time span
Perspective (관점)	Perspective
	Progressive
	Neutral
Style (스타일)	Level
	Writer
Length (길이)	Full text
	Summary
	Keywords
	Number of words

 

뉴스 프롬프트 예제

Prompt :
이스라엘, 팔레스타인 간의 전쟁에 관한 ← issue(주제)
최근 뉴스를 ← Time(시점)
중립적 관점에서 ← perspective(관점)
어린이 독자 수준으로 ← style(스타일)
약 500단어 분량으로 ← Length(길이)
정리해주세요.

 

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Q1: 생성형 인공지능이 뉴스 스토리텔링에 어떻게 기여하는가?

A1: 생성형 인공지능은 뉴스의 본문을 자동으로 가공하고, 키워드를 추출하며, 뉴스 제목 및 요약을 생성하여 뉴스의 품질을 높이고 전달력을 강화하는 데 기여한다.

 

Q2: 뉴스 성향 분석에서 AI가 하는 역할은 무엇인가?

A2: AI는 뉴스 본문의 정치적 성향을 판별하여 보수, 진보, 중립 등 특정 성향에 맞춰 재작성하거나 독자 맞춤형 콘텐츠를 생성한다.

 

Q3: 세대 및 플랫폼별 뉴스 최적화의 예시를 설명하시오.

A3: AI는 뉴스 콘텐츠를 초등학생부터 Z세대까지 다양한 세대에 맞춰 재작성하고, Facebook이나 Instagram에 맞는 포스팅을 생성하여 뉴스의 도달 범위를 극대화한다.

 

Q4: 데이터 시각화가 뉴스 전달에 어떤 영향을 미치는가?

A4: 데이터 시각화는 뉴스의 복잡한 데이터를 시각적으로 표현하여 독자들이 정보를 직관적으로 이해할 수 있게 도와 뉴스 전달력을 향상시킨다.

 

Q5: 자동 번역과 교열이 뉴스의 품질에 미치는 영향은 무엇인가?

A5: 자동 번역과 교열은 다양한 언어로 뉴스의 일관성을 유지하고 품질을 높여 다국어 사용자들이 뉴스를 쉽게 이해할 수 있도록 돕는다.

 

Q6: 팟캐스트 생성 기능이 뉴스 소비에 미치는 효과는 무엇인가?

A6: 팟캐스트 생성 기능은 뉴스 내용을 음성 콘텐츠로 제공하여 소비자가 더욱 다양한 방식으로 뉴스를 접할 수 있도록 하며 접근성을 높인다.

 

Q7: 생성형 인공지능을 활용한 키워드 추출의 장점은 무엇인가?

A7: AI를 활용한 키워드 추출은 중요한 정보를 빠르고 정확하게 식별하여 뉴스의 요약 및 제목 생성에 도움을 준다.

 

Q8: AI가 뉴스 본문을 재작성할 때 어떤 요소들을 고려하는가?

A8: AI는 뉴스 본문을 재작성할 때 정치적 성향, 타겟 독자의 연령대, 전달 매체의 특성 등을 고려하여 최적의 결과물을 생성한다.

 

Q9: 뉴스에 삽화를 추가하는 것이 독자에게 주는 장점은 무엇인가?

A9: 삽화를 추가하면 뉴스의 내용을 시각적으로 쉽게 이해할 수 있게 도와 독자의 관심을 끌고, 뉴스 소비의 흥미를 증가시킨다.

 

Q10: AI가 자동으로 교열을 수행하는 과정의 중요성은 무엇인가?

A10: 자동 교열은 맞춤법과 띄어쓰기를 교정하여 뉴스의 품질을 유지하고, 신뢰할 수 있는 정보를 독자에게 제공하는 데 필수적이다.