데이터 저널리즘과 분석

🔄 Quick Recall: 이전 레슨에서 AI를 기사 작성·편집 파트너로 활용하는 법을 배웠어요. 이제 또 하나의 강력한 능력을 추가해요 — AI로 수작업이면 몇 주 걸릴 데이터셋에서 스토리를 발굴하는 거예요.

데이터는 어디에나 있어요. 스토리는 숨어 있어요.

통계청, 공공데이터포털, 국회 의안정보시스템, 법원 판결문, 환경부 측정자료 — 정부 기관만 해도 수천 개의 데이터셋을 공개해요. 기업은 분기 보고서를, 비영리단체는 활동 성과를, 국민건강보험은 건강 통계를 공개해요.

이 데이터의 대부분은 기사화되지 않아요. 흥미롭지 않아서가 아니라, 분석에 시간과 전문성이 필요해서예요. AI가 이 공식을 바꿔요. 데이터 사이언티스트가 아니어도 스프레드시트에서 스토리를 찾을 수 있어요.

AI에 데이터 넣기

구조화된 데이터 (CSV, Excel): 대부분의 AI 도구가 스프레드시트를 직접 처리해요. 파일을 업로드하고 알고 싶은 것을 설명하세요.

PDF 표: 정부 보고서는 종종 데이터를 PDF 표에 가둬놓아요. AI에게 먼저 구조화된 형식으로 추출하게 한 다음 분석하세요.

비구조화 데이터: 회의록, 감사 보고서, 민원 기록에는 텍스트 속에 데이터가 묻혀 있어요. AI가 이 정보를 추출하고 분류할 수 있어요.

[데이터셋 설명: 무엇을 포함하는지, 몇 행인지, 어떤 기간인지]의 데이터가 있어요.

먼저 이걸 해줘:
1. 데이터셋 구조 설명 (열, 데이터 타입, 범위)
2. 데이터 품질 이슈 식별 (결측치, 이상치, 불일치)
3. 기본 요약 통계 계산
4. 가장 주목할 만한 3-5가지 발견이나 패턴

그다음에 어디를 더 깊이 파야 하는지 알려줄게.

✅ Quick Check: 분석에 들어가기 전에 데이터 품질 이슈를 먼저 확인하는 이유는? 더러운 데이터는 거짓 스토리를 만들어요. 30%의 레코드가 핵심 필드에서 누락되면 해당 분석은 신뢰할 수 없고, 보고 방식 변경으로 인한 수치 급증은 실제 변화가 아니에요.

데이터에서 스토리 찾기

데이터를 이해한 후, 스토리를 찾으세요:

트렌드 분석: 시간에 따라 뭐가 변하고 있나요? 특정 지역에서 범죄가 증가하나요? 특정 시설에서 점검 실패가 늘고 있나요?

이 데이터의 [기간] 트렌드를 분석해줘:
1. 가장 극적으로 변하는 지표는?
2. 변화가 언제 시작됐나?
3. 변화가 특정 카테고리나 지역에 집중돼 있나?
4. 반전이나 변곡점이 있나?
5. [지역/전국/업계] 독자에게 가장 뉴스 가치가 있는 트렌드는?

이상치 탐지: 뭐가 튀나요? 어떤 지자체가 1인당 예산을 극적으로 더 많이 또는 적게 쓰나요? 어떤 병원이 비정상적으로 높은 합병증률을 보이나요?

비교 분석: 다른 그룹은 어떻게 비교되나요? 지역별, 소득 수준별, 연령대별 격차가 있나요?

패턴 매칭: 특정 사건이 상관관계가 있나요? 식품 위생 점검 점수가 실제 위반을 예측하나요? 응급 출동 시간이 지역 특성과 상관관계가 있나요?

데이터를 이해하기 쉽게

숫자만으로는 공감이 안 돼요. 스토리가 공감을 만들어요. AI가 데이터를 내러티브로 변환하는 걸 도와줘요:

이 패턴을 데이터에서 발견했어요: [발견 설명].

일반 독자가 이해할 수 있게 만들어줘:
1. 독자가 즉시 이해할 수 있는 한 문장 요약
2. 규모를 체감할 수 있는 비유 (예: "서울 여의도 면적의 3배")
3. 인간적 영향 — 누가 어떻게 영향을 받나?
4. 이 데이터에 얼굴을 줄 수 있는 취재 대상 제안
5. '숫자로 보는' 사이드바용 핵심 통계 4-5개

최고의 데이터 기사는 숫자로 시작하지 않아요. 숫자의 영향을 받는 사람으로 시작하고, 데이터로 규모를 보여줘요.

시각화 기본

AI가 차트를 만들거나 구상하는 걸 도와줘요:

데이터 저널리즘 윤리

방법론을 공개하세요. 다른 사람이 분석을 재현할 수 있도록 기록하세요. 어떤 데이터를 썼나? 어떻게 정제했나? AI에게 뭘 시켰나? 뭘 제외했나?

한계를 인정하세요. 완벽한 데이터셋은 없어요. 수집 과정의 편향, 빈 곳, 분석이 말해줄 수 없는 것을 투명하게 밝히세요.

인과관계를 과장하지 마세요. AI는 상관관계를 쉽게 찾아요. 상관관계는 인과관계가 아니에요. 데이터의 트렌드는 취재 단서지, 결론이 아니에요.

개인정보를 보호하세요. 공개 데이터도 결합하면 개인을 식별할 수 있어요. 특정 사람에게 해가 될 수 있는 세부 데이터 공개에 신중하세요.

핵심 정리

• AI가 코딩 없이도 데이터 저널리즘을 가능하게 해요 — 일상 언어로 원하는 분석을 설명하세요
• 분석 전에 데이터 품질을 먼저 확인 — 더러운 데이터에서 거짓 스토리가 나와요
• 트렌드, 이상치, 비교, 상관관계를 찾으세요 — 각각 다른 유형의 스토리를 보여줘요
• 최고의 데이터 기사는 사람으로 시작하고 숫자는 규모를 보여줘요
• 방법론을 투명하게 공개: 데이터 출처, 정제 과정, 분석 방법, 한계
• AI의 상관관계 발견은 취재 단서지, 기사로 발행할 결론이 아니에요

Up Next: 다음 레슨에서 AI 저널리즘의 윤리적 과제 — 편향, 공개, 딥페이크, AI 보조와 AI 저작의 경계를 다뤄요.